
Im Rahmen des Projekts wird am Software Competence Center Hagenberg (SCCH) daran geforscht, maschinelles Lernen so zu optimieren, dass es auch auf Embedded Systems in Maschinen integriert werden kann.
Künstliche Intelligenz ist so vielfältig, wie es Varianten des Lernens gibt. In einer neuen Situation muss etwa Erlerntes neu interpretiert und angepasst werden. Dabei spielt die Verfügbarkeit von „Lernmaterial“, also Beispieldaten, eine entscheidende Rolle. Beispieldaten sind allerdings oft nur eingeschränkt vorhanden oder mit hohen Kosten verbunden. Gerade KMU verfügen nicht über große Datenbestände. Mit „Transfer Learning“ können Daten und auch vortrainierte Modelle quasi „transferiert“ werden, um so den Lernvorgang für ein neues Problem schneller und effizienter zu gestalten bzw. erst überhaupt zu ermöglichen.