Synergie zwischen Mensch und Maschine: Smarte Arbeitsteilung mit Luminovo

19.02.2019

Das Münch­n­er Start­up Lumi­no­vo unter­stützt Unternehmen dabei, Geschäft­sprob­leme mit der Hil­fe von Deep Learn­ing zu lösen. „Wir glauben an Kün­stliche Intel­li­genz als eine Tech­nolo­gie, die men­schliche Intel­li­genz unter­stuẗ zt und nicht erset­zt“, so Grün­der Sebas­t­ian Schaal. Bish­er zählen Star­tups aus dem Sil­i­con Val­ley, mit­tel­ständi­ge deutsche Fir­men, sowie etablierte DAX Unternehmen zu den Kun­den von Lumi­no­vo.

Wir unter­stützen unsere Kun­den auf der kom­plet­ten Reise vom Ver­ste­hen von KI und sein­er Vorteile bis zum Entwick­eln neuer Use-Cas­es, sowie der Pro­gram­mierung und Umset­zung von zuver­läs­si­gen Deep Learn­ing Sys­te­men in Pro­duk­ten“, so Schaal. Nach Sta­tio­nen bei Google, Intel und McK­in­sey haben sich die bei­den Grün­der Sebas­t­ian Schaal und Tim­on Ruban in Stan­ford ken­nen­gel­ernt. Sie entsch­ieden sich 2017 nach München umzuziehen, um europäis­chen Fir­men dabei zu helfen, die Adap­tion von Deep Learn­ing voranzutreiben und sie ziel­gerichtet bei dem Ein­satz zu unter­stützen. Lumi­no­vo wurde aus der Überzeu­gung gegrün­det, dass KI den Men­schen unter­stützen und nicht erset­zen wird. „Aus diesem Grund stellen wir in all unseren Pro­jek­ten den Men­schen in den Mit­telpunkt und entwick­eln Lösun­gen, die es Men­sch und Tech­nolo­gie ermöglichen, Prob­leme hybrid und daher effizient zu lösen“, erk­lärt Ruban. „Deshalb beste­ht unsere einge­führte Inno­va­tion, dass wir men­schlichen Input für kri­tis­che Entschei­dun­gen nutzen, um das Train­ing unseres Mod­ells kon­tinuier­lich fortzuset­zen.“ Solche Auf­gaben bein­hal­ten beispiel­sweise das Klas­si­fizieren und Überwachen von Bildern und Tex­ten sowie das Extrahieren von Infor­ma­tio­nen.

 

Deep Learn­ing Lösung zur Bilderken­nung für ProSiebenSat.1

 

Lumi­no­vo hat als Beispiel gemein­sam mit ProSiebenSat.1 eine Lösung entwick­elt, die Film­ma­te­r­i­al auf nicht jugend­freie Inhalte präzise,schnell und kostengün­stig über­prüfen kann. Das Sys­tem wird par­al­lel zum Men­schen in den Prozess inte­gri­ert und zielt darauf ab, men­schliche Entschei­dun­gen nach und nach bess­er zu ver­ste­hen und zu spiegeln. Damit wird dem Kun­den ermöglicht, höhere Qual­ität zu niedrigeren Kosten zu erzie­len. Kon­ven­tionelle Machine Learn­ing Meth­o­d­en ver­suchen hinge­gen, den Men­schen voll­ständig zu erset­zen. Sie sind dabei häu­fig nicht zuver­läs­sig genug, kom­pliziert zu ver­wal­ten oder auf regelmäßige Über­ar­beitung angewiesen. Die hybride Lösung von Lumi­no­vo hinge­gen überzeugt durch hohe Zuver­läs­sigkeit von Anfang an, da Men­sch und Mas­chine zusam­me­nar­beit­en. So kann flex­i­bel auf Verän­derun­gen und Daten­struk­turen reagiert wer­den und diese stetig verbessert wer­den, ohne dass eine aufwendi­ge Über­ar­beitung des Mod­ells als sep­a­rater Prozess notwendig ist.