DIO Datenkreis AI Trainingsdaten

Artificial Intelligence (AI) Funktionen haben sich in den zurückliegenden Jahren, aufgrund der Verfügbarkeit von leistungsstarken Computersystemen, als eine Schlüsseltechnologie für die Mobilität der Zukunft herauskristallisiert. Sie erzielen durch datengetriebene Entwicklung wesentlich bessere Ergebnisse für komplexe Problemstellungen, wie beispielsweise die Objektdetektion und -klassifikation in Bildern als bisherige Lösungen, basierend auf klassischer Bildverarbeitung.

Für eine erfolgreiche Einführung dieser Technologie in neuen Anwendungsfeldern müssen umfangreiche Trainings- und Testdaten in der benötigten Qualität verfügbar gemacht werden. Die Erstellung der notwendigen Datengrundlage ist sehr aufwändig und teuer, weshalb eine gemeinschaftliche Nutzung auch wirtschaftlich sinnvoll ist. Ein Schritt in diese Richtung ist die Bereitstellung von Open Data, wodurch das Trainieren neuer AI-Funktionen möglich wird. Diese Initiativen betreffen jedoch nur einen Bruchteil der vorhandenen Daten, die in den verschiedenen Unternehmen existieren und einen substantiellen Beitrag für die AI-Entwicklung darstellen.

Das Ziel dieses Projekts ist die Ausarbeitung eines Datenkreiskonzeptes, bestehend aus Verfahren, Methoden und Tools zur Umsetzung neuer, innovativer AI-Funktionen im Mobilitätsbereich. Dafür wird eine Übersicht der verfügbaren Stakeholder erstellt und die notwendigen rechtlichen und wirtschaftlichen Aspekte anhand verschiedener Use-Cases beleuchtet. Damit wird die Basis für die Entwicklung neuer innovativer AI-Funktionen im Mobilitätsbereich geschaffen.

Durch die aktive Einbindung verschiedener Stakeholder, die Funktionen von Datenbereitstellung, AI-Entwicklung oder Nutzung einnehmen, werden verschiedene Anforderungen identifiziert und bei der Ausarbeitung innovativer Use-Cases berücksichtigt. Durch diese intensive Zusammenarbeit werden neuartige Wertschöpfungsketten entwickelt, wobei jene mit der größten Wirkung hinsichtlich Gesetzeskonformität, Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit und Umsetzbarkeit detailliert ausgearbeitet werden.

Die Bietergemeinschaft aus ALP.Lab GmbH, nexyo GmbH, Arbeitsgemeinschaft für Datenverarbeitung (ADV) und JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH vereint in optimaler Form die notwendigen Schlüsselkompetenzen und Expertisen zur Durchführung dieser Studie.
Die Rolle der DIO in diesem Projekt ist die Förderung der Zusammenarbeit in Datenräumen (Data Spaces) und Datenkreisen (Data Circle). Außerdem unterstützt DIO als Kooperationsplattform das Community-Building und erbringt Disseminations- und Kommunikationsleistungen.

FFG Ausschreibung

In den Ausschreibungen 2020 des österreichischen F&E-Förderungsprogramms für die Informations- und Kommunikationstechnologie stellt das BMK insgesamt mehr als 9 Millionen Euro für kooperative F&E-Projekte, für Sondierungen und F&E-Dienstleistungen zur Verfügung.

Die Schwerpunkte „Datengetriebene Technologien“, „Datenkreise im Bereich Logistik und Resilienz“ und „Datenkreise im Bereich Al Trainingsdaten“ sollen in Österreich einen Beitrag zur wirtschaftlichen Transformation durch die Nutzung von Daten leisten. Dafür stehen kooperative F&E-Projekte bzw. zwei F&E-Dienstleistungen für die Datenkreise als Förder- bzw. Finanzierungsinstrument zur Verfügung.

Die ausgeschriebenen F&E-Dienstleistungen verfolgen das Ziel, industrielle Datenkreise in den Anwendungsbereichen AI-Trainingsdaten sowie Logistik und Resilienz zu identifizieren und zu konkretisieren. Mehr Informationen zu Ausschreibung finden Sie hier.