KI

Machine-Learning-Modelle innerhalb von Minuten

Das Wiener Software-Unternehmen craftworks hat mit navio eine Managed-KI-Plattform entwickelt, die einfaches Deployment und API-Integration für Machine-Learning-Modelle und Maschinen-Monitoring ermöglichen soll. navio wurde auf der Hannover Messe 2021 vorgestellt.

craftworks Künstliche Intelligenz Hannover Messe 2021 Machine Learning

navio ist eine von craftworks entwickelte Plattform, durch die Künstliche Intelligenz-Modelle einfach zu verwalten und einzusetzen sein sollen.

navio ist eine von craftworks entwickelte Plattform, die es Anwendern ermöglicht, Künstliche Intelligenz-Modelle einfach zu verwalten und einzusetzen. navio ermöglicht die Erstellung von Modellen ohne Data-Science-Kenntnisse, da es automatisch optimale Modelltypen und Metriken auf Basis eines Datensatzes ermitteln kann. Erfahrene Data Scientists, insbesondere solche, die mit ML Flow vertraut sind, sollen von den einfachen und effizienten Funktionen für die Verwaltung und den Einsatz von maschinellem Lernen sowie von der leicht zu bedienenden Maschinenübersicht profitieren. Eine Maschine kann jeder Client sein, der mit einer REST API kommunizieren kann.

Vom Deployment bis zum Einsatz in der Produktion

„Als Softwareunternehmen, das sich auf kundengerechte KI-Lösungen für die Industrie spezialisiert hat, hatten wir selber den Bedarf für navio. Wir arbeiten immer in enger Kooperation mit unseren Kunden. Wir selbst waren mit Software-Engineers konfrontiert, die auf die Ergebnisse von Data Scientists warten mussten, um ihre Arbeitspakete abschließen zu können. Noch häufiger sind wir mit Verzögerungen in KI-Projekten auf Grund von Umsetzungszeiten und interne Freigaben auf Kundenseite konfrontiert. Mit navio können jetzt alle Beteiligten fließend weitermachen“, erzählt Simon Grabher, CEO von craftworks. Der Software-Engineer kann bereits ein Basismodell erstellen und es in den Testbetrieb übergeben, während der Data Scientist noch das endgültige Modell trainiert und optimiert. „Nach dem Deployment können unsere Kunden die Modelle direkt in die Produktion bringen, diese überwachen und die Modelle selbst austauschen oder sogar neu trainieren, was ihnen nicht nur Geschwindigkeit, sondern auch eine Kostenreduktion im Tagesgeschäft bringt."

navio soll nicht nur für Data Scientists und Software-Engineers von Nutzen sein, sondern für jeden User der basierend auf Daten die volle Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz verwenden möchte. Dabei können unterschiedliche Arten von Daten, wie tabellarische, Zeitreihen oder Bilder eingesetzt werden. Im sogenannten automatischen Modus werden dazu diverse Modelle bereitgestellt.

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navio unterstützt derzeit die folgenden KI-Modelltypen für die automatische Pipeline: Regression, binäre Klassifikation und Multi-Klassen-Klassifikation. Für den Einsatz bestehender ML Flow Modelle gibt es keine Einschränkungen bezüglich des Modelltyps, solange sie mit navio-Metadaten vorbereitet sind.

Machine-Learning-Modelle in der Industrie

Die Plattform verfügt über eine übersichtliche und intuitive Oberfläche, über die Benutzer diese Modelle dann inspizieren können und Erklärungen zu den Ergebnissen erhalten. Sobald die Benutzer mit den Modellen und deren Leistung zufrieden sind, setzt navio diese Modelle mit wenigen Klicks automatisch in die Produktion ein. In seiner Kernfunktionalität, vorgestellt auf der Hannover Messe 2021, konzentriert sich navio auf die Nutzung für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen in industriellen Umgebungen. navio ermöglicht es, in ML Flow trainierte Modelle direkt zu nutzen. Durch die Deaktivierung des automatischen Modus (derzeit noch in der Beta-Phase) kann der Anwender das Modell auch manuell mit erweiterten Optionen konfigurieren.

Sobald ein Modell eingesetzt wurde, bietet navio zwei Funktionen: (REST-)API-Integration und Monitoring. Darüber hinaus können Anwender verschiedene Anfragen testen und Antworten auswerten, um ihre Modelle zu validieren. Die Plattform bietet eine Out-of-Distribution-Erkennung für alle in navio erstellten Modelle sowie für Modelle aus MLflow, denen ein Datensatz zugewiesen wurde.

„Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von navio war es, die technische Komplexität der Erstellung und des Einsatzes eines Machine-Learning-Modells in den Hintergrund zu stellen und gleichzeitig die technische Tiefe und Flexibilität zu bewahren, die ein Engineer bei der Nutzung und Integration einer KI-Plattform benötigt. Wir sind mit einem agilen und nutzerzentrierten Ansatz herangegangen, der den Endnutzer in den Mittelpunkt stellt, indem wir regelmäßige Nutzerinterviews durchgeführt und Feedback schnell eingearbeitet haben“, berichtet Jakob Lahmer, CTO von craftworks. „navio baut auf Open-Source-Technologien auf, z.B. verwenden wir Apache Spark, um rechenintensive Aufgaben zu bewältigen und unterstützen etablierte Standards wie ML Flow für die Bereitstellung von benutzerdefinierten Modellen. Das gibt unseren Kunden die Flexibilität, navio so zu betreiben und zu nutzen, wie sie es wollen.“

Das soll folgen

navio soll in den kommenden Monaten durch das Hinzufügen weiterer Funktionen zu einer Managed AI-Plattform für eine breitere Nutzung weiterentwickelt werden. Heute läuft navio als On-Premise-Lösung. Noch in diesem Frühjahr wird es auf dem Microsoft Azure Marketplace sowie als "navio on edge" verfügbar sein. navio als SaaS ist für Anfang 2022 geplant.

craftworkds ist ein führendes Softwareunternehmen aus Wien, das sich auf Big-Data- und Künstliche-Intelligenz-Lösungen spezialisiert hat. craftworks fokussiert sich auf Lösungen für die Industrie, bedient aber auch Kunden aus Branchen wie Energieversorgung, Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Logistik. Das Unternehmen wurde 2014 gegründet und befindet sich im Besitz der beiden Gründer Simon Grabher (CEO) und Jakob Lahmer (CTO).