Schnell, schnell: KMU und High Performance Computing (HPC) – zwei Welten, die sich nie begegnen? Stimmt (zu) oft, muss aber nicht so sein. Das Smart Data Innovation Lab (SDIL) bietet kleinen und mittelständischen Unternehmen noch bis 2022 in so genannten Mikroprojekten kostenlos Zugriff auf Infrastruktur und Software nebst Support. Sie könen Industrieprojekte etwa im Bereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI) realisieren.
Auch kleine und mittelständische Unternehmen können Datenschaetze heben, wenn sie wollen - oft einfacher als gedacht. Beim Smart Data Innovation Lab (SDIL) gibt es viel Technik aber keine Berührungsängste vor der Praxis.
(Bild: SDIL)
Big Data, KI oder Simulationen – sie alle haben eins gemeinsam: den Bedarf an extremer Rechenleistung, sprich, dem High Performance Computing (HPC). Die dafür benötigten Computer-Cluster oder Supercomputer sind üblicherweise in großen professionellen Rechenzentren angesiedelt und damit kaum bei kleinen und mittleren Unternehmen „zu Hause“. Denn diese verfügen nur selten über die notwendigen (finanziellen) Kapazitäten und/oder das erforderliche Know-how, um entsprechende Umgebungen zu betreiben und zu unterhalten. Rechenintensive (Digitalisierungs-)Projekte bleiben damit oftmals auf der Strecke, so gewinnbringend sie auch wären.
GPUs für KMUs
Dennoch – oder gerade deswegen – gibt es vermehrt Hilfestellung für projekthungrige KMUs. So haben insbesondere KMUs aktuell die Möglichkeit das regionale Forschungscluster am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) für Industrieprojekte einzusetzen. Im Fokus: Maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz.
Hierfür finanziert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) eine Erweiterung des „bwUniCluster“ mit GPU-Technik - insgesamt 164 GPUs á 40 Kerne zu je 4 „Nvidia Tesla V100“-Prozessoren) -, die über das von ihm finanzierte Smart Data Innovation Lab (SDIL) für Unternehmen zugänglich gemacht wird. Darüber hinaus haben die SDIL-Partner SAP, IBM und Software AG ihre Cloud-Angebote erweitert: Aktuell können „HANA Cloud“ und „Warehouse Cloud“ (SAP), „AI Cloud“ (IBM) und “Cumulocity / Apama“ (Sofware AG) genutzt werden.
Über das Smart Data Innovation Lab (SDIL)
Das Smart Data Innovation Lab (SDIL) ist eine Forschungsplattform für Big-Data-Forscher. Es bietet einen Datenreinraum, der alle technischen, organisatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen für Kooperationen aus Forschung und Industrie zusammenfasst.
Dafür liefert das SDIL Infrastruktur wie High Performance Computing oder Software; es unterstützt aber auch mit notwendigem Support, stellt den Kontakt zu Fachexperten her oder hilft bei standardisierten Vorgehensweisen für die Datenpflege. Seit 2014 steht die Tür für all diese Leistungen Unternehmen jeder Größe offen.
Niederschwellige Chancen für Unternehmen
Konkret heißt das: Noch bis 2022 können sich Unternehmen im Rahmen so genannter Mikroprojekte kostenfreie Unterstützung am SDIL holen. Adressiert sind hierbei insbesondere KMUs, die entweder selbst für ihre Forschung und Entwicklung leistungsfähige Hard- und Software benötigen oder die in Kooperation mit Spitzenforschern durch neue zugeschnittene Algorithmen ihre Datenschätze heben wollen. Für gemeinsame Projekte stehen KI-Experten vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), der Fraunhofer Gesellschaft, dem Forschungszentrum Jülich und dem KIT selbst zur Verfügung.
Um besonders den Bedürfnissen der KMU gerecht zu werden, ist seit kurzem auch die Sicos BW GmbH mit in das Projekt eingebunden. Als Experte für KMU-Beratung unterstützt sie die SDIL-Partner dabei, KMU-gerechte Angebote auf den Weg zu bringen, die eine gute Basis für Förderprojekte sowie auch den produktiven Einsatz bilden.
Dr. Andreas Wierse ist Geschäftsführer der Sicos BW GmbH und Autor des Beitrags.
(Bild: Sicos BW GmbH)
Mit dem Smart Data Solution Center (SDSC-BW) berät Sicos BW bereits seit 2014 KMU rund um das Thema Smart-Data-Nutzung und bietet ihnen insbesondere eine Potentialanalyse für ihre Daten. Diese ermöglicht interessierten Unternehmen einen ersten Einblick in die Welt der Datenanalyse. Im Kontext ihrer eigenen Daten lernen sie geeignete Smart-Data-Technologien kennen und können anschließend besser einschätzen, wie sich Big und Smart Data auch in ihrem Unternehmensumfeld einsetzen lassen.
Nicht zuletzt auf Grundlage der vielen bereits erfolgreich durchgeführten Potentialanalysen (Überblick Referenzen) kennt sich Sicos BW besonders gut aus, was KMU und ihre Chancen, aber auch ihre Bedenken und Hürden im Data-Analytics-Umfeld angeht. Diese Erfahrung auf Landesebene kann das Unternehmen nun auf Bundesebene in das SDIL-Projekt mit einbringen.
Alle Informationen zur Projektbeantragung finden Unternehmen auf der SDIL-Website. Der letzte Call ist vorerst im Dezember 2021, das Angebot soll darüber hinaus aber weitergeführt werden. Für Dezember 2021 ist außerdem eine Informationsveranstaltung rund um die Cluster-Nutzung am KIT geplant.
Drei Fragen an Professor Michael Beigl, Lab Leader des SDIL
KMU und High Performance Computing – hier mangelt es meist an Ressourcen und Know-how. Sie helfen hier weiter?
Michael Beigl: Ja, denn auch KMU können ihre Datenschätze heben und von ihnen profitieren, brauchen hierfür aber oft noch mehr Unterstützung – insbesondere auch, was die notwendige Infrastruktur wie HPC und Software angeht. Das hat auch das BMBF erkannt und fördert deshalb noch einmal den Ausbau unserer Infrastruktur, um insbesondere KMU eine niederschwellige Chance zu geben, von neusten und zukunftsweisenden Technologien und Forschungsergebnissen zu profitieren.
Aktuell läuft ein Förderaufruf für KI-Mikroprojekte bis zum Ende des Jahres. Wer hat eine Chance, eines der Projekte zu gewinnen?
Professor Michael Beigl, Leiter des SDIL, erläutert, welche Projekte sich für das Lab-Angebot eignen.
(Bild: SDIL)
Michael Beigl: Gefördert werden die besten Projektideen mit klarem Bezug zu Industriedaten unter Einbeziehung von Unternehmen – oder auch der öffentlichen Hand – als assoziierte Anwendungspartner und Datenlieferanten. Die Schwerpunktbereiche liegen rund um Maschinelles Lernen und KI. Ausschreibung und Antragsvorlage sind auf der SDIL-Website zu finden.
Haben Sie in der Vergangenheit bereits erfolgreiche Projekte umgesetzt und haben interessierte KMU die Möglichkeit, hier Einblick zu erhalten?
Michael Beigl: Wir haben bereits über 60 KI-Projekte auf industriellen Daten durchgeführt. Unter ihnen sind schon jetzt 24 vom BMBF geförderte Mikroprojekte, die aus vier Smart Data Innovation Challenge-Projektrunden hervorgegangen sind. Eine Kurzbeschreibung zu allen Projekten ist auf unserer Website zu finden. Die Bandbreite der Projekte ist erstaunlich und inspirierend, ein Blick lohnt sich.
Stand vom 30.10.2020
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* Dr. Andreas Wierse, Geschäftsführer der Sicos BW GmbH, verfügt über ein umfangreiches Know-how im Bereich Simulation und Höchstleistungssysteme sowie Big und Smart Data und hat langjährige Erfahrung in der Beratung von Großunternehmen und KMU.
* Gemeinsam mit Dr. Riedel vom KIT hat Wierse das „Smart Data Analytics Praxishandbuch“ verfasst, das 2017 im DeGruyter-Verlag erschienen ist. Dieses Buch richtet sich an Entscheider in kleinen und mittelständischen Unternehmen und basiert auf den Erfahrungen, die der Autor in den Big und Smart Data-Aktivitäten der Sicos BW gewonnen hat.