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Lernen wie Kinder

KI sorgt für korrekte Geberit Pluvia Kalkulationen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiger Bestandteil der Planungssoftware Geberit ProPlanner. Sie hilft, Dachentwässerungslösungen korrekt zu berechnen. Pascal Schäfer erklärt, was KI ist.

Fragt man Pascal Schäfer, was KI für Geberit bedeutet, so ist der gelernte Informatiker um keine Antwort verlegen. Denn er ist bei Geberit im Bereich Customer Applications für KI-Anwendungen zuständig. «KI ist nicht gleichbedeutend mit der in Produktionsstätten stattfindenden Automatisierung. Auch sind <smarte> Steckdosen oder Thermostaten nicht <intelligent>, sondern reagieren nur auf Befehle. KI hingegen bezeichnen wir in der Informatik als den Ansatz, mit dem Maschinen Entscheidungen intelligent treffen, also menschlichem Verhalten ähnlich. Die Software lernt und wird so quasi <intelligent>.

KI unterteilen wir bei Geberit in zwei Bereiche: in die klassische KI wie etwa Bild- oder Spracherkennung und in Reinforcement Learning. Während bei der klassischen KI der Mensch den Computer mit vielen Beispielen füttern muss, übernimmt beim Reinforcement Learning der Computer das Lernen. Wie ein Kind ein Computerspiel lernt, geht hier die KI nach dem gleichen Prinzip vor. Das, was mir Pluspunkte bringt, das mache ich weiter, Minuspunkte vermeide ich.»

Herausforderung Pluvia

Konkret setzt Geberit Machine und Reinforced Learning bei der eigenen Planungssoftware ProPlanner ein. Denn eine Dachentwässerung wie Pluvia richtig zu dimensionieren, das ist überraschend anspruchsvoll. Zudem gibt es je nach Grösse der Pluvia Installation nahezu zahllose Kombinationsmöglichkeiten.

«Für die korrekte Planung und Dimensionierung einer Pluvia Installation ist eine Kombination von Intuition, hydraulischer Expertise und Erfahrung nötig. Geberit ProPlanner setzt dabei auf drei Stufen in der Berechnung. Stufe eins ist die <klassische> Heuristik, sozusagen in Codes gegossenes Erfahrungswissen», sagt Pascal. «Gut dreiviertel aller Pluvia Installationen können wir so vollautomatisch und korrekt dimensionieren. Mit Machine Learning, also dem Lernen basierend auf mehreren tausenden Beispielen erfolgreicher Berechnungen, verbessern wir die Erfolgsquote auf insgesamt 93.4%. Die restlichen 6.6% gehen wir mit Reinforcement Learning an. Das ist eine fast schon spielerische Form der KI. Wie ein Kind bei Videospielen das richtige Vorgehen durch Erfolgsmuster erlernt, lernt der Computer selbständig den Weg zur korrekten Pluvia Installation.

Wir bei Geberit sind da sehr weit vorne mit dabei. Denn der Einsatz von Reinforcement Learning ist ein hoch aktuelles Forschungsgebiet und wir gehören weltweit zu einem exklusiven Kreis von Firmen, die diese fortgeschrittene Form von KI heute bereits produktiv einsetzen.»

Pascal Schäfer

Seit 2008 ist Pascal bei Geberit, zuerst als Software Entwickler beim Geberit ProPlanner, später übernahm er Führungsaufgaben und ist heute Head of Planning Services, Customer Applications. Er ist mit seinem Team dafür verantwortlich, dass Geberit ProPlanner in 31 Märkten und 20 Sprachen jederzeit verfügbar ist.