Interview mit Klaus Wammes „Wer in der Display-Branche auf KI verzichtet, verliert den Anschluss“

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Künstliche Intelligenz kann die Fehlersuche in der Displayindustrie unterstützen und sogar beschleunigen. Aber es gibt auch Grenzen. Der Mensch wird auch in Zukunft eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung von Displays spielen.

Kann künstliche Intelligenz beim Troubleshooting elektronischer Displays unterstützen oder gar Prozesse effizienter gestalten? Dazu hatte Klaus Wammes bereits geschrieben, wozu KI taugt und wozu eher nicht. Im Interview mit Klaus Wammes wollten wir es genauer wissen.

Herr Wammes, wie lässt sich KI gezielt im Troubleshooting von Displays einsetzen und welche spezifischen Anwendungsfälle sind denkbar, damit die Fehlerdiagnose beschleunigt wird?

An dieser Stelle ist es wichtig, die Funktion der künstlichen Intelligenz zu verstehen. Sie ist in der Lage, Daten zu kontextualisieren und damit vergleichbar zu machen. Im Falle von KI und Troubleshooting wird sie als Rechenleistung eingesetzt. Es ist nun möglich, sehr viele Informationen quasi gleichzeitig mit historischen Informationen zu vergleichen. Nicht nur die Diagnose, sondern auch die Auswahl der zu vergleichenden Daten obliegt jedoch dem Anwender der KI.

Inwiefern unterscheidet sich der Einsatz von KI bei bekannten Problemen gegenüber neuen oder komplexen Fehlern?

Wenn wir die Möglichkeiten der KI verstehen und nutzen, können wir heute viel feingranularere Muster von bekannten Problemen erkennen. Diese Methodik der Mustererkennung zeigt auch, ob es sich um Ähnliches oder Vergleichbares handelt. In der Folge wird auch sichtbar, ob es sich um etwas Neues oder Unbekanntes handelt.

Was sind Ihrer Meinung nach die Grenzen von KI beim Display-Troubleshooting?

Die Grenzen sind heute sehr klar. Sie liegen genau dort, wo das Werkzeug KI Informationen liefert, die der Anwender selbst einordnen und bewerten muss. Die KI gibt nur die Information, welche Daten ähnlich oder verwandt sind.

Die Interpretation einschließlich der Bewertung erfolgt nicht durch die KI. Selbst wenn der Anwender ein erstes Datenergebnis beschreibt, kann eine KI ein zweites oder weiteres Datenergebnis nicht selbstständig verstehen. Vereinfacht gesagt: KI kann keine Fehler lösen, sie kann nur zusammen mit einem versierten Anwender die Geschwindigkeit bei der Fehlersuche drastisch erhöhen und die Anzahl der notwendigen Iterationen drastisch reduzieren und damit Risiken reduzieren und Kostenvorteile generieren.

Wie kann sichergestellt werden, dass die durch KI generierten Lösungen physikalisch und technisch fundiert sind?

Eine Absicherung von KI-generierten Lösungen durch die KI selbst ist derzeit (noch) nicht möglich. Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass eine KI sich nicht selbst validieren kann. Dies muss der Anwender selbst tun. Allerdings ist es in Zukunft vorstellbar, dass KI in Verbindung mit kuratiertem Machine Learning das auch für einfache Komplexitäten übernehmen kann – und zwar als skalierbarer Inline-Prozess.

Welche Daten müssen gesammelt und aufbereitet werden, um KI effektiv beim Troubleshooting einzusetzen?

Generell gilt: Je mehr Daten genutzt werden können, desto detaillierter und zielführender können – aufgrund der granularen Auflösung im Vektorraum der KI – die Ergebnisse der KI sein. Diese Rohdaten müssen jedoch zuvor aufbereitet werden, damit sie überhaupt sinnvoll verarbeitet werden können. Das Training und die Aufbereitung eines KI-Systems sind daher elementar. Es ist jedoch absehbar, dass bestimmte Large Language Models (LLM) bereits vortrainiert zum Thema Troubleshooting zur Verfügung gestellt werden – also speziell trainierte KI mit unterschiedlichen Trainingstiefen. Hier könnte dann die KI „Out of the Box“ beim Troubleshooting effektiv unterstützen.

Lässt sich bereits heute absehen, wie der Einsatz von KI die Arbeit von Entwicklern und Technikern im Troubleshooting verändert?

Schon heute verändert der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Arbeit von Entwicklern und Technikern erheblich. Die Entwicklung geht jedoch nicht in Richtung eines Ersatzes dieser Berufe, sondern in Richtung einer wichtigen Zusatzkompetenz: Entwickler und Techniker müssen in der Lage sein, mit der Entwicklung und Komplexität Schritt zu halten. Hart formuliert: Wer nicht auf die Unterstützung durch KI setzt – und sie als neues, wertvolles Werkzeug begreift – wird mittelfristig den Anschluss verlieren, weil es trotz steigender Komplexität nicht mehr Zeit für die anstehenden Arbeiten geben wird. (heh)

Troubleshooting bei elektronischen Displays

„KI ist ein unverzichtbares Werkzeug, aber kein Allheilmittel“

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