Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie wir Daten analysieren, verstehen und nutzen – und wir als FIS-Gruppe gestalten diese Entwicklung aktiv mit. Beim mittlerweile vierten internen KI-Hackathon der FIS-Gruppe, an dem Kollegen der FIS GmbH, FIS-ASP und Medienwerft GmbH teilnahmen, wurde ein großer Schritt in Richtung Zukunft gemacht: Die Geburtsstunde von FISMWASP-multimodal, unserem neuen KI-Modell der nächsten Generation.
Der Hackathon fand in den Büroräumlichkeiten der FIS GmbH in Grafenrheinfeld statt – ein idealer Ort für kreative Ideen, fokussierte Zusammenarbeit und technologische Innovation.
Teamwork trifft Technologie: So entstand FISMWASP-multimodal
Um die komplexen Anforderungen eines multimodalen KI-Modells zu meistern, setzten die Teilnehmer auf eine klare Aufgabenverteilung. Das Hackathon-Team teilte sich in zwei spezialisierte Gruppen auf:
Team 1 konzentrierte sich auf die Datenaufbereitung. Dabei ging es vor allem darum, unterschiedlichste Datenquellen wie Texte, Bilder, Sensordaten oder Logfiles so zu strukturieren, dass sie als Input für ein KI-Modell geeignet sind.
Team 2 widmete sich der Modellentwicklung. Ziel war die Konzeption und der Aufbau von FISMWASP V2 – ein KI-Kernmodell, das Daten über verschiedene Modalitäten hinweg verarbeitet und analysiert.
Durch diese strukturierte Herangehensweise konnten in kürzester Zeit wesentliche Grundlagen für den Prototypen geschaffen werden. Die Ergebnisse sprechen für sich – der erste Schritt in Richtung eines funktionsfähigen multimodalen Modells ist gemacht.
Was ist FISMWASP-multimodal?
FISMWASP-multimodal – auch bekannt als FISMWASP V2 – ist das evolutionäre Nachfolgemodell unseres ursprünglichen FISMWASP, das sich ausschließlich auf Textdaten fokussierte. Die neue Version geht deutlich weiter:
- Multimodale Datenverarbeitung: FISMWASP V2 kann verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Sensordaten und Logfiles gleichzeitig verarbeiten.
- Vector Space Mapping: Alle Daten werden in einem gemeinsamen Vektorraum abgebildet – eine Voraussetzung für eine intelligente, vernetzte Analyse.
- Ähnlichkeitsanalysen: Das Modell erkennt Zusammenhänge und Ähnlichkeiten über die Grenzen einzelner Datentypen hinweg – ein mächtiges Werkzeug für alle datenbasierten Prozesse.
Die Vorteile auf einen Blick
FISMWASP-multimodal bringt eine Reihe von Schlüsselmerkmalen mit, die es zu einer echten Innovation machen:
- Multimodalität: Die Kombination unterschiedlichster Datenquellen ermöglicht neue Erkenntnisse, die mit einzelnen Datentypen nicht sichtbar wären.
- Echtzeitfähigkeit: Analysen werden schnell und effizient bereitgestellt – ein klarer Vorteil in zeitkritischen Anwendungen.
- Ressourcenschonung: Das Modell wurde bewusst auf eine effiziente und performante Verarbeitung ausgelegt.
- Innovationsplattform: FISMWASP V2 ist nicht nur ein Modell, sondern die Grundlage für zahlreiche zukünftige KI-Features und -Produkte.
Unsere Vision: Neue KI-Anwendungen, neue Möglichkeiten
Was dieses Modell besonders macht, ist seine Fähigkeit, Ähnlichkeiten und Zusammenhänge in Echtzeit über verschiedene Datentypen hinweg zu analysieren. Damit eröffnen sich ganz neue Use Cases in unterschiedlichen Bereichen:
Semantische Suche: Nutzer finden genau das, was sie suchen – unabhängig davon, ob es in Texten, Bildern oder anderen Datenformen steckt.
Personalisierte Empfehlungen: Durch die Auswertung verschiedenster Nutzerdaten entsteht ein umfassendes Bild der Interessen – für hochgradig relevante Empfehlungen.
Anomalieerkennung in Industrieprozessen: Die Kombination von Sensor- und Bilddaten ermöglicht das frühzeitige Erkennen von Abweichungen, bevor es zu Ausfällen kommt.
Was kommt als Nächstes?
Das Team hat im Hackathon nicht nur ein Konzept entwickelt, sondern auch eine erste Version des Prototyps angestoßen. Die Datenaufbereitungsstrategie steht, die Architektur des Modells ist definiert – und der Grundstein für eine zukunftsweisende multimodale KI-Lösung ist gelegt.
Mit FISMWASP-multimodal haben wir ein klares Ziel vor Augen: Daten intelligent verbinden, neue Einsichten ermöglichen und echte Mehrwerte schaffen – in Echtzeit und über alle Formate hinweg.