• Reservoir Computing

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Einführung

Reservoir Computing ist eine Technik aus dem Bereich des Machine Learning(ML), die es ermöglicht den Trainingsaufwand für neuronale Netze deutlich zu reduzieren.

Zum aktuellen Stand

Reservoir Computing wird schon jetzt in mehreren Branchen angewendet. Zur Anwendung gibt es hier auch schon Open-Source-Bibliotheken, die eine Umsetzung von Reservoir Computing, wie z.B. ReservoirPy, ReservoirComputing.jl oder Easyesn, deutlich erleichtern und dadurch schneller einführen. Solche Bibliotheken beinhalten oft auch schon vortrainierte Reservoir-Layer, was dem Nutzer den schwersten Schritt im Reservoir Computing, das Design eines passenden Reservoir-Layers, abnimmt. Manche Reservoir Computing Technologien sind aber auch noch in der Forschung beheimatet, wodurch die Technologie noch Wachstumspotential abzeichnet.

Technologieverbreitung

Prototypen und Demonstratoren vorhanden
Branchenübergreifender Einsatz
KMU geeignet?

Technologiebeschreibung

Reservoir Computing ist eine Technik, in der das Training eines neuronalen Netzwerks für Zeitseriendaten dahingehend vereinfacht wird, dass die zentralen, so genannten versteckten Schichten, durch eine auf ähnlichen Daten vortrainierte Reservoir Schicht aus Rekurrenten Schichten ersetzt werden. Somit müssen für eine neue Anwendung nur noch die Eingabe- und Ausgabeschichten angepasst werden. Ausschlaggebend für den Erfolg des Einsatzes ist hierbei die Qualität des Reservoirs. 

Einsatzmöglichkeiten

Finanzmarktanalyse: Reservoir Computing ermöglicht eine Vorhersage von Entwicklungen am Finanzmarkt ohne großen Trainingsaufwand​

Anomaliedetektion: Auch auf Maschinerie mit niedrigerer Rechenkapazität ermöglicht Reservoir Computing eine Detektion von Anomalien.​

Kontrollsysteme: Reservoir Computing kann zum Auslesen von Sensordaten und zur Bestimmung daraus resultierender Aktionen verwendet werden

Chancen für KMU

Ermöglichen von Deep Learning ohne dedizierte Hardware

Reservoir Computings geringer Trainings- und Rechenaufwand ermöglicht effizientes Training und Ausführung auch auf Alltagsgeräten, ganz ohne extra bestellte Grafikkarte.

Ressourcenschonende Rechenanwendung

Durch die weniger rechenintensive Anwendung von Reservoir Computing können KMU bares Geld sparen, da dieses auch weniger Energie verbraucht. Zusätzlich werden personelle Ressourcen geschont, da Reservoir Computing leichter zu implementieren ist als vergleichbare Deep Learning Netzwerke.

Wettbewerbsvorteil

Durch den Einsatz von Reservoir Computing erhalten KMU einen Wettbewerbsvorteil, da sie die Vorteile von Deep Learning von Deep Learning mit minimalem Aufwand nutzen können​​​.

Schrittweise Einführung einer KI-gestützten Problemdiagnose

  • Schritt 1: Definition des Anwendungsszenarios

    Stellen Sie eine konkrete Zielbeschreibung auf. Was erhoffen Sie sich durch eine Verwendung von Maschinellem Lernen? Definieren Sie Kriterien, die zur Lösung der Problemstellung entscheidend sind.

  • Schritt 2: ML-Mapping

    Spalten Sie ihre Problemstellung so auf, dass es von Methoden und Algorithmen des Maschinellen Lernens bearbeitet werden kann. Reduzieren Sie die Gesamtkomplexität auf einzelne, leicht handhabbare Problemfälle.

  • Schritt 3: Daten aufarbeiten

    Datenerhebung:

    Ein entscheidender Schritt ist die Sicherstellung der geeigneten Datenstruktur. Erfassen Sie aktuell die richtigen Daten/Merkmale?

    Datenexploration:

    Führen Sie auf Grundlage Ihrer Erfahrungen eine Begutachtung der Daten durch um feststellen zu können, ob die Daten so aufgearbeitet sind, als dass es möglich ist diese auszuwerten. Dieser Schritt ist besonders wichtig, um ein Verständnis dafür zu bekommen, welche Kategorisierungen der Daten sie vornehmen sollten bzw. welche Inputvariablen für die Algorithmen benötigen werden. Gegebenenfalls können Sie erste Untersuchungen anstellen, welche Veränderungen aus der Variation einzelner Daten resultieren.

  • Schritt 4: Modellierung

    Basierend auf der Problemstellung kommen unterschiedliche Algorithmen zur Datenauswertung in Frage (Decision Trees, Random Forest, etc.). Falls Sie sich hier für ein Deep Learning entscheiden sollten, können Sie auch Reservoir Computing in Betracht zeiehen. Wenn Sie bereits Kompetenzen in Ihrem Unternehmen haben, können Sie nun die ausgewählten Machine Learning Tasks implementieren. Falls nicht, empfiehlt sich die Beauftragung von Expert:innen, ggf. aber auch die Nutzung von Machine Learning-as-a-Service Funktionalitäten in Cloud-Plattformem

Sie brauchen Unterstützung bei der Einführung von Reservoir Computing in Ihrem Unternehmen? Kontaktieren Sie uns!

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