Körperform, Kausalitätsextraktion, Kaufkomfort: Der Director Machine Learning bei Amazon Ralf Herbrich erläutert, was sich der Internetkonzern von den Investitionen in das inzwischen vierte deutsche Forschungszentrum bei der Max-Planck-Gesellschaft in Tübingen erhofft.

Amazon treibt die Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) voran: Dazu kooperiert der weltweit größte Onlinehändler mit der Max-Planck-Gesellschaft und investiert in den kommenden fünf Jahren 1,25 Millionen Euro in ein neues Research Center in Tübingen. Hinzu kommen jährlich 420.000 Euro Forschungsgelder im Rahmen der Amazon Research Awards (ARA).

Verfahren der Künstlichen Intelligenz zur Erfassung von menschlichen Körperbewegungen und -formen aus 3D-Bildern
© Amazon
Verfahren der Künstlichen Intelligenz zur Erfassung von menschlichen Körperbewegungen und -formen aus 3D-Bildern
„Das Cyber Valley Tübingen-Stuttgart zieht schon seit längerem Wissenschaftler aus aller Welt an. Sie passen zu unserem Profil, weil sie ihre Forschungsergebnisse nicht nur veröffentlichen, sondern auch praktisch umsetzen wollen“, erläutert Ralf Herbrich, der bei Amazon den Bereich Maschinelles Lernen verantwortet. „Mit der Kooperation wird Amazon Teil einer der größten Forschungsinitiativen in Europa im Bereich der Künstlichen Intelligenz.“
Ralf Herbrich ist Director Machine Learning bei Amazon
© Amazon
Ralf Herbrich ist Director Machine Learning bei Amazon
Von dem nach Berlin, Dresden und Aachen inzwischen vierten deutschen Research Center von Amazon erhofft sich der promovierte Informatiker vor allem in zwei Bereichen Verbesserungen: Zum einen bei der digitalen Analyse der menschlichen Körperbewegungen und -formen, um beispielsweise im Modehandel zu passgenauen Artikelvorschlägen zu gelangen. „Werden die individuellen Körpermaße intelligent berechnet, muss man sich nicht wie bisher damit behelfen, Größe mit Passform gleichzusetzen“, argumentiert Herbrich.
Zum anderen will Amazon die „Kausalitätsextraktion“ verbessern. Hinter dem sperrigen Begriff verbergen sich Technologien, mit denen Rechner das Kundenverhalten als Antwort auf automatisierte Entscheidungen prognostizieren können, etwa bei der Reihenfolge der Suchergebnisse.

„Suchen Computer, die wie ein neuronales Netzwerk Kausalität erlernen“

Ralf Herbrich Director Machine Learning Amazon
„Bislang ordnen Suchmaschinen die Ergebnisse nach einem Algorithmus an, aber wir wissen nicht, ob sich der Kaufanreiz erhöht, wenn sich die Reihenfolge ändert“, nennt der Amazon-Experte als Beispiel. „Wir suchen nun Systeme, durch die Computer wie ein neuronales Netzwerk Kausalität erlernen können.“
Und wenn keine der erhofften Anwendungen in der Praxis umgesetzt werden kann? „Dann ist das auch kein Beinbruch. Wir lernen trotzdem eine Menge.“, so Herbrich. „Und vielleicht kam die Entwicklung nur zu früh. Dann versuchen wir es später noch einmal.“ 

Dieser Artikel ist zuerst in der Ausgabe 1/2018 von Der Handel erschienen.

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