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14.03.2019

Künstliche Intelligenz: Kanada will Vorsprung ausbauen

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Kommerzialisierung der KI-Forschung soll wachsen / Von Daniel Lenkeit

Toronto (GTAI) - Bei künstlicher Intelligenz ist Kanada am Puls der Zeit. Ausländische Konzerne nutzen die exzellente Forschung. Wichtige Anwendungsfelder sind Mobilität, Gesundheit und Bergbau.

Überblick

Kanadas KI-Ökosystem international beachtet

Kanada ist eines der führenden Länder für Forschung und Start-ups im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Sein gesamtes KI-Ökosystem gehört global zu den besten, sagen Beobachter und Industrieexperten - ohne dass es dafür einen internationalen Maßstab gäbe. Hier dennoch einige Zahlen zur Übersicht: Mehr als 650 Start-ups, 60 Investorengruppen, 60 Forschungszentren mit über 600 Forschern sowie 40 Akzeleratoren und Inkubatoren gehören zum kanadischen Ökosystem, so Angaben von Element AI, Kanadas größtem privaten KI-Forschungslabor.

Vor allem die Hubs in Montreal und Toronto haben internationale Klasse. Aber auch Edmonton, Vancouver und Waterloo bauen KI-Expertise auf. Die einzelnen Zentren sollen zu einer nationalen Forschungsgemeinschaft für künstliche Intelligenz vernetzt werden.

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Ausbau der Forschung als Strategie

Kanada rief 2017 seine gesamtkanadische (Pan-Canadian) KI-Strategie aus. Mit der Umsetzung betreut ist das Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) in enger Kooperation mit den KI-Instituten Amii in Edmonton und MILA in Montreal sowie dem Vector Institute in Toronto. Die Initiative ist mit 125 Millionen kanadischen Dollar (kan$; etwa 83 Millionen Euro) nicht sonderlich üppig ausgestattet; sie setzt ihre vier Ziele vor allem im Bereich Wissensausbau.

Erstens soll die Anzahl an KI-Forschern und -Universitätsabsolventen in Kanada erhöht werden. Zweitens sind eng verknüpfte Exzellenzzentren in Kanadas drei wichtigsten KI-Hubs Edmonton, Montreal und Toronto angestrebt. Diese Institute sind weltweit renommierte Zentren für Deep Learning und bestärkendes Lernen. Drittens will Kanada ein globaler Vordenker für wirtschaftliche, ethische und rechtliche Auswirkungen von KI-Anwendung werden. Und viertens soll - etwas vage - die nationale KI-Forschungsgemeinschaft unterstützt werden.

Das CIFAR finanziert und koordiniert dabei unter anderem das "Canada CIFAR AI Chairs Program" (CCAI). Dafür stehen 30 Millionen Kanadische Dollar (kan$) zur Verfügung. Das Programm soll 50 Top-KI-Forscher für Kanada begeistern und im Land halten. Diese Experten werden das Forschungsrückgrat des kanadischen KI-Ökosystems bilden, so CIFAR. Der internationale Wettbewerb um die fähigsten KI-Forscher und -Studenten ist ausgebrochen und Kanada will eine Führungsrolle behaupten.

Die ersten 29 "Forscherstühle" wurden im Dezember 2018 besetzt. Die Expertisen der Wissenschaftler spannen ein breites Feld, darunter Computerlinguistik, Bildverarbeitung, bestärkendes Lernen, Kryptographie, künstliche neuronale Netzwerke und medizinische Diagnosen. (KI-Strategie: https://www.cifar.ca/ai/pan-canadian-artificial-intelligence-strategy)

Kapital fließt reichlich in kanadische KI-Landschaft

Investitionen in das KI-Ökosystem in Kanada stammen aktuell aus öffentlichen Quellen (Bund und Provinzen) sowie von internationalen Konzernen. Eine der wichtigsten staatlichen Initiativen war die Schaffung des "Superclusters" SCALE AI. Das in Montreal in Quebec verankerte, aber bis nach Waterloo in Ontario reichende KI-Cluster setzt auf den Aufbau intelligenter Wertschöpfungsketten mit künstlicher Intelligenz. Dafür arbeitet es eng mit kanadischen Unternehmen aus dem Handel, dem verarbeitenden Gewerbe, den Transport- und Infrastruktursektoren sowie dem IKT-Gewerbe zusammen.

Das Cluster ist einer der fünf Gewinner einer nationalen öffentlichen Ausschreibung, die, mit knapp 1 Milliarde kan$ dotiert, fünf neue "Supercluster" schuf. Die Mitglieder aus der Privatwirtschaft (von Start-ups bis Großkonzernen) sollen mindestens die gleiche Summe in das Cluster investieren wie der Bund. Noch hat SCALE AI keine Projekte angeschoben oder finanziert. Die ersten Vorhaben sollen allerdings in den nächsten Monaten und noch deutlich vor den nationalen Wahlen im Oktober 2019 anlaufen, sagt Julien Billot, Geschäftsführer von AI-Powered Supply Chain bei SCALE AI.

Auch ausländische Unternehmen können Mitglieder des Clusters SCALE AI werden. Die Teilnahme an staatlich geförderten Projekten kommt allerdings mit zwei Auflagen: eine kanadische Zweigstelle zu führen sowie die durch das Projekt gewonnenen Rechte an geistigem Eigentum für die Projektdauer in Kanada zu halten und für die Kommerzialisierung zu nutzen.

Technologietransfer noch verhalten

Ontario bemüht sich, beim Thema KI Start-up-Ideen schneller zu kommerzialisieren. In Zusammenarbeit mit Industrie, Universitäten, Forschungszentren, Investoren und lokalen Regierungen verfügt die Provinz über ein Netzwerk von 17 Innovationszentren, den Ontario Centres of Excellence, die über 30 verschiedene Inkubationsprogramme anbieten. Die wichtigsten KI-Hubs für die Kommerzialisierung in Ontario sind der Inkubator MaRS in Toronto und das Communitech in Waterloo.

Die digitale Infrastruktur in Kanadas Städten ist gut ausgebaut. Außerhalb der Ballungsgebiete gibt es jedoch oft keinen Zugang zu schnellem Breitbandinternet. Dazu kommt, dass Telekommunikationsdienste in Kanada im internationalen Vergleich sehr teuer sind. Der 5G-Standard wird vorangetrieben; dies erhielt mit dem potenziellen Ausschluss des chinesischen 5G-Netzwerkausrüsters Huawei zuletzt auch eine politische Komponente.

Die kanadische Regierung wird ihre Frequenzversteigerung für 5G-Lizenzen 2020 durchführen, ein Jahr später als Telekommunikationsunternehmen wie Telus, Bell oder Rogers hofften. Mit Blick auf die Sicherheit seiner Telekomnetzwerke unterstützte die kanadische Regierung gerade die Forschung des Netzausrüsters Nokia mit 40 Millionen kan$. Dies soll Nokias Präsenz in Kanada unterstützen und den finnischen Konzern dahingehend binden, in Kanada Internetsicherheit zu entwickeln und ein Nokia-Bell-Forschungszentrum für 5G-Technologie zu errichten.

Forschungsinvestitionen aus dem Privatsektor steigen rapide

Das aktuelle KI-Umfeld ist attraktiv und führt immer häufiger zu hohen Investitionen aus der Wirtschaft in kanadische Forschungszentren. Die bekanntesten wurden von internationalen Tech-Firmen gegründet, so von Google (DeepMind in Edmonton), Microsoft (Forschungszentrum in Montreal), Facebook (KI- Forschungszentrum in Montreal), IBM (Client Innovation Centre in Montreal), NVIDIA (KI-Forschungslabor in Toronto), Samsung (KI-Zentrum in Toronto und Uber (Zentrum für autonomes Fahren in Toronto). Viele dieser privatwirtschaftlichen Forschungseinrichtungen werden von Wissenschaftlern kanadischer Universitäten geleitet.

Der gute Rahmen für die Entwicklung von KI in Kanada beschränkt sich nicht auf qualifizierte Forscher und Studenten. Es gibt vor allem auch genügend Daten. Im Bereich staatlicher Leistungen wie Gesundheit, Transport und Energie sind beispielsweise große Datenmengen vorhanden. Und besonders wichtig sei, darauf verweist Salim Teja vom Inkubator MaRS, dass diese riesigen Datenmengen auch vielseitig seien.

Vielseitigkeit ist laut Teja ein oft unterschätztes Qualitätsmerkmal bei Daten, die für künstliche Intelligenz genutzt werden sollen. Die Daten müssten so differenziert wie möglich sein, um Einseitigkeit und Voreingenommenheit beim Training von KI-Software zu vermeiden und Systeme so vorurteilslos lernen zu lassen. Kanada als Land mit hoher kultureller Diversität könne mit solchen Daten punkten.

Auch an der internationalen Entwicklung und Steuerung von KI-Themen ist Kanada beteiligt. So richtete das Land 2018 die "Multistakeholder Conference on Artificial Intelligence" in Montreal aus. Beim 2019 World Economic Forum in Davos wurde das "Artificial Intelligence Council" gegründet, das Chancen und Herausforderungen diskutieren und lösen soll, die sich bei KI ergeben mit Blick auf eine ethische Nutzung sowie persönliche Daten und die Wegrationalisierung von Arbeitsplätzen. Council-Mitglieder sind von kanadischer Seite Innovationsminister Navdeep Bains und der Computerwissenschaftler Yoshua Bengio. Sie werden Argumente für Multikulturalität, Menschenrechte und Inklusion vorbringen.

Datensicherheit wird höher aufgehängt

In punkto Datensicherheit gibt es in Kanada den Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) für private Organisationen. Das Gesetz regelt den Umgang von Unternehmen mit persönlichen Daten. Der Digital Privacy Act ist eine Ergänzung des PIPEDA und legt Unternehmen bei einer Datenpanne bestimmte Berichtspflichten auf. Doch es mehren sich Stimmen, auch von Daniel Therrien als Leiter der nationalen kanadischen Datenschutzbehörde (Privacy Commissioner), dass die Mechanismen zur Wahrung der Persönlichkeitsrechte der Kanadier den aktuellen Innovationen nicht entsprächen und dass hier nachgebessert werden müsse.

Therrien will private Daten vor allem dort stärker schützen, wo Konsens über Datennutzung nicht funktioniere, zum Beispiel bei der Entwicklung von KI. Er fordert dazu mehr direkte Eingriffsbefugnisse für die Datenschutzbehörde. Weitere Anpassungen in der Datenschutzgesetzgebung in der nahen Zukunft sind nicht auszuschließen.

Kanada als KI-Technologieanbieter

Forschung: Weltbekannt und Basis für die kanadischen KI-Ziele

Kanada kann durch seine in den 1980er Jahren begonnene KI-Forschung bis heute eine erfolgreiche Geschichte in der Theorie und Entwicklung von künstlicher Intelligenz vorweisen. Eine gut verwurzelte Wissenschaft, ein kooperatives Forschungsnetzwerk sowie Förderung zeichnen vor allem Montreal und Toronto als KI-Zentren aus.

Einige der wichtigsten theoretischen Beiträge zur aktuellen KI-Entwicklung wurden nicht in den USA, sondern in Kanada erarbeitet. Forscher wie Geoffrey Hinton (Toronto, künstliche neuronale Netze (KNN), Lernverfahren), Joshua Bengio (Montreal, KNN, Deep Learning; Mitgründer Element AI) und Rich Sutton (Edmonton, University of Alberta, Machine Learning) gehören zu den führenden Köpfen in der internationalen KI-Forschung zu Deep Learning und maschinellem Lernen. Alle drei Experten lehren an kanadischen Universitäten und arbeiten dazu entweder parallel für Technologiekonzerne (Google, Facebook) oder leiten KI-Forschungsinstitute, die an die Universität angegliedert sind (Joshua Bengio, MILA).

Die wichtigsten Universitäten und Institute für künstliche Intelligenz in Kanada
Universitäten KI-Institute
Université de Montreal MILA in Montreal
University of Toronto Vector Institute in Toronto
University of Alberta Amii in Edmonton
University of Waterloo Waterloo.Ai in Waterloo
University of British Columbia CAIDA in Vancouver
McGill University (Montreal)

Quelle: Eigene Darstellung

Probleme mit dem Wissensabfluss

Eine Analyse des Nachrichtenmagazins "The Logic" aus den Daten der World Intellectual Property Organization (WIPO) ergab, dass Kanada in den letzten zehn Jahren an fünfter Stelle stand bei der Anzahl der eingereichten Patente, in denen der Begriff künstliche Intelligenz vorkam. Eine Position allerdings, die Kanada zu verlieren droht, so die Analysten. Denn seit 2016 sinkt die Anzahl der jährlich angemeldeten KI-Patente. Waren es 2009 noch 183 pro Jahr, folgten 2017 noch 72 Patente und 2018 (bis Dezember) lediglich 52.

Dazu kämpft Kanada mit einer zunehmenden "IP-Leckage" (Intellectual Property). Wie auch die Regierung zuletzt feststellte, wird Kanadas Intellectual Property - geschaffen durch hiesige Studenten und Forscher - zunehmend von internationalen Tech-Konzernen abgezweigt. Wie das geht? Die Konzerne "kaufen" Lehrstühle oder kofinanzieren Forschungsinstitute und einzelne Projekte im Austausch für IP-Rechte auf die erbrachten Ergebnisse.

Der Großteil der patentierten Forschungsergebnisse im Bereich KI in Kanada, aber auch im Vereinigten Königreich und in Frankreich, ist im Besitz globaler Firmen wie IBM, Alphabet, Uber, Dell oder Microsoft, kritisieren kanadische IP-Strategen. Von der Kommerzialisierung der in Kanada geschaffenen Ideen profitieren also meist ausländische Investoren: ein gutes Geschäft für die Konzerne, da der andere Teil der Forschungsausgaben vom kanadischen Steuerzahler gestemmt wird. So geht Kanada trotz Investitionen bei der Rendite teils leer aus.

Kanadische IP-Strategie animiert Unternehmen zu eigener IP-Sicherung

Als Antwort rief die Regierung eine IP-Strategie aus, die das verhindern soll. Sie wurde 2018 mit einem 85 Millionen kan$ schweren Budget angekündigt. Ein Großteil des Geldes geht in die Wissensvermittlung rund um IP für kleine und mittlere Unternehmen. Teilnehmer des Pilotprogramms haben die Möglichkeit, ihre eigene IP-Strategie zu entwickeln, um Patente strategisch zu kommerzialisieren und für Wachstum zu nutzen. Das Förderprogramm richtet sich an KMU, die keinen Zugang oder keine Mittel für Patentanwälte und -strategien haben.

Bisher steckt der Transfer von KI-Forschung zu konkreten Anwendungen in kanadischen Firmen noch in den Kinderschuhen. Industrie und Forschung zusammenbringen, das sollen unter anderem Initiativen wie SCALE AI Supercluster. Eindeutige Stärken bietet Kanada in den Bereichen Deep Learning und maschinelles Lernen, da dort auch die größten Forschungsschwerpunkte liegen.

Auch Fachkräfte sind vorhanden. Nach einem Talent-Report von Element AI verfügt Kanada weltweit über die drittgrößte Anzahl an KI-Forschern. Fachkräftemangel gibt es bei der Umsetzung von KI in Unternehmen. Die Behörden versuchen dem mit der Global Skills Strategy beizukommen, mit der ausgewählte Fachkräfte innerhalb von zwei Wochen nach Kanada immigrieren können.

KI-Transfer in Firmen angeboten

Eine Rolle beim Technologietransfer spielen Firmen wie IVADO Labs oder Element AI, die Mitglieder von SCALE AI sind. Sie bieten KI-Projekte als Dienstleistungen für Unternehmen an, damit diese ihr bestehendes Geschäft optimieren oder neue Geschäftsmodelle entwickeln.

Element AI gilt als eigene Erfolgsgeschichte für den Transfer von Forschungswissen in die Wirtschaft und hat immer mehr Aufträge. Ende Februar 2019 verkündete Element AI eine Partnerschaft mit der Privatbank National Bank of Canada aus Montreal. Die KI-Software des Anbieters wird die Internetsicherheit-Analysten der Bank mit Echtzeitreports und -warnungen unterstützen.

Eine Erfolgsgeschichte aus einem ganz anderen KI-Feld ist das kanadische Technologieunternehmen Maluuba. Es wurde von zwei Studenten der Universität Waterloo 2011 als Start-up gegründet und entwickelt KI-Systeme, die menschliche Sprache verstehen und interpretieren können. Die Sprachassistenztechnologie für Smartphones gehört zu den weitverbreiteten Anwendungen des Unternehmens. Microsoft kaufte Maluuba im Jahr 2017.

Kanada als KI-Technologieabnehmer

Mobilitätssektor und Bergbau suchen KI-Lösungen

Die Anwendungsfelder der KI in Kanada sind breit gefächert. Am nächsten an der Umsetzung sind die Bereiche Finanzwirtschaft, Mobilität, E-Commerce und Gesundheit, wo es bereits konkrete Projekte und Anwendungen gibt.

Der kanadische Automobilzulieferer Linamar nutzt maschinelles Lernen und fortgeschrittene Robotik sowie vorausschauende Analysen - und dies bisher angeblich ohne Arbeitsplatzverluste. Auch das kanadische Aushängeschild für erfolgreich skalierte Start-ups, die E-Commerce-Plattform Shopify mit dem deutschen Gründer und Geschäftsführer Tobias Lütke, gehört nach Auskunft des Vector Institute zu den frühen Anwendern von KI. Vor allem die enormen Datenmengen bei Onlinekäufen können durch KI schneller analysiert werden. Stärker personalisierte Angebote (Empfehlungen), genauere Beurteilung von Kreditrisiken sowie höhere Umsätze können so erreicht werden.

KI in Mobilitätsdiensten

Das Umsatzwachstum der Automobilkonzerne wird künftig wohl weniger vom Verkauf neuer Autos abhängen als vom Angebot mobiler Dienstleistungen wie Carsharing oder Ride-Hailing. Da die Anbieter bei diesen Dienstleistungen viele Daten sammeln, bieten sich KI-Programme zur Analyse an, um Verkehrsströme zu optimieren.

Kanada ist bei Ride-Hailing ein sehr offener Markt. Uber und Lyft sind in den Städten breit vertreten. Uber investierte erst vor ein paar Monaten 200 Millionen kan$ für ein KI-Forschungszentrum in Toronto mit dem Fokus auf autonomes Fahren. Auch Autohersteller, die in Kanada verkaufen oder produzieren, haben teilweise eigene Mobilitätsprojekte neben dem Kerngeschäft (General Motors mit Maven, Daimler mit car2go). Dies sind "klassische" Carsharing Angebote, wobei bisher keines der Unternehmen im umkämpften kanadischen Markt erfolgreich eine Plattform etablieren konnte. car2go verließ 2018 gar Toronto, da sich die Stadtverwaltung nicht auf sein Free-Floating-Modell einlassen wollte.

Eine große Herausforderung für Kanada bleibt der Mangel an eigenen Anbietern für Mobilitätsdienstleistungen. So spuren aktuell internationale Konzerne die Bahnen bei der Personenbeförderung in kanadischen Städten und sammeln dabei die wichtigen Daten. Investitionen wie die von Uber oder Google in kanadische Universitäten und Forschungsinstitute wurden bisher größtenteils unkritisch gesehen. Doch andere Anbieter für Mobilitätslösungen müssen sich bemühen, wenn sie einen Teil vom kanadischen (Daten-) Markt wollen. Ubers fleißiges Datensammeln und KI-Initiativen beim Deep Learning verschaffen der US-Firma einen großen Vorsprung.

KI im Bergbau und im Öl- und Gasgeschäft

Die Öl-und Gasindustrie sowie der Bergbau sind in Kanada traditionell starke Sektoren und so etwas wie der Puls der Wirtschaft - die Volatilität der Preise lässt diesen rasen oder ruhen. Schwankende Notierungen im Verbund mit hohen Investitionen in den Abbau der Rohstoffe treiben die Öl- und Gaswirtschaft sowie den Bergbau zu steter Verbesserung der Produktivität.

KI bietet hier einen Zugang zu effizienteren und sichereren Produktionsmethoden. Es sind vor allem genügend Daten vorhanden, sodass die KI-Programme lernen können. Die Automatisierung in den Minen nimmt schnell zu, und mobile Sensoren an den Ausrüstungen senden je nach Größe der Operationen Terabytes an Daten pro Stunde. Kanadische Unternehmen sind bereit, auf KI-gestützte Datenanalysen zurückzugreifen. Erste Projekte im Bereich Cognitive Computing in Minen (Goldcorp Inc.) und in der Ölforderung sind 2018 unter anderem mit IBMs KI-Programm "Watson" angelaufen. Dabei gibt es Bedarf an alternativen Angeboten.

Von einem branchenweiten Einsatz von KI-Technologien ist fest auszugehen. Aufgrund der im Öl-und Gasgeschäft und Bergbau oft genutzten seismischen Methoden, die neben Zahlen und Tabellen auch grafische Ergebnisse liefern, sind Cognitive-Computing-Programme eine Möglichkeit zur schnelleren und genaueren Datenanalyse.

Kontaktadressen

Bezeichnung Internetadresse Anmerkungen
Germany Trade & Invest http://www.gtai.de/land Außenhandelsinformationen für die deutsche Exportwirtschaft
Deutsch-Kanadische Industrie- und Handelskammer http://kanada.ahk.de Anlaufstelle für deutsche Unternehmen
Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) https://www.cifar.ca Forschungsinstitut und -netzwerk
Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) https://www.amii.ca KI-Forschungsinstitut
Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) https://mila.quebec/en/ KI-Forschungsinstitut
Vector Institute https://vectorinstitute.ai KI-Forschungsinstitut
Cluster
AI-Powered Supply Chains Supercluster (SCALE AI) https://aisupplychain.ca KI-Cluster mit Fokus auf Wertschöpfungsketten
Elevate (Canada's Tech Week) https://elevatetechfest.com/elevate-ai/ 20.-26.9.2019 in Toronto
World Summit AI https://americas.worldsummit.ai 10.-11.4.2019 in Montreal
AI in Healthcare: A German-Canadian Perspective https://transatlanticdialogue.ca/upcoming-conferences 28.3.2019 in Berlin
German Canadian Concourse http://www.germancanadianconcourse.org November in Toronto und Berlin
Ontario Centres of Excellence http://www.oce-ontario.org Innovationscenter zur Kommerzialisierung
MaRS Discovery District Toronto http://www.marsdd.com Forschungspark und Start-up-Inkubator
Communitech Waterloo http://www.communitech.ca Akzlerator

Weitere Informationen zu Kanada sind unter http://www.gtai.de/kanada abrufbar.

Mehr zum Thema Digitalisierung unter http://www.gtai.de/wirtschaft-digital.

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Kanada Digitalisierung

Funktionen

Kontakt

Robert Matschoß

‎+49 228 24 993 244

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