Die US-amerikanische Analytics-Spezialistin SAS will innerhalb der nächsten drei Jahre eine Milliarde US-Dollar in künstliche Intelligenz (KI) investieren. Die Summe fliesse unter anderem in Software-Innovation, Schulungen von SAS-Anwendern und Beratung, teilt der Konzern mit Zentrale in Cary in North Carolina mit.
Die Investition zielt laut SAS-CEO Jim Goodnight in erster Linie auf drei Bereiche: Forschung & Entwicklung (F&E), Trainingsprogramme und Beratungsservices. Ein wesentlicher Fokus liege dabei darauf, KI so vielen Anwendern wie möglich zugänglich zu machen – unabhängig von individuellen Vorkenntnissen, heisst es. Das betrieffe unterschiedlichste Rollen, vom Experten in der Fachabteilung über den Data Engineer bis hin zum Data Scientist.
SAS wolle zu diesem Zweck KI-Funktionalitäten in die SAS Platform und in die SAS Lösungen für Datenmanagement, Customer Intelligence, Fraud & Security Intelligence und Risikomanagement integrieren, so die Mitteilung. Darüber hinaus stelle SAS über die Plattform branchenspezifische Anwendungen bereit, insbesondere für Banken und Versicherungen, die öffentliche Verwaltung, das Gesundheitswesen, die Fertigung oder den Handel. Zudem arbeite man intensiv mit Technologieanbietern wie Accenture, Cisco, Deloitte, Intel oder NVidia als Partner zusammen, teilt SAS mit.
Scisports, ein niederländisches Startup für Sports-Analytics, etwa wende Computer Vision von SAS auf Streaming-Daten aus Fussballspielen an. Die KI-Technologie von SAS laufe auf Grafikprozessoren von NVidia und liefere Trainern und Managern wichtige Erkenntnisse zum Spielverhalten. Durch die Auswertung dieser und weiterer Daten könnten Fussballvereine zahlreiche Aspekte des Sports verbessern, darunter die Spielstrategie, Rekrutierung und das Erlebnis für den Fan.
Das hauseigene Smart-Campus-Projekt von SAS setzt in seinem 39.000 Quadratmeter grossen Hauptgebäude, in dem auch das neue Global Education Center untergebracht ist, die aktuellen KI- und Machine-Learning-Technologien laut Aussendung bereits ein. Das neue Gebäude ist demnach mit Tausenden von Sensoren ausgestattet, die in Kühlsystemen, Heizkesseln und Klimageräten verbaut sind, um Wasser- und Stromverbrauch zu kontrollieren. Mit neuronalen Netzwerken, die SAS Event Stream Processing nutzen, sei das für das Gebäude zuständige Team in der Lage, die Performance-Daten aus Sensoren und Systemen in Echtzeit auszuwerten, um so die prädiktive Wartung zu verbessern und Probleme zu erkennen, bevor sie zu einem Ausfall einer Anlage führten, heisst es. Gleichzeitig könnten Strom- und Wasserverbrauch optimiert werden.
Auch Volvo und Mack Trucks setzen bereits KI-Lösungen von SAS ein, um Streaming-Daten aus dem Internet of Things (IoT) zu analysieren, die von grossen Nutzfahrzeugen generiert werden. Auf der Grundlage dieser Information können dann Massnahmen zur prädiktiven Wartung eingeleitet werden, um die Ausfallzeiten für Fahrzeugflotten zu minimieren.
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