Herausforderung

An der HAW Coburg finden KI-spezifische Lehr-, Forschungs- und Transfertätigkeiten an zwei Standorten und in fünf Fakultäten statt. Ein KI-Kompetenzzentrum befindet sich im Aufbau. Die Schaffung von hochschulweit effizient nutzbaren High-Performance Computing-Ressourcen (HPC) für KI ist ein zentraler Grundpfeiler für den Erfolg der regionalen KI-Forschungsstrategie. Rund 50 Promovierende in den Forschungsbereichen Autonomes Fahren, Bioanalytik, Biochemie und Bioinformatik, Drahtlose Sensorik, Erklärbare und verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz, Erweiterte und Virtuelle Realität, Data Mining, Learning Analytics, Mikrobiologie, Robotik, Security, Sensorik und Aktorik sowie Software Engineering haben an der Hochschule bislang keinen ausreichenden Zugang zu HPC-Rechenressourcen oder müssen Zeit für deren umständliche Beantragung aufwenden. Darüber hinaus ist praktische Erfahrung mit HPC-Systemen für KI ein wichtiges Qualifikationsmerkmal.

Ziele und Vorgehen

Im Projekt HPC4AAI wurden zunächst mit Methoden des Requirement Engineerings die Anforderungen interner Nutzergruppen und externer Partner erfasst und priorisiert, etwa über die Durchführung von Workshops. Darauf aufbauend konnte ein Nutzungskonzept entwickelt werden, das unter anderem die Identifikation von Nutzergruppen, die Definition von Regelungen zur Beantragung und Bewilligung des Zugriffs auf Rechenressourcen sowie Regeln für Kostenumlagen umfasst. Im letzten Schritt folgte die Beschaffung der HPC Hardware nach Vergaberichtlinien und die Inbetriebnahme sowie Integration in die IT-Infrastruktur der Hochschule. Nach Umsetzung auch der Software-Infrastruktur und der Benutzungsverwaltung wurde mit Schulungen der abschließenden Rollout vorbereitet.

Innovationen und Perspektiven

Die neuen Rechenressourcen tragen substanziell zum Aufbau und zur Erweiterung von Kompetenzen in mehreren Bereichen der Hochschule bei: Im neuen Masterstudiengang Autonomes Fahren können Masterstudierende und Promovierende State-of-the-Art-Methoden nutzen und entwickeln, darunter Verfahren zur Berechnung von Objektlokalisation, Bewegungstrajektorien, Komprimierung visueller Daten, Sensoreigenanalyse oder Teleoperation mittels Erweiterter und Virtueller Realität. Der Schwerpunkt Bioanalytik wird durch einen neuen Studiengang Bioinformatik erweitert. Studierende und Promovierende der Bioanalytik, der Informatik und des Visual Computing profitieren von der Möglichkeit, Omics-Daten effizient zu analysieren, insbesondere aus Proteom-, Transkriptom- und Genomanalysen. Der Schwerpunkt Visual Computing bildet wissenschaftlichen Nachwuchs in der Erzeugung, Verarbeitung und Interaktion mit visuellen Daten aus. Er dient als Multiplikator für die Ausbildung von KI-Nachwuchs für regionale Unternehmen.