Prädiktive KI

Definition

Prädiktive KI bezeichnet den Einsatz von Machine Learning und statistischen Modellen, um auf Basis vorhandener Daten unbekannte oder zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dafür werden Zusammenhänge in historischen Daten modelliert und auf neue Fälle übertragen.

In der industriellen F&E können prädiktive Modelle beispielsweise abschätzen, welche Eigenschaften eine neue Formulierung voraussichtlich erreicht, wie sich veränderte Rohstoffanteile auf Zielgrößen auswirken oder welche Versuche für die weitere Entwicklung besonders relevant sind.

Wie funktioniert prädiktive KI?

Prädiktive KI lernt Zusammenhänge zwischen bekannten Eingangsgrößen und beobachteten Ergebnissen aus vorhandenen Daten. In der Formulierungsentwicklung können Eingangsgrößen beispielsweise Rohstoffe, Mengenanteile oder Prozessparameter sein. Als Ergebnisse können Eigenschaften wie Viskosität, Glanz, Härte oder Deckvermögen hinterlegt sein.

Auf dieser Grundlage kann ein trainiertes Modell Vorhersagen für neue Kombinationen treffen, die noch nicht experimentell untersucht wurden. Statt jede denkbare Variante im Labor zu testen, lassen sich so vielversprechende Formulierungen gezielter untersuchen.

Wie belastbar diese Vorhersagen sind, hängt unter anderem von der Datenmenge, Datenqualität, Abdeckung des relevanten Versuchsraums und der gewählten Modellierung ab. Mehr Daten führen daher nicht automatisch zu besseren Prognosen. Entscheidend ist, ob die vorhandenen Daten für die konkrete Fragestellung geeignet sind.

Prädiktive und generative KI: Was ist der Unterschied?

Generative und prädiktive KI erfüllen unterschiedliche Aufgaben.

Generative KI erzeugt neue Inhalte auf Basis erlernter Muster. Sprachmodelle können beispielsweise Texte formulieren, Dokumente zusammenfassen oder Fragen zu vorhandenen Informationen beantworten.

Prädiktive KI zielt dagegen auf die Vorhersage von Ergebnissen. Ein Modell kann beispielsweise berechnen, welche Materialeigenschaften für eine bestimmte Formulierung zu erwarten sind oder wie sich eine Veränderung einzelner Parameter voraussichtlich auf definierte Zielgrößen auswirkt.

Für die industrielle F&E können beide Ansätze relevant sein, jedoch für unterschiedliche Aufgaben: Generative KI erleichtert beispielsweise den Zugang zu vorhandenem Wissen. Prädiktive KI unterstützt dort, wo aus vorhandenen Versuchsdaten Aussagen über noch nicht getestete Varianten oder zukünftige Ergebnisse abgeleitet werden sollen.

Wo wird prädiktive KI in der F&E eingesetzt?

Prädiktive Modelle können insbesondere bei Fragestellungen eingesetzt werden, bei denen viele Einflussgrößen und mögliche Kombinationen berücksichtigt werden müssen.

Typische Anwendungsfälle sind:

• Formulierungsentwicklung: Vorhersage von Eigenschaften neuer oder veränderter Formulierungen
• Optimierung bestehender Formulierungen: Identifikation von Kombinationen, die mehrere definierte Zielgrößen möglichst gut erfüllen
• Rohstoffsubstitution: Untersuchung möglicher Alternativen und ihrer Auswirkungen auf die resultierenden Produkteigenschaften
• Versuchsplanung: Priorisierung von Experimenten, die besonders relevante neue Informationen liefern oder erfolgversprechende Bereiche untersuchen
• Prozessoptimierung: Analyse des Zusammenhangs zwischen Prozessparametern und Material- oder Produkteigenschaften

Prädiktive KI ersetzt dabei nicht die fachliche Bewertung durch Entwickler. Das F&E-Team definiert die Fragestellung, relevante Zielgrößen und Randbedingungen und bewertet, ob Modellvorhersagen unter fachlichen und praktischen Gesichtspunkten sinnvoll sind.

Welche Daten benötigt prädiktive KI?

Für den Einsatz prädiktiver Modelle müssen Entwicklungsdaten nicht zwangsläufig perfekt oder vollständig sein. Sie müssen jedoch für die jeweilige Fragestellung ausreichend strukturiert und mit dem notwendigen Kontext verfügbar sein.

In der Formulierungsentwicklung bedeutet das beispielsweise, dass eine Messung einer konkreten Formulierung, den verwendeten Rohstoffen und relevanten Versuchs- oder Prozessbedingungen zugeordnet werden kann. Fehlen diese Zusammenhänge, kann ein Modell schwerer erkennen, welche Faktoren für ein bestimmtes Ergebnis verantwortlich sind.

Wie viele Daten benötigt werden, lässt sich deshalb nicht pauschal beantworten. Die erforderliche Datenbasis hängt unter anderem von der Komplexität der Fragestellung, der Anzahl relevanter Einflussgrößen und dem gewählten Modell ab.

Relevanz für LabV

LabV nutzt prädiktive KI, um F&E-Teams umfassende Prognosen zu liefern, etwa zu Materialperformance, Formulierungsvarianten oder potenziellen Prozessabweichungen. Anders als manuelle Analysen, die Trends oft verzögert erkennen, verarbeitet LabV Daten automatisiert, erkennt Korrelationen und sagt Materialverhalten präzise voraus. Dies unterstützt Labore dabei, Entwicklungszeiten zu verkürzen, Ausschuss zu reduzieren, Ressourcen gezielt einzusetzen und die Produktqualität kontinuierlich zu verbessern.

Prädiktive Modelle sind nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie aufsetzen. Unsere Plattform schafft die strukturierte Datengrundlage, die prädiktive KI in der Materialentwicklung und QA erst praktisch anwendbar macht.

FAQ

Was ist prädiktive KI einfach erklärt?

Prädiktive KI nutzt vorhandene Daten, um Ergebnisse für neue oder zukünftige Fälle vorherzusagen. In der F&E kann ein Modell beispielsweise aus bisherigen Versuchsdaten lernen, welche Eigenschaften bei einer noch nicht getesteten Formulierung zu erwarten sind.

Was ist der Unterschied zwischen generativer und prädiktiver KI?

Generative KI erzeugt neue Inhalte, beispielsweise Texte oder Zusammenfassungen. Prädiktive KI sagt Ergebnisse auf Basis vorhandener Daten voraus. In der F&E kann sie beispielsweise abschätzen, welche Eigenschaften eine bestimmte Formulierung voraussichtlich erreichen wird.

Braucht prädiktive KI große Datenmengen?

Nicht zwangsläufig. Wie viele Daten erforderlich sind, hängt von der Fragestellung, der Komplexität des Systems und dem eingesetzten Modell ab. Entscheidend ist neben der Datenmenge insbesondere, ob die Daten relevante Zusammenhänge abbilden und ausreichend strukturiert vorliegen.

Warum ist prädiktive KI für die F&E interessant?

Prädiktive Modelle können F&E-Teams dabei unterstützen, den experimentellen Suchraum gezielter zu untersuchen. Statt mögliche Varianten ausschließlich nacheinander im Labor zu testen, können vorhandene Versuchsdaten genutzt werden, um Eigenschaften vorherzusagen und relevante nächste Versuche zu priorisieren.

Ersetzt prädiktive KI klassische Versuche?

Nein. Modellvorhersagen müssen fachlich bewertet und relevante Ergebnisse experimentell überprüft werden. Prädiktive KI kann jedoch dabei helfen, gezielter auszuwählen, welche Versuche durchgeführt werden und welche Bereiche des Lösungsraums näher untersucht werden sollten.

Synonyme & verwandte Begriffe

Predictive AI, prädiktive Analytik, vorhersagende Modelle, KI-basierte Prognosen

Interne Links

Material Intelligence, prädiktive KI, KI im Labor, Trendvorhersagen