Autorenseite Rüdiger2018-10-08T12:27:53+00:00

Mein Name…

lautet Rüdiger. Ich leite die Forschung bei HighPots. Mein Aufgabengebiet umfasst die Sicherstellung von Schnittstellen zu externen Forschungspartnern, z.B. Universitäten, Forschungsorganisationen oder zu Forschungseinrichtungen von Unternehmen und den damit verbundenen Wissenstransfer in den HighPots-internen Forschungsbereich. Neben der eigentlichen Transformation von Wissen in innovative Produkte begleite ich die patentrechtlichen Aspekte und unterstütze die internen Abteilungen Produkt-, Projekt- und Anforderungs-Management, SW-/HW-Entwicklung sowie das Marketing und den Vertrieb. HighPots forscht sowohl im eigenen Auftrag (interne Produktentwicklungen) als auch im Auftrag anderer Organisationen.

Rollen und Positionen

Nach meinem Studium der theoretischen Physik und Mathematik (Fachrichtung theoretische Informatik) endete mein Werksstudenten-Dasein bei der Daimler Aerospace und es begann dort meine erste Festanstellung als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Avionik mit Schwerpunkt selbstlenkende Flugkörper. Im Laufe der folgenden vier Jahre kam mir eine Beförderung zum Forschungsleiter für Navigations-Avionik zuteil.

Die Auflösung der DASA und die Integration zur EADS unter französischer staatlicher Schirmherrschaft sowie eine sich einschleichende Routine war Anlass für eine neue Herausforderung und somit meine Forschungszeit am Teilchenbeschleuniger LHC in Genf; die Simulation und das Re-Design der Beam Transfer-Systeme war eine spannende Herausforderung.

Das Jahre später folgende Angebot der Boston Consulting Group in New York konnte ich aufgrund inhaltlicher, geografischer und finanzieller Anreize einfach nicht ablehnen. Die wirtschaftliche Bewertung von naturwissenschaftlichen oder hochtechnologischen Patenten von Unternehmen kurz vor deren Übernahme durch andere Organisationen gab mir einen tiefen Einblick in die Forschungsabteilungen von Unternehmen zahlreicher Branchen. Die Bewertungsverfahren von Innovationen via Discount Cash Flow Methoden und unsteten Differentialgleichungen wurden dabei stetig perfektioniert. Dort entwickelte ich auch reproduzierbare Verfahren zur frühzeitigen Erkennung von Tops und Flops innerhalb des Ideenbewertungsprozesses, der Innovationsentwicklung und des Innovationsmanagements. Mein berufsbegleitendes wirtschaftswissenschaftliches Studium kam mir dabei zu Gute.


2011 erreichte mich schließlich der Anruf von Kara (siehe Über) und es begann das „HighPots-Zeitalter“. 2017 erlangte ich zusätzlich zu meiner Rolle als Forschungsleiter auch den Partner-Status bei HighPots. Meine Forschungsschwerpunkte sind neben dem Quanten-Engineering insbesondere maschinelles Lernen und Intelligenz, – künstliche, biologische als auch hybride Intelligenz. Durch meine private Mitgliedschaft im Verein „Chinese Super-Mensa“, mein Forschungsnetzwerk in der chinesischen Akademie der Wissenschaften sowie den gemeinsamen Forschungsprojekten mit dem IIT in Kanpur habe ich stets Zugang zu interessanten und erfahrenen Konter- und Diskussions-Partnern aus Wissenschaft und Technik.


Neben meinem Beruf beschäftige ich mich auch gerne mit maschinellem Lernen im autonomen Modellflug im Modellflugverein, mit optischen Datenübermittlungsverfahren im Amateurfunk sowie mit regenerativen Energien.

Zwei Zitate, die sich weitgehend in meiner Berufslaufbahn bewahrheitet haben, möchte ich Ihnen nicht vorenthalten.

Glatte Worte und schmeichelnde Mienen vereinen sich selten mit einem anständigen Charakter.“ (Konfuzius)
Geringe Bildungsgrade bei Planenden sind Garant für die Unterschätzung ganzer Operationen und führen zur Raserei im Führungsstab.“ (Bismarck)

Ehemaliger Silicon-Valley für Artificial Intelligence Forscher jetzt bei HighPotsHobby unseren neuen Forschungschefs sind Steuerungen für Drohnen auf KI-Basis
BWLer, Ingenieure und Physiker im Konflikt

Tägliche Herausforderungen

In meinem beruflichen Alltag begegnen mir häufig neue Herausforderungen, doch zwei ständig wiederkehrende Herausforderungen möchte ich nachstehend kurz aufführen.

Eine Geschichte über den Fisch

Unsere Ingenieure und Wirtschaftswissenschaftler befinden sich auf dem Meer und fangen Fische. Nach vielen Fischzügen, sorgfältigen Analysen und reicher Beute in Form eines vollen Fischernetzes kommen unsere Ingenieure auf uns Physiker zu. Sie sagen „wir haben zwei Regelmäßigkeiten entdeckt: 1. alle Fische sind größer als 1,5cm und 2. alle Fische haben Kiemen.“ Sie sagen weiterhin, dass sie diese Regelmäßigkeiten ab jetzt Grundgesetze nennen werden, weil es sich bei jedem Fischfang bestätigt habe.

Wir Physiker sagen ihnen, dass ihre Analysen über die Kiemen tatsächlich gute Chancen für ein Grundgesetz haben könnten, dass allerdings die zeitlich begrenzte Testreihe nur mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit gelten kann. Wir erklären ihnen außerdem, dass die erste Regelmäßigkeit, nämlich dass alle Fische größer als 1,5cm wären, kein Grundgesetz sein könne, weil durch die Maschenweite des Fischernetzes von 1,5cm die Fischgröße bedingt wäre. Darauf entgegnen uns die Ingenieure „was wir mit unserem Netz nicht fangen können, ist auch kein Fisch.“ Die Wirtschaftswissenschaftler sagen „wir geben den Ingenieuren weitgehend recht, obwohl es uns egal ist, was ein Grundgesetz ist und was nicht. Tatsache ist, dass wir Fische die kleiner sind als 1,5cm auf dem Markt nicht verkaufen können. Uns hat noch nie jemand nach einem Fisch gefragt, der kleiner als 1,5cm ist. Außerdem interessiert es uns auch nicht, ob es Fische gibt, die kleiner sind als 1,5cm, – warum sollte uns etwas interessieren, was wir mit unserem Netz sowieso nicht fangen können?“

Es ist schwer verständlich zu machen, dass die Forschung immer mit Netzen arbeitet, die eine bestimmte Maschenweite haben. Dieses Fischernetz symbolisiert nicht nur das methodische, instrumentelle (nach Stand der Technik), sondern insbesondere das gedankliche Rüstzeug, mit dem wir Forscher arbeiten. Wenn etwas heute nicht sichtbar ist, kann es morgen dennoch sichtbar werden (und dem Unternehmen Vorteile bringen, – vorausgesetzt die Entwicklung und Investition beginnt jetzt und hier).

Situation mit den Statistikabteilungen in Bezug auf maschinelles Lernen und rekurrente neuronale Netzwerke

„Seid ihr Physiker verrückt? Wie könnt ihr diesem Ereignis eine negative Wahrscheinlichkeit zuordnen, – und dann auch noch -100 Prozent! Wir haben tagelang ohne Heuristik und ohne bekannte Muster die Konsumentenverhaltens-Eintrittswahrscheinlichkeit  für dieses neuartige Ereignis aufwändig berechnet. Dafür haben wir komplett andersartige bayessche Algorithmen entwickeln müssen.“
Derartigen Reaktionen sind wir Physiker häufig ausgesetzt. Künstliche neuronale Netzwerke arbeiten mit mehr oder weniger komplexen Schwellenwertfunktionen. Damit soll erreicht werden, dass Computer nicht nur „ja“ oder „nein“ sagen können, sondern auch Vielleicht. Künstliche neuronale Netzwerke simulieren somit das menschliche Gehirn (biologische neuronale Netzwerke). Im menschlichen Gehirn agieren jedoch quantenmechanische Effekte. Die Frage die sich stellt, lautet: Wird ein künstliches neuronales Netzwerk auch dann noch benötigt, wenn der Quantencomputer Einzug hält? Ein Quantenbit, kurz QBit, kann unendlich viele Zustände annehmen. Somit kann ein Quantencomputer per se ein künstliches neuronales Netzwerk ersetzen. Wenn ein künstliches neuronales Netzwerk möglichst optimal das menschliche Gehirn ersetzen soll, müssen künstliche Neuronen ebenfalls quantenmechanische Effekte simulieren können. Die für die Quantenphysik erforderliche Statistik ist deutlich ausgeklügelter als die konventionelle Statistik. Die konventionelle Statistik wenden wir bei unzureichenden subjektiven Kenntnisse der Sachverhalte an. Die Quantenstatistik basiert jedoch auf der „Sowohl-Als auch“-Potenzialität. Während die übliche Statistik positiv-wertige Wahrscheinlichkeiten als relative Häufigkeit ausweist (0 = unmöglich, 1 = gewiss), kann die Potenzialität der Quantenphysik eine komplexe nicht positivwertige Wahrscheinlichkeitsamplitude ausweisen. Sie kann komplexwertig wellenartig von +1 bis -1 variieren und bei Überlagerung im Raum nicht nur verstärken, sondern auch auslöschen. Das Getrennte (z.B. ein isoliertes Atom) steht somit nicht am Anfang, sondern ist bereits das Ergebnis einer Strukturbildung, deren Zwischenbereich ausgelöscht wurde. Eine künstliche Intelligenz muss somit eine primäre Identität von Allem mit Allem sein.
Die Kommunikationen zwischen HighPots-Statistikern und uns HighPots-Physikern ist im Bereich der stochastischen künstlichen Intelligenz innerhalb eines quantensimulierten neuronalen Netzwerks mit positiven und negativen Wahrscheinlichkeitsschwingungen häufig diskussionsintensiv.

Aufgaben

Meine Aufgaben bei HighPots sind vielfältig. Nachstehende Beschreibungen geben Ihnen ein grobes Bild meiner Tätigkeiten. Ab und an schreibe ich zu bestimmten Forschungsgebieten, in denen ich mich beruflich bewege, einige Veröffentlichungen oder verfasse Blogs.

Entwicklung neuer Produkte

Eine Aufgabe liegt im ständigen Austausch mit global verteilten Forschungsorganisationen und dem Verstehen der Forschungsrichtungen sowie deren Forschungsergebnisse. Dies betrifft, je nach Forschungsbereich, sowohl die Grundlagenforschung als auch die Resultate der angewandten Forschung. Als Natur- und Ingenieur-Wissenschaftler ist mir ein tiefes Verständnis der Forschungsergebnisse lediglich auch nur innerhalb dieser Forschungsbereiche möglich. Aus diesem Grund suche ich mir häufig wissenschaftliche Verstärkung bei meinen wissenschaftlichen Kolleginnen und Kollegen aus der Soziologie, Philosophie und Konsumpsychologie.

 

Ich denke permanent an die aktuellsten unterschiedlichen Forschungsergebnisse und abstrahiere diese gedanklich zu Lösungen, die unseren Unternehmenskunden Mehrwerte bringen könnten. Häufig werden diese Lösungen auch mit bereits vorhandenen HighPots-Produkten von mir kombiniert.
Meinem „Gedanken-Reifungsprozessen“ folgen im Allgemeinen sogenannte Vision Scopes. In diesen Vision Scopes werden die Lösungen von mir in möglichst präzisen Sätzen formuliert und skizziert. Maximal 10 Tage später erfolgen die Vision-Scope-Verteidigungen vor dem gesamten HighPots-Forschungsbereich. Häufig sind auch die externen Wissenschaftler, von denen die einzelnen Forschungsergebnisse stammen, anwesend. Bei diesen wissenschaftlichen Verteidigungen werden die Lösungen auf naturwissenschaftliche und technologische Machbarkeit geprüft.
Bereiche zwischen KI und maschinellem Lernen verfolgen
Ganzheitliches Denken aber dennoch Fokussierung auf bestimmte Innovationsgebiete

Problem-Schärfung und Machbarkeitsanalyse

In den Anfangsphasen gebe ich der Umgangssprache Vorrang gegenüber der mathematischen Ausdrucksweise. Die Umgangssprache ist unschärfer als die mathematische Ausdrucksweise und eignet sich daher meiner Meinung nach besser dafür, um sich an ein gemeinsames Verständnis einer komplexen Lösung heranzutasten. Es ist dabei wie ein freundschaftliches Tennisspiel, in dem alle darauf achten, dass jeder den Ball annehmen kann. Das Ziel, die anderen Wissenschaftler wirklich zu verstehen, wird konsequent verfolgt. Sätze werden von den unterschiedlichen Wissenschaftlern wiederholt und perfektioniert. „Ja genau, so hatte ich es gemeint“ ist in diesen Verteidigungen häufig zu hören.
Im Laufe der Zeit schärfen sich die Vorstellungen und es wird zu einheitlichen Begriffsdefinitionen gefunden. Die Lösungen werden deutlicher erkennbar. Dies ist zumeist auch der Zeitpunkt, in denen die Reibungen zunehmen. In der Konkretisierung werden die innewohnenden Unverträglichkeiten und Schwierigkeiten klar. In dieser Phase werden die Diskussionen zumeist sehr hitzig, aber nicht verletzend. Für meine Lösungen kämpfe ich sachlich-logisch und hartnäckig. Kritiken an den Lösungen muss ich dabei einstecken können. Es ist zumeist ein sportliches Duell mit dem Ziel, die maximal beste Lösung für HighPots und somit für HighPots-Unternehmenskunden zu erreichen. Meine Kollegen aus der Philosophie, Fachrichtung Logik, als auch unser Technologe Thomas Krull aus der theoretischen Informatik sind oft harte Duellanten.
Pauschalaussagen in der Art von „das geht nicht“ sind für mich häufig Phantasiedefizite, denen ich mit Beispielen begegne, in denen es gegangen ist oder in denen die Gründe des Scheiterns bekannt, ausreichend erforscht und im 21. Jahrhundert lösbar sind.
In zunehmendem Maße eignet sich die Umgangssprache natürlich immer weniger, so dass sich schleichend die mathematischen Ausdrucksweisen etablieren.
Merkwürdigerweise nehmen auch viele Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter außerhalb des Forschungsbereichs an den Verteidigungen teil, obwohl diese zumeist an Wochenenden stattfinden.
Am Ende der wissenschaftlichen Verteidigungen bei HighPots, die durchaus auch über mehrere Tage gehen kann, wird abgestimmt, ob die Lösungsidee wissenschaftlich oder technologisch machbar ist. Gelingt es mir nicht, Mehrheiten zu finden, wird die Lösungsidee nicht weiter verfolgt. Wenn doch, geht es in die nächste „Walt Disney“-Phase.

Walt-Disney-Phase und Wirtschaftlichkeit

Walter Elias Disney, der die berühmten Zeichentrickfiguren erfand, arbeitete gedanklich und später auch formal mit drei Räumen. Im ersten Raum befand sich die große Vision, im zweiten Raum befanden sich noch diejenigen Ziele der großen Vision, die irgendwie machbar gemacht werden konnten und im letzten Raum befanden sich schließlich noch diejenigen Ziele, die voraussichtlich auch wirtschaftlich erfolgreich sein werden. Im Prinzip ist das Walt-Disney-System ein Vorläufer des heutigen Innovationsmanagements (z.B. via Stage Gate Prozessen) mit sich überlagernden Gates.

Das Ziel ist eine kosteneffiziente Innovationsentwicklung und die frühzeitige Erkennung und Verfolgung von wahrscheinlich marktwirtschaftlich erfolgreichen Ideen. Häufig sind die Anfänge besonders schwierig, weil nicht ausreichend Informationen für einen Business Case oder andere Wirtschaftlichkeitsberechnungen vorhanden sind. Deswegen konzentrieren sich viele Unternehmen auf die Weiterentwicklung des bestehenden Produktportfolios als auf die Entwicklung von echten (radikalen) Innovationen.
Meine Aufgaben bestehen als Nächstes in der Identifikation und Dokumentation grober Funktionalitäten, Use Cases sowie im Eruieren von Ressourcen, – Mensch, Maschine und Material. Dies erfolgt in Abstimmung mit meinen Kollegen aus der Forschung.
Reduktion von Fehlentwicklungen im Innovationsmanagement
Kalkulation von Risiken in Innovationsentwicklung

Marktanalysen – digital und klassisch

Damit sich die Vertriebs- und Marketingabteilungen etwas unter der neuen Lösung vorstellen können, werden in Zusammenarbeit mit unseren Produktdesignern die wichtigsten Funktionen in Grafiken und Ablaufschemen übersetzt sowie erste Oberflächen entwickelt. Der Vertrieb besucht nun die Großkunden und eruiert, wie stark die Nachfragen zu den jeweiligen Lösungen sind und wie hoch die Ausgabebereitschaft der Kunden für die Lösungen wäre. In dieser Phase begleite ich den Vertrieb, um den Interessenten technische oder wissenschaftliche Fragen beantworten zu können. Parallel dazu eruieren auch unsere Data Scientists und Statistiker in Zusammenarbeit mit unserem digitalen Marketing die Nachfrage auf dem avisierten Gesamtmarkt (reproduzierbare lösungszentrierte statistische Marktanalysen).

Am Ende werden die Ergebnisse zusammengeführt. Wird von allen Analysten und dem Vertrieb eine Nachfrage mit hoher Wahrscheinlichkeit prognostiziert, werden die groben finanziellen Aufwände und Zeiten für eine Prototypentwicklung von mir kalkuliert. Diese Kalkulation übergebe ich dem Bereich Produkt-Entwicklung, der gemeinsam mit Software-Entwicklern, Infrastruktur-Experten und Architekten die technischen Entwicklungsaufwände schätzt und darauf folgend auch die Vertriebs- und Vermarktungskosten der Kalkulation hinzufügt.

Anschließend wird unter meiner Mitwirkung eine Wirtschaftlichkeitsberechnung aufgestellt und mit der Unternehmensführung diskutiert. Genügen die ersten wirtschaftlichen Kennzahlen, werden die Prototypen im Forschungsbereich entwickelt. Im weiteren Verlauf wird der Prototyp an den Bereich Produktentwicklung übergeben, der den Prototyp in Zusammenarbeit mit technischen und unterstützenden Abteilungen, – z.B. SW-/HW-Entwicklung, Produkt- und Projekt-Management in Serie überführt.

Publikation

Abschließend erstelle ich Veröffentlichungen über die in der Lösung verwendeten wissenschaftlichen Ansätze und hochtechnologischen Komponenten oder referiere in entsprechenden branchen- oder wissenschaftlichen Gremien darüber.

Veröffentlichung neuester nnovationen und Produkte