Concept Drift: Herausforderungen und Lösungen für AI

• Externe Faktoren wie wirtschaftliche Veränderungen, neue Technologien oder gesellschaftliche Trends können die Datenverteilung beeinflussen.

• Beispiel im FM: Neue Arbeitsmodelle wie hybrides Arbeiten verändern die Gebäudenutzung.

• Menschen ändern ihr Verhalten im Laufe der Zeit, was die Daten, die AI-Systeme verwenden, beeinflusst.

• Beispiel: Mitarbeitende nutzen Besprechungsräume weniger häufig, weil virtuelle Meetings zunehmen.

• Neue Sensoren oder Geräte können andere Daten erzeugen, die nicht mit den bisherigen Daten kompatibel sind.

• Beispiel: Einführung neuer Energiemanagementsysteme in Gebäuden.

• Modelle, die auf veralteten Daten trainiert wurden, liefern ungenaue oder falsche Vorhersagen.

• Beispiel: Ein AI-System zur Optimierung von Wartungszyklen empfiehlt unnötige Wartungen, weil es nicht an neue Maschinenanforderungen angepasst wurde.

• Ineffiziente Entscheidungen führen zu unnötigen Ausgaben, z. B. durch falsche Energieoptimierungen oder ungenutzte Ressourcen.

• Benutzer verlieren das Vertrauen in AI-Systeme, wenn diese wiederholt fehlerhafte Ergebnisse liefern.

• Problem: Änderungen in der Gebäudenutzung führen zu neuen Mustern im Energieverbrauch.

• Beispiel: Ein AI-System, das für einen voll ausgelasteten Bürokomplex entwickelt wurde, funktioniert nicht mehr korrekt, wenn die Belegungsrate auf 50% sinkt.

• Problem: Maschinenverhalten ändert sich durch Alterung oder Upgrades.

• Beispiel: Ein Modell zur Vorhersage von Pumpenausfällen berücksichtigt nicht, dass eine Pumpe durch neue Materialien robuster geworden ist.

• Problem: Saisonalität oder neue Arbeitsweisen verändern die Belegungsmuster.

• Beispiel: Ein System, das Besprechungsräume basierend auf historischen Daten zuweist, versagt, wenn sich die Vorlieben der Mitarbeitenden ändern.

• Die Modellgenauigkeit wird kontinuierlich überwacht. Ein plötzlicher Rückgang deutet auf Concept Drift hin.

• Beispiel im FM: Ein Rückgang der Genauigkeit bei der Vorhersage von Energieverbrauch könnte auf Drift hinweisen.

Statistische Tests vergleichen aktuelle und historische Daten.

Tools:

Kolmogorov-Smirnov-Test: Vergleicht die Verteilung von zwei Datensätzen.

Population Stability Index (PSI): Bewertet die Stabilität der Verteilung von Features.

Frameworks wie RIVER, scikit-multiflow oder TensorFlow Data Validation unterstützen die Drift-Erkennung.

• Modelle werden regelmäßig mit aktuellen Daten neu trainiert.

• Beispiel im FM: Ein Predictive-Maintenance-Modell wird monatlich mit neuen Maschinendaten aktualisiert.

• Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten, ohne vollständig neu trainiert zu werden.

• Beispiel: Ein Energiemanagementsystem passt sich schrittweise an neue Verbrauchsmuster an.

• Mehrere Modelle, die auf unterschiedlichen Zeiträumen trainiert wurden, arbeiten zusammen, um Drift zu erkennen und auszugleichen.

• Beispiel: Ein System nutzt sowohl historische als auch aktuelle Datenmodelle, um Vorhersagen zu verbessern.

• Modelle werden so entwickelt, dass sie robust gegenüber kleinen Veränderungen in der Datenverteilung sind.

• Beispiel: Ein Raumnutzungsmodell priorisiert Features, die weniger anfällig für Drift sind, wie langfristige Trends statt kurzfristiger Muster.

• Modelle nutzen Wissen aus verwandten Aufgaben, um sich an veränderte Daten anzupassen.

• Beispiel: Ein Modell zur Heizungssteuerung lernt aus Daten eines anderen Gebäudes mit ähnlicher Nutzung.

• Eine Python-Bibliothek für inkrementelles Lernen und Drift-Erkennung.

• Bietet Werkzeuge für die Verarbeitung von Datenströmen und die Anpassung an Drift.

• Unterstützt die Überwachung und das Management von Datenveränderungen in Produktionssystemen.

• Plattform zur Überwachung von AI-Modellen und Drift-Management.

• Erkennung subtiler Drift: Kleine, schleichende Veränderungen sind schwer zu erkennen und können sich negativ kumulieren.

• Rechenaufwand: Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung von Modellen erfordert erhebliche Rechenressourcen.

• Datenqualität: Schlechte Datenqualität verstärkt Drift und erschwert die Anpassung von Modellen.

• Balance zwischen Stabilität und Anpassung: Häufige Updates können zu instabilen Modellen führen, während seltene Updates Drift verschärfen können.

• Automatisierte Drift-Erkennung: Fortschritte in AI-Frameworks ermöglichen die automatische Erkennung und Anpassung an Drift.

• Adaptive Modelle: Zukünftige Modelle werden sich dynamisch und in Echtzeit an Datenveränderungen anpassen.

• Erweiterte Monitoring-Systeme: Verbesserte Überwachungstools integrieren Drift-Erkennung direkt in Produktionsumgebungen.

Es erfordert kontinuierliches Monitoring, flexible Modelle und effektive Anpassungsstrategien, um die langfristige Leistungsfähigkeit zu gewährleisten. Mit modernen Technologien und einem proaktiven Ansatz können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-Systeme robust und anpassungsfähig bleiben – auch in sich ständig verändernden Umgebungen.