Daten für KI
Daten sind der Rohstoff des Digitalen Zeitalters. In allen sogenannten Schlüssel- oder Zukunftstechnologien spielen sie die entscheidende Rolle. Ohne Daten keine innovativen Apps, keine smarten Städte und auch keine Künstliche Intelligenz. Insbesondere für KI-Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens sind Daten in großen Mengen (Big Data) nötig. Um eine effiziente und transparente Entwicklung des sächsischen Datenschatzes zu gewährleisten, streben wir an, dass die Daten nach offenen Standards, entsprechend der sogenannten FAIR-Prinzipien (Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit) unter Berücksichtigung des persönlichen Datenschutzes, zur Verfügung gestellt werden.
Erhöhung der Datenmengen
Wesentliche Voraussetzungen für eine erfolgreiche Anwendung der Methoden der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens sind große Bestände hochqualitativer Daten zum Trainieren von Algorithmen. Daher wird der Zugang zu und das Arbeiten mit Daten in der Zukunft noch viel stärker an Bedeutung gewinnen. Die Daten müssen maschinenlesbar und gut strukturiert vorliegen, damit KI-Methoden trainiert und daraus Anwendungen und Mehrwert geschaffen werden können.
Deshalb möchten wir dazu beitragen, die Menge an nutzbaren, qualitativ hochwertigen Daten unter Einhaltung der individuellen Rechte sowie der Datensouveränität der Betroffenen deutlich zu erhöhen. Zur Datensouveränität und -sicherheit kann die Blockchain-Technologie einen wichtigen Beitrag leisten.
Dabei sollen nicht nur bestehende Geschäftsfelder gestützt werden. Durch eine höhere Datenverfügbarkeit sollen zudem auch neue datengetriebene Geschäftsfelder erschlossen werden.
Der Freistaat Sachsen begrüßt die GAIA-X-Initiative der Bundesregierung zum Aufbau einer leistungs- und wettbewerbsfähigen, sicheren und vertrauenswürdigen vernetzten Dateninfrastruktur, um das Entstehen eines innovativen digitalen Ökosystems zu beschleunigen. Wir ermuntern Wissenschaft und Wirtschaft, sich mit Projekten an der Initiative zu beteiligen.
Vernetzung von Datenbeständen
Wir setzen uns für die interoperable, organisationsübergreifende Vernetzung dezentraler Datenbestände in Forschung, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung ein. Entscheidend hierbei ist die Schaffung und Anwendung von offenen Datenstandards und der Aufbau von offenen Datenreferenzmodellen, um einen einfachen Datenaustausch zwischen inkompatiblen Systemen zu ermöglichen.
Daten in der Forschung
Für die Forschung spielt die Verfügbarkeit von Daten im Zusammenhang mit KI eine zunehmend zentrale Rolle (FAIR-Prinzip). Vor diesem Hintergrund sind Anstrengungen zur strukturellen Verankerung und Organisation des Forschungsdatenmanagements an allen forschenden Einrichtungen des Freistaates Sachsen – insbesondere aber an den Universitäten und den meisten Hochschulen – notwendig. Wir werden die Voraussetzungen schaffen, um die Herausforderungen in diesem umkämpften Umfeld annehmen zu können und um insbesondere einen für die Forschung in Sachsen notwendigen, erheblichen Beitrag an der in diesem Jahrzehnt aufzubauenden Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) zu leisten. Beispielsweise werden wir uns dafür einsetzen, dass insbesondere die kleineren Hochschulen z. B. mittels organisatorischer Anreize an dieser Entwicklung teilhaben können.
Die Umsetzung des FAIR-Prinzips gelingt umso besser, je besser die vorhandene Rechnerstruktur ist. Wir streben deshalb an, die Rechnerstrukturen weiteren zu optimieren und die Rechenleistungen zu erhöhen.
