Uniserv prämiert IT-Talente auf Deeptech AI Hackathon
70 IT-Begeisterte codeten am 20. und 21. Oktober beim DEEPTECH:AI Hackathon auf der Karlsruher Hoepfnerburg 24 Stunden um die Wette. Das Code-Festival stand im Zeichen der Themen Künstliche Intelligenz (KI) und ihrem Teilbereich Machine Learning (ML). Angespornt vom Preisgeld in Höhe von 12.000 Euro stellten sich die Teilnehmer in kleinen Gruppen den verschiedenen Aufgaben der Sponsoren. Uniserv, spezialisierter Anbieter von Lösungen für das Kundendatenmanagement und einer der Sponsoren des Hackathons, zeichnete die Teams „Felumis.AI“ und Leadif.Ai“ für ihre Lösungen aus.
Vier interdisziplinäre Teams „Gro“, „Felumis.AI“, „Leadif.AI“ und „Garbage Collector“ bearbeiteten die Aufgabenstellung von Uniserv zum Thema Lead Management. Dabei ging es darum, mittels KI und Open Data neue intelligente Datenkombinationen zur Anreicherung von Geschäftspartnerdaten für das B2B-Lead-Management zu schaffen. Uniserv-Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen standen als Mentoren den Programmierern mit Rat und Tat zur Seite. Nach durchcodeter Nacht mit nur sehr wenig oder gar keinem Schlaf stellten sich die Gruppen dann am Sonntagnachmittag der Jury. In jeweils vierminütigen Pitches präsentierten sie ihre Lösungen und standen der Jury im Anschluss Rede und Antwort.
Das Team „Gro“ startete damit, Standardverfahren aus dem Bereich Natural Language Processing (NLP) wie Word Embedding und Document-Clustering auf Unternehmenswebseiten anzuwenden. NLP ist ein Verfahren, mit dem Text für KI-Anwendung einsetzbar gemacht wird – indem Buchstaben oder Wörter unter Beibehaltung semantischer Eigenschaften auf Vektoren gemappt werden. Mit dieser Herangehensweise war es dem Team möglich, über öffentlich zugängliche Informationen der Unternehmenswebseite die jeweilige Branche zu erkennen. Die Gruppe „Leadif.AI” nutzte hingegen Informationen aus Wikipedia, digitale Screenshots und die im Internet verfügbaren Definitionen der WZ-Branchencodes. Daraus wurden Profile generiert, die wiederum als Ausgangspunkt für die Clusterung der Unternehmenswebseiten nach Branchen dienten.
Das Team „Felumis.Ai“ entwickelte einen Visitenkartenscanner, der die Informationen einer Visitenkarte in strukturierte Daten überführt. Parallel dazu baute das Team eine Firmendatenbank auf, in der Unternehmen nach häufig auftretenden Begriffen ihrer Webseite geclustert werden. Im Gegensatz zu einer normalen Suchmaschine, die einfach das Vorkommen von Suchbegriffen bewertet, nutzt der Algorithmus des Teams auch die „Aussagekraft“ der Eingabe.
Einen ähnlichen Ansatz wählte das Team „Die Garbage Collectoren“, die vor allem auf Verfahren aus dem Bereich der Bildverarbeitung setzten. Hierbei erstellen sie digitale Screenshots der Webseiten und verwendeten diese als Eingabe für die Branchen-Klassifizierung. Zudem entwickelte das Team bestehende Crawler weiter, um aus dem Impressum zusätzliche Informationen, wie den Firmensitz, zu extrahieren.
Uniserv entschied sich in seiner Rolle als Juror nach den Kriterien „Innovation“, „technische Umsetzung“ und „Einsatz von KI“ für die Teams „Felumis.AI“ und Leadif.Ai“ – und überreichte den Gewinner-Teams das Preisgeld in Höhe von jeweils 1.500 Euro.
Roland Pfeiffer, Geschäftsführer der Uniserv GmbH und Jury-Mitglied des Hackathons: „Uns hat der Hackathon als Open-Innovations-Format überzeugt. Besonders das Engagement aller Beteiligten und das Innovationspotenzial der interdisziplinären Teams haben uns dabei begeistert. Es war beeindruckend, dass in so kurzer Zeit so hochwertige Ergebnisse erzielt werden konnten und wir so neue und unverbrauchte Sichtweisen bekommen haben. Wir werden alle vier Teams zu uns nach Pforzheim einladen, um die Ideen noch weiter zu diskutieren und vielleicht auch den einen oder anderen innovativen Kopf für Uniserv zu begeistern.“
Weitere Schwerpunktthemen von Sponsoren des Hackathons waren „Smart Factory & Intralogistik“, geleitet von TRUMPF sowie „Leasing & Data Colletion“ von GRENKE. Veranstaltet wurde das Event vom CyberForum e.V., dem Hightech-Unternehmer-Netzwerk, sowie der Hochschulgruppe PionierGarage e.V.
Künstliche Intelligenz mit Open Data verknüpfen
Vier interdisziplinäre Teams „Gro“, „Felumis.AI“, „Leadif.AI“ und „Garbage Collector“ bearbeiteten die Aufgabenstellung von Uniserv zum Thema Lead Management. Dabei ging es darum, mittels KI und Open Data neue intelligente Datenkombinationen zur Anreicherung von Geschäftspartnerdaten für das B2B-Lead-Management zu schaffen. Uniserv-Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen standen als Mentoren den Programmierern mit Rat und Tat zur Seite. Nach durchcodeter Nacht mit nur sehr wenig oder gar keinem Schlaf stellten sich die Gruppen dann am Sonntagnachmittag der Jury. In jeweils vierminütigen Pitches präsentierten sie ihre Lösungen und standen der Jury im Anschluss Rede und Antwort.
KI clustert Unternehmenswebseiten nach Branchen
Das Team „Gro“ startete damit, Standardverfahren aus dem Bereich Natural Language Processing (NLP) wie Word Embedding und Document-Clustering auf Unternehmenswebseiten anzuwenden. NLP ist ein Verfahren, mit dem Text für KI-Anwendung einsetzbar gemacht wird – indem Buchstaben oder Wörter unter Beibehaltung semantischer Eigenschaften auf Vektoren gemappt werden. Mit dieser Herangehensweise war es dem Team möglich, über öffentlich zugängliche Informationen der Unternehmenswebseite die jeweilige Branche zu erkennen. Die Gruppe „Leadif.AI” nutzte hingegen Informationen aus Wikipedia, digitale Screenshots und die im Internet verfügbaren Definitionen der WZ-Branchencodes. Daraus wurden Profile generiert, die wiederum als Ausgangspunkt für die Clusterung der Unternehmenswebseiten nach Branchen dienten.
Digitale Screenshots erlauben Branchen-Klassifizierung
Das Team „Felumis.Ai“ entwickelte einen Visitenkartenscanner, der die Informationen einer Visitenkarte in strukturierte Daten überführt. Parallel dazu baute das Team eine Firmendatenbank auf, in der Unternehmen nach häufig auftretenden Begriffen ihrer Webseite geclustert werden. Im Gegensatz zu einer normalen Suchmaschine, die einfach das Vorkommen von Suchbegriffen bewertet, nutzt der Algorithmus des Teams auch die „Aussagekraft“ der Eingabe.
Einen ähnlichen Ansatz wählte das Team „Die Garbage Collectoren“, die vor allem auf Verfahren aus dem Bereich der Bildverarbeitung setzten. Hierbei erstellen sie digitale Screenshots der Webseiten und verwendeten diese als Eingabe für die Branchen-Klassifizierung. Zudem entwickelte das Team bestehende Crawler weiter, um aus dem Impressum zusätzliche Informationen, wie den Firmensitz, zu extrahieren.
Uniserv entschied sich in seiner Rolle als Juror nach den Kriterien „Innovation“, „technische Umsetzung“ und „Einsatz von KI“ für die Teams „Felumis.AI“ und Leadif.Ai“ – und überreichte den Gewinner-Teams das Preisgeld in Höhe von jeweils 1.500 Euro.
Roland Pfeiffer, Geschäftsführer der Uniserv GmbH und Jury-Mitglied des Hackathons: „Uns hat der Hackathon als Open-Innovations-Format überzeugt. Besonders das Engagement aller Beteiligten und das Innovationspotenzial der interdisziplinären Teams haben uns dabei begeistert. Es war beeindruckend, dass in so kurzer Zeit so hochwertige Ergebnisse erzielt werden konnten und wir so neue und unverbrauchte Sichtweisen bekommen haben. Wir werden alle vier Teams zu uns nach Pforzheim einladen, um die Ideen noch weiter zu diskutieren und vielleicht auch den einen oder anderen innovativen Kopf für Uniserv zu begeistern.“
Über den DEEPTECH:AI Hackathon
Weitere Schwerpunktthemen von Sponsoren des Hackathons waren „Smart Factory & Intralogistik“, geleitet von TRUMPF sowie „Leasing & Data Colletion“ von GRENKE. Veranstaltet wurde das Event vom CyberForum e.V., dem Hightech-Unternehmer-Netzwerk, sowie der Hochschulgruppe PionierGarage e.V.