Fraunhofer Austria
Im Projekt TRAIN wurde gemeinsam mit Infineon Technologies Austria AG eine Feasibility Study für ein domänenspezifisches Foundation Model (FM) in der Halbleiterindustrie durchgeführt. Ziel des Projekts war es, industrielles Expertenwissen systematisch in ein KI-Modell zu integrieren und dessen Potenziale für den Einsatz in der industriellen Produktion zu untersuchen.
Foundation Models ermöglichen die effiziente Entwicklung spezialisierter KI-Modelle für industrielle Anwendungsfälle, ohne diese vollständig neu trainieren zu müssen. Da viele Foundation Models überwiegend mit öffentlich verfügbaren Internetdaten trainiert werden, ist fach- und unternehmensspezifisches Wissen häufig nur unzureichend abgebildet. Durch den gezielten Einsatz domänenspezifischer Trainingsdaten kann vorhandenes Wissen innerhalb einer Organisation strukturiert nutzbar gemacht werden. Gleichzeitig eröffnen Foundation Models neue Möglichkeiten für den zukünftigen Einsatz als Wissensbasis spezialisierter KI-Agenten.
Vor diesem Hintergrund wurde im Projekt TRAIN untersucht, wie sich domänenspezifisches Wissen der Halbleiterindustrie technisch und methodisch in ein Foundation Model integrieren lässt. Ein zentrales Projektergebnis ist, dass explizites Know-how aus der Halbleiterindustrie erfolgreich in einem Foundation Model abgebildet und für KI-Anwendungen verfügbar gemacht werden konnte.
Im Projekt wurde Group Relative Policy Optimization (GRPO) auf einem dedizierten Red Hat OpenShift AI Cluster umgesetzt und hinsichtlich zentraler Trainingsparameter analysiert. Zudem wurden verschiedene Foundation Models, darunter SemiKong, systematisch evaluiert und für den Einsatz in der Halbleiterindustrie benchmarked. Die Dokumentation der Trainings- und Evaluationsergebnisse erfolgte mit MLflow, um Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
Die Ergebnisse zeigen, dass domänenspezifisch trainierte Foundation Models ein hohes Potenzial für industrielle Anwendungen bieten und eine tragfähige Grundlage für weiterführende KI-Modelle sowie produktionsnahe KI-Systeme schaffen
„Der Einstieg in das Thema Foundation Models war anspruchsvoll. Durch die Zusammenarbeit mit Fraunhofer Austria haben wir jetzt ein klareres Bild davon, wie wir unser internes Know-How mit Foundation Models nutzbar machen können – ein wichtiger Schritt hin zu leistungsfähigen KI-Agenten.“
Daniel Valtiner, Senior Manager Data, Analytics & Digitalization, Infineon Technologies AG