面向材料技术的人工智能——安全、务实且数据自主
人工智能（AI）日益成为核心竞争力因素——对中小企业（SME）亦是如此。然而，获取现代人工智能技术往往受技术门槛与高成本阻碍。新研究项目 LLM4KMU 正针对这一点：它降低中小企业获取开源语言模型（“大语言模型”，LLM）的门槛，并为工业应用打造实践方案。该项目由北莱茵-威斯特法伦州在 NEXT.IN.NRW 创新计划框架内资助。
Matplus：面向中小企业的材料专用人工智能方案
作为由比勒费尔德大学协调的跨学科联盟的一部分，Matplus 开发材料专用用例并提供定制方案。首个重点是 RAG 系统（检索增强生成），部署于客户的内网或私有云。这些系统使企业能够高效检索、分析材料数据并作出基于知识的决策——同时不损害数据主权。应用示例包括在材料相关数据库中的智能检索，例如研究报告、试验报告、样品、询价、投诉。
安全、透明与可控
LLM4KMU 的核心关切是数据保护与最佳实践。所有方案均基于开源技术，并可在企业现有 IT 基础设施内运行。由此，中小企业可始终保持对自身数据的完全控制——这对敏感数据至关重要的材料技术而言，是关键优势。
来自北威州的强大联盟
除 Matplus 外，以下合作伙伴共同参与该项目：
- semalytix GmbH
- CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH
- ellamind GmbH
- ZENIT GmbH
- primeLine Solutions GmbH
项目目标：LLM4KMU 开发生产就绪的人工智能工具，使中小企业能够轻松、安全地融入业务流程——无需大规模投资或深厚的 IT 专业知识。此外，还将制定指南，促进在实践中高效、安全且具成本效益地使用人工智能。
“借助 LLM4KMU，我们让中小企业能够用上人工智能——尤其是在数据驱动决策日益重要的材料技术中。我们的方案帮助企业保全知识、加速创新，同时不失去对数据的控制。”——Matplus GmbH 董事总经理 Uwe Diekmann 博士
关于 Matplus
Matplus GmbH 二十多年来一直开发数字化材料技术软件方案，并依托开源技术保障数据主权与灵活性。在 LLM4KMU 项目中，Matplus 贡献其在材料数据管理与人工智能集成方面的专长，为中小企业打造务实、安全且具成本效益的方案。
