Durch den Einsatz von maschinellen Lernverfahren ist es möglich, große Datenmengen schnell und präzise zu analysieren und zu verarbeiten. Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) zeigen daher enormes Potenzial in Anwendungsbereichen wie dem autonomen Fahren, der Industrie 4.0 oder der Medizintechnik. Aber es gibt auch neue Herausforderungen, besonders die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Anwendung. Daher widmet man sich intensiv der KI-Forschung, um Künstliche Intelligenz umfassend abzusichern und sie auch in sicherheitskritischen Bereichen einzusetzen.
Was bedeutet Künstliche Intelligenz? Was ist maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das menschliche kognitive Fähigkeiten imitiert. Dabei erkennt und sortiert sie Informationen aus Eingabedaten. Diese Intelligenz kann entweder auf vorprogrammierten Abläufen basieren oder durch maschinelles Lernen entstehen.
In den letzten Jahren hat vor allem das maschinelle Lernen bedeutende Fortschritte gemacht. Dies ist vor allem auf die zunehmende Verfügbarkeit großer Datenmengen und hoher Rechenleistung zurückzuführen, die eine grundlegende Voraussetzung für die komplexen Berechnungen im Machine Learning sind.
Bei maschinellen Lernverfahren erlernt ein Algorithmus eigenständig eine neue Aufgabe, indem er sie wiederholt ausführt. Die Maschine orientiert sich dabei an einem vorgegebenen Qualitätskriterium und den Informationen in den Daten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen wird kein festgelegter Lösungsweg modelliert. Der Computer lernt eigenständig, die Struktur der Daten zu erkennen. Beispielsweise können Roboter durch maschinelles Lernen selbst herausfinden, wie sie bestimmte Objekte greifen müssen, um sie von A nach B zu transportieren. Ihnen wird lediglich mitgeteilt, von wo und nach wo die Objekte transportiert werden sollen. Der Roboter erlernt dann durch wiederholtes Ausprobieren und Feedback aus erfolgreichen Versuchen, wie er genau greifen muss.
Neuronale Netzwerke und Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das auf neuronalen Netzwerken basiert. Diese Lernalgorithmen sind von der Struktur der Nervenzellenverbindungen im menschlichen Gehirn inspiriert worden. Das menschliche Gehirn verarbeitet Informationen durch Neuronen und Synapsen. Ähnlich dazu bestehen künstliche neuronale Netzwerke aus mehreren Schichten von Datenknoten, die untereinander durch gewichtete Verbindungen vernetzt sind.
Das neuronale Netzwerk trainiert man kontinuierlich durch neue Daten. Durch diese wiederholte Exposition lernt das neuronale Netzwerk die Daten immer genauer zu verarbeiten und einzuordnen. Dabei spielt die Gewichtung der Verbindungen zwischen den Neuronen-Schichten eine wesentliche Rolle. Das entstehende Modell aus den Lernphasen kann dann auch auf Daten angewendet werden, die während des Trainings noch nicht bekannt waren.
Wenn neuronale Netze versteckte Schichten von Neuronen haben, die nicht direkt mit der Eingabe- oder Ausgabe-Schicht verbunden sind, werden sie als Deep Neural Networks bezeichnet. Diese Deep Neural Networks können Hunderttausende oder sogar Millionen von Neuronenschichten haben. Dadurch lassen sich beim sogenannten “Deep Learning” immer komplexere Probleme effizient lösen.
Vielfältige Einsatzbereiche der Lernverfahren und KI-Algorithmen
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI) finden in einer Vielzahl von Gebieten Anwendung:
- Bilderkennung: Durch Machine-Vision-Algorithmen können Bilder erkannt und kategorisiert werden. Dies ermöglicht eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Maschinelles Sehen wird unter anderem in der medizinischen Diagnostik, in der Gesichtserkennung und der Übersetzung von handschriftlichen Zeichen in Druckschrift eingesetzt. Auch für das autonome Fahren ist die Bilderkennung entscheidend.
- Spracherkennung: Das Erkennen und Interpretieren der Sprache lässt sich durch maschinelles Lernen deutlich verbessern. Diese Algorithmen finden Anwendung in verschiedenen Sprachassistenzsystemen.
- Semantische Spracherkennung: Geschriebener Text kann durch maschinelles Lernen semantisch interpretiert werden. Dies ermöglicht kontextbezogene Übersetzungsanwendungen oder Chatbots, die eigenständig sinnvolle Lösungen generieren.
- Mustererkennung: Maschinelle Lernverfahren können auch Muster in Ereignisfolgen erkennen, die für den Menschen aufgrund großer Datenmengen, Variablen und Abhängigkeiten nur schwer erkennbar sind, wenn überhaupt. Zum Beispiel kann eine KI Fehlermuster aus vorliegenden Daten erlernen und diese Anomalien mit dem Verhalten im Betrieb abgleichen. Dadurch werden Anomalien schneller erkannt. Dadurch lässt sich auch frühzeitig gegensteuern, beispielsweise durch den Austausch eines Bauteils, noch bevor es einen Fehler verursacht.
- Prozessoptimierung: Die erkannten Muster können auch als Informationsbasis für Optimierungsprozesse genutzt werden. Maschinelle Lernverfahren ermöglichen maschinell erzeugte Prozessmodelle, die eine optimierte Prozesssteuerung ermöglichen.
Künstliche Intelligenz (KI) – Innovationen in der Zukunft
Automatisierte Maschinen müssen in der Lage sein, schnell und zuverlässig auf ihre Umgebung zu reagieren. Diese Fähigkeiten werden durch maschinelles Lernen verstärkt. Dennoch sind KI-Anwendungen nicht immer fehlerfrei. Fehler in der Auswahl geeigneter Trainingsdaten, der Datengenerierung und -verarbeitung können zu gefährlichen Fehlfunktionen des Systems führen, die von der KI selbst nicht erkannt und verhindert werden können. Deshalb ist es wichtig, KI-basierte Technologien durch erweiterte und anpassungsfähige Softwarearchitekturen abzusichern.
Besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen ist es von großer Bedeutung, dass das System mit integrierter Künstliche Intelligenz absolut sicher und zuverlässig funktioniert. Die Herausforderungen bei der Absicherung von maschinellem Lernen aus Daten unterscheiden sich deutlich von denen mit herkömmlich programmierter Software. Die verwendeten Trainingsdaten spielen eine entscheidende Rolle für die Qualität des erzeugten neuronalen Netzes. Sind die Daten nicht repräsentativ für die Vielfalt der späteren Situationen, denen das System gegenübersteht, kann das Modell nicht angemessen funktionieren und trifft möglicherweise fehlerhafte Entscheidungen.
Um sicherzustellen, dass das Modell auch auf nicht gelernte Daten zutreffend reagiert, muss es robust sein und in der Lage sein, abstrakte Zusammenhänge zu erkennen. Es sollte nicht zu stark auf die Trainingsdaten fixiert sein, um ein sogenanntes “overfitting” zu vermeiden, bei dem das Modell nicht flexibel genug für neue Daten ist. Andererseits darf auch kein “underfitting” auftreten, bei dem das Modell zu einfach ist und die Struktur der Daten nicht präzise genug beschreibt. Eine ausgewogene Balance zwischen Flexibilität und Präzision ist entscheidend, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Künstlichen Intelligenz zu gewährleisten.
Maschinelle Intelligenz in der Industrie 4.0
In der Ära der Industrie 4.0 eröffnet maschinelle Intelligenz ein breites Spektrum an Möglichkeiten für eine optimierte Planung und präzisere Voraussagen. Die Integration von automatisierten und vernetzten Maschinen in die Produktionsprozesse ermöglicht eine höhere Effizienz und Flexibilität, da diese intelligenten Maschinen ihre Umgebung kontinuierlich analysieren und ihre Handlungen eigenständig anpassen können. Dadurch entsteht eine hochgradig dynamische und adaptive Fertigungsumgebung, die sich in Echtzeit auf Veränderungen und Anforderungen einstellt.
Zusammenarbeit von Mensch und Maschine
Ein wichtiger Aspekt ist die Kollaboration, bei der Mensch und Maschine harmonisch zusammenarbeiten, ohne räumliche Barrieren wie Schutzzaun oder Sicherheitssysteme. Diese enge Interaktion wird erst durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz ermöglicht. Durch intelligente Algorithmen und fortgeschrittene Sensortechnologien erkennen die Roboter nicht nur die Anwesenheit von Menschen in ihrer Umgebung, sie sind auch in der Lage, das Verhalten und die Bewegungen der Menschen zu antizipieren. Dadurch wird eine sichere Zusammenarbeit gewährleistet, bei der die Roboter ihre Aktionen entsprechend den Handlungen und Bedürfnissen der Menschen anpassen, um Unfälle und Kollisionen zu vermeiden.
Die Sicherheit ist wichtig
Die Sicherheit steht bei der Integration von maschineller Intelligenz in die Industrie 4.0 an erster Stelle. Es ist sehr wichtig, dass die künstliche Intelligenz in den Robotern und automatisierten Systemen umfassend abgesichert ist, um die Unversehrtheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu schützen. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Experten für Künstliche Intelligenz (KI), Robotik und Sicherheitstechnik, um hochzuverlässige und fehlertolerante Systeme zu entwickeln.
Wartungsbedarf erkennen und Ausfälle vermeiden
Ein weiterer wichtiger Aspekt der KI in der Industrie 4.0 ist die Vorhersage von Wartungsbedarf und die vorausschauende Instandhaltung. Durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit können Maschinen und Anlagen frühzeitig Anomalien erkennen und drohende Ausfälle prognostizieren. Dies ermöglicht es den Unternehmen, Wartungsmaßnahmen rechtzeitig zu planen und ungeplante Stillstände zu minimieren, was wiederum die Produktivität und Effizienz steigert.
Qualitätskontrolle und -sicherung
Darüber hinaus bietet maschinelle Intelligenz in der Industrie 4.0 auch Potenziale für eine verbesserte Qualitätskontrolle und -sicherung. Durch den Einsatz von Bilderkennungs-Algorithmen können Produkte während der Fertigung kontinuierlich überwacht und auf Fehler oder Defekte geprüft werden. Dadurch werden fehlerhafte Produkte frühzeitig erkannt und aussortiert, was die Ausschussquote reduziert und die Produktqualität erhöht.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie 4.0
Maschinelle Intelligenz ermöglicht in der Industrie 4.0 eine neue Ära der Produktion, in der automatisierte und vernetzte Systeme nahtlos mit menschlichen Arbeitskräften zusammenarbeiten, um eine hochgradig effiziente, flexible und sichere Produktionsumgebung zu schaffen. Mit kontinuierlicher Forschung und Entwicklung werden die Anwendungsbereiche der KI in der Industrie weiter ausgebaut, was zu einer nachhaltigen und zukunftsfähigen Fertigungsindustrie führt. Es ist wichtig, dass Unternehmen sich dieser Entwicklungen bewusst sind und gezielt in die Implementierung und Absicherung von KI-Technologien investieren, um das volle Potenzial der Industrie 4.0 auszuschöpfen und um eine wettbewerbsfähige Position in der globalen Wirtschaft zu erreichen.
Welches Konzept ist für Ihr Unternehmen am sinnvollsten?
Obwohl sich die beiden Konzepte stark ähneln und sich teilweise sogar überschneiden, sind sie nicht identisch. Vielmehr ist es wahrscheinlich, dass Sie je nach Art der Aufgaben, die Sie mit Ihren Computern erledigen möchten, einen der beiden Ansätze dem anderen vorziehen werden.
Wenn Sie eine umfangreiche Datenmenge auf spezifische Art und Weise sortieren oder organisieren müssen, bieten zahlreiche Anwendungen mit künstlicher Intelligenz verschiedene Möglichkeiten, Ihnen dabei zu helfen.
Ein Beispiel ist der Einsatz von KI im Digitalmarketing, der bereits Realität geworden ist und auch in Zukunft relevant bleiben wird. Ein immer beliebteres Anwendungsgebiet sind digitale Chatbots. Diese Programme ermöglichen Unternehmen, ihren Kunden Informationen rund um die Uhr zur Verfügung zu stellen, indem sie Fragen automatisch beantworten. Mit ausschließlich menschlichem Personal wäre ein solcher Service mit erheblichem Aufwand verbunden.
Dank künstlicher Intelligenz können Chatbots äußerst menschenähnlich reagieren, was entscheidend ist, um menschliche Fragen korrekt zu beantworten und die Kunden nicht zu verärgern. Wenn das auch heute noch nicht immer so funktioniert wie vorgesehen.
Der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens entwickelt sich ständig weiter. Unternehmen, die diese speziellen Entwicklungen aufmerksam verfolgen und wissen, wie sie die beiden Konzepte unterscheiden können, haben die Möglichkeit, diese Fortschritte zu ihrem Vorteil zu nutzen.
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