CLEA: Einsatzbereite Künstliche Intelligenz für Ihre Produkte

Künstliche Intelligenz ist ein Über & Sammelbegriff und vereint verschiedene Leistungen miteinander. Eine künstliche Intelligenz oder im englischen Artifical Intelligence (AI) beschreibt im Kern Anwendungen, bei denen Maschinen bzw. Algorithmen Verarbeitungsprozesse von z.B. Datensätzen erbringen. Dadurch wird es der menschlichen Intelligenz ermöglicht, andere Aufgaben zu übernehmen. Durch den Fortschritt bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz bilden sich weitere Kategorien ab, einmal die starke KI und dem gegenüber die schwache KI. Ersteres ist in der Lage, selbstständig Aufgaben zu erkennen, sich entsprechendes Wissen anzueignen und zu Problemstellungen geeignete Lösungen zu entwickeln. Im Gegensatz dazu arbeitet die schwache KI reaktiv und wird häufig für eindeutig definierte Aufgaben verwendet.

IoT oder auch das Internet der Dinge (Internet of Things) ermöglicht es physische Geräte mit den Möglichkeiten virtueller Welten und künstlicher Intelligenz zu verbinden. Dadurch eröffnen sich vollkommen neue Möglichkeiten in der Vernetzung von Städten, im Gesundheitswesen, Transport oder in der Produktion.

Besonders bei der Optimierung in industriellen Umgebungen erweist sich das industrielle IoT und die zahlreichen Möglichkeiten der Vernetzung und Integration von KI als entscheidende Technologie.

Automatisierungen von Prozessen oder Zentralisierte Monitoring Prozesse sind dabei nur die Anfänge für neue Umsatz- oder Geschäftsmodelle.

Ein schnell wachsender Bereich bilden sogenannte SaaS-IoT Anwendungen (Software-as-a-Service). Ein SaaS Dienst vereint die Datenverarbeitung mit Hilfe von KI-Applikationen. Dabei ist die Anwendungsmöglichkeit breit gefächert.

Unterfelder der KI sind u. a. maschinelles Lernen und Deep Learning. Maschinelles Lernen beschreibt das Generieren von Wissen, Insights und Vorhersagen aus bestehenden Datensätzen. Hierbei ist die Programmierung eines Algorithmus notwendig, der in den Anfangsphasen von Menschenhand aufgesetzt werden muss. Über einen längeren Zeitraum bildet die KI dann ein Netz aus Verbindungen und verarbeitet die Datensätze selbstständig.

Deep Learning bildet wiederum eine Untergruppierung des maschinellen Lernens, bei denen mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen komplexer Informationsverarbeitungsprozesse gestaltet werden können. Anwendung finden Deep Learning Prozesse dort, wo große Datenmengen nach Mustern, Patterns und Trends analysiert und sortiert werden müssen.

Inhaltlich ist eines neuronalen Netzes an dem menschlichen Gehirn angelehnt. Durch ein KNN ist es möglich komplexe Problemstellungen in einem bestimmten Setting umzusetzen. Vermehrt treten neuronale Netze in den Bereichen autonomes Fahren, Frühwarnsysteme, Bilderkennung, Betrugserkennung, medizinische Analysen oder Wettervorhersagen auf. Ist ein neuronales Netz besonders komplex und tiefgreifend aufgebaut, wird von Deep Learning gesprochen.

Data Mining: Hinter dem Begriff verbirgt sich die systematische Anwendung von KI-Applikationen auf Datenbeständen versteckte Muster, Anomalien, Trends oder Strukturen aufzudecken. Dies geschieht mit dem Ziel neue Erkenntnisse, Querverbindungen oder Trends für Optimierungsmaßnahmen abzuleiten.

Kundenspezifische Marketing Automationen lassen sich dadurch wesentlich erfolgsversprechendes Umsetzen. Ebenfalls ist dadurch Text Mining möglich, bei denen bestimmte Informationen aus Texten extrahiert, verarbeitet und genutzt werden können. Text Mining eröffnet damit die Tür für das semantische Web.

Data Lake: Hierbei handelt es sich um einen meist Cloud basierten Speicher von Daten, bei denen die Daten aus verschiedensten Quellen bezogen werden. Die Daten aus dem Data Lake sind noch unverarbeitet und damit in einem Rohformat. Im Gegensatz dazu werden im Data Warehouse die Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz verarbeitet und überführt sie in Strukturen zur Analyse.