Künstliche Intelligenz ist ein schnell wachsendes technologisches Phänomen und beeinflusst inzwischen unsere Arbeitsumgebung stark. Sie gilt als Treiber des technologischen Wandels in der digitalen Transformation von Industrie 4.0. In jüngster Zeit gab es erhebliche Fortschritte in der KI, wobei sich anwenderfreundliche Low-Code/No-Code-Software-Frameworks wie beispielsweise Proficy CSense von GE Vernova´s Digital-Unternehmen [1] zu einem weitverbreiteten flexiblen Software-Werkzeug für industrielle Anwendungen entwickelt hat.

Autor: Thomas Schulz, GE Vernova

Für den Begriff „Intelligenz“ gibt es keine wirkliche Standarddefinition. Im weitesten Sinne umfasst künstliche Intelligenz jede Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliches Verhalten nachzuahmen und menschliches Urteilsvermögen zu reproduzieren oder zu übertreffen, um komplexe Probleme mit minimalem menschlichem Eingriff zu lösen. Künstliche Intelligenz ist ein bekanntes Gebiet der Informatik, das viele Techniken und viele Anwendungen umfasst, die sich mit der Entwicklung der Technologie weiterentwickelt haben. Infolgedessen löst die heutige KI viele Schlüsselprobleme, einschließlich Wissensrepräsentation, Argumentation, Lernen, Planung, Wahrnehmung und Kommunikation und nutzt dabei eine Vielzahl von Werkzeugen sowie Techniken (zum Beispiel: fallbasiertes Denken, regelbasierte Systeme, Multiagentensysteme, Fuzzy-Modelle, genetische Algorithmen) [2]. Signifikante Vorteile liefert der Einsatz von KI in folgenden Anwendungen:

  • · Erhöhte Effizienz: KI automatisiert Aufgaben, die normalerweise viel Zeit von Menschen erfordern würden.
  • · Gesteigerte Produktivität: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ermöglicht die KI den Mitarbeitern, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren.
  • · Bessere Entscheidungsfindung: KI liefert Einblicke in komplexe Datensätze und ermöglicht es Unternehmen in der Industrie, fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es automatisierten Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Ziel des maschinellen Lernens ist es, aus Beispielen komplexe Modelle zu entwickeln und durch lernende Algorithmen empirisches Wissen zu generieren. Wenn ein Prozess zu komplex ist, um ihn zu analysieren und zu beschreiben, aber genügend Daten verfügbar sind (beispielsweise von Sensoren), ist ML die ideale Lösung. Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Fachwissen aus Anwendungsdomänen, Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Mathematik und Statistik kombiniert, um aussagekräftige Erkenntnisse und Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren oder zu extrapolieren [3]. Bild 1 stellt das Verhältnis von künstlicher Intelligenz zu Data Science grafisch dar.

Warum wird Deep Learning benötigt?

Deep Learning (DL) und seine Methoden sind Repräsentationslerntechniken mit mehreren Darstellungsebenen, die durch die Zusammenstellung einfacher, aber nichtlinearer Module erreicht werden. Wobei jedes die Darstellung auf einer Ebene – beginnend mit der anfänglichen Eingabe – in eine Darstellung auf einer höheren Ebene umwandelt. Der Hauptunterschied zwischen ML und DL besteht in der Fähigkeit, unstrukturierte Daten durch künstliche neuronale Netze zu verarbeiten. Deep Learning kann mithilfe künstlicher neuronaler Netze unstrukturierte Informationen wie Text, Bilder, Audio und Video in numerische Werte umwandeln. Die extrahierten Informationen werden dann zur Mustererkennung oder zum weiteren Lernen verwendet [4].

Deep Learning besitzt die Eigenschaft, industrielle Anwendungen zu skalieren, um leistungsstärkere Ergebnisse zu erzielen: · Automatisierung von Funktionen: Ohne weiteren menschlichen Input können Deep-Learning-Algorithmen aus einer kleinen Sammlung von im Trainingsdatensatz vorhandenen Features neue Features erstellen. Deep Learning kann daher herausfordernde Aufgaben bewältigen, die häufig einen erheblichen technischen Aufwand erfordern. · Anwendungen bei großen Datenmengen: Die Fähigkeit des DL, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, ist einer seiner Hauptvorteile. Wenn man bedenkt, dass der Großteil der bei der Produktion erzeugten Daten unstrukturiert ist, ist dies in kommerziellen Anwendungen von großer Bedeutung. Da sich unstrukturierte Daten mit herkömmlichen ML-Algorithmen nicht vollständig.

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