So sorgen Machine Learning und Künstliche Intelligenz für effizientere Prozesse
Stetige Wiederholungen exakt gleich durchführen oder Unmengen von Daten vergleichen – manches können Algorithmen besser als wir Menschen. Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) setzten solche Prozesse weitgehend selbstständig um. Aber was versteht man unter KI und ML? Und was unterschiedet sie?
Maschine Learning (ML)
Bei Machine Learning „lernt“ das System anhand von Erfahrung. Dafür greift es auf statistische Modelle zurück und passt seine Wenn-Dann-Ratio entsprechend an. Im Grunde vollzieht das System also eine automatische Datenanalyse inklusive Strategieanpassung. So kann z.B. eine mit einem ML-System verbundene Maschine „lernen“, wann ein bestimmtes Teil meist verschleißt (Zeit) und welche Probleme dem oft vorausgehen (Faktoren wie z.B. Temperatur, Abnutzungsgrad etc.). Dafür greift das System nicht nur auf die Daten aus der konkreten Maschine vor Ort zurück – sondern auf die Daten aller im System enthaltenen Maschinen, die über eine Cloud geteilt werden. Auf diese Weise lernen etwa auch Roboterarme, wie stark der Druck sein darf, den sie auf ein Werkstück ausüben – und wann sie kein Werkstück, sondern einen Menschen berühren. Machine Learning ist schon in vielen Produktionsstraßen im Einsatz, um Produktionsausfälle zu vermeiden und Unfälle zu verhindern.
Künstliche Intelligenz (KI)
KI oder AI (Artificial Intelligence) geht einen Schritt weiter als Machine Learning. Man spricht von KI, wenn ein System mit Unsicherheiten umgehen und sich in Teilen selbst gestalten kann. Dies ist z.B. beim autonomen Fahren entscheidend, da sich unmöglich alle Situationen im Straßenverkehr programmieren lassen. Das System muss etwa in jeder Situation selbst entscheiden können, ob am Straßenrand ein Baum oder ein Mensch steht. Dafür müssen alle Bilder sehr schnell in Daten umgewandelt und interpretiert werden. Ein KI-System bringt sich hier selbst bei zu „sehen“ und wird dafür mit so viel Bildern und Videos wie möglich trainiert. Auch in anderen Bereichen, z.B. der Gesichtserkennung, wird deshalb mit KI gearbeitet.
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