30.01.2020

Machine Learning - was Sie darüber wissen sollten

Egal ob bei der Produktion von Gütern, selbstständig fahrenden Autos oder zur Verbesserung unserer Energieversorgung: der Einsatz von künstlicher Intelligenz bzw. des Machine Learnings (ML) ist auf dem Vormarsch, kaum ein Industriezweig Deutschlands wird zukünftig darauf verzichten können. Doch was genau steckt hinter diesen Begriffen?

Dieser Beitrag ist auch verfügbar auf: English (Englisch)

Was ist künstliche Intelligenz?

Wenn Maschinen oder Systeme befähigt werden „intelligent“ zu arbeiten, spricht man von künstlicher bzw. artifizieller Intelligenz, einem Teilgebiet der Informatik. Dabei wird allerdings nicht konkretisiert, was unter „intelligent“ verstanden wird oder wie dieses Ziel technisch umgesetzt bzw. erreicht werden soll.

Was man über Machine Learning wissen sollte

Machine Learning (ML) bezeichnet ein konkretes intelligentes System, das in Expertenkreisen auch als „Schlüsseltechnologie der künstlichen Intelligenz“ verstanden wird. Der Einsatz von ML hat zum Ziel Wissen durch Erfahrung zu generieren und das System so zu befähigen sich selbst zu verbessern. Zu diesem Zweck werden große Datenmengen gesammelt und ausgewertet, so kann gezielt nach Mustern und Gesetzmäßigkeiten Ausschau gehalten werden. Diese erkannten Regeln und ein daraus entwickeltes Modell können dann im nächsten Schritt auf noch unbekannte Daten angewendet werden. Welches wiederum beispielsweise bei der Verbesserung der Prognostizierbarkeit zukünftiger Ereignisse helfen kann.

Ein simples Beispiel für den Einsatz von ML im Bereich der Produktion ist die Bestimmung des optimalen Zeitpunktes für den Austausch eines Getriebes. Werden zum Beispiel Daten über Laufgeräusche und Schwingungen des Getriebes während seiner Laufzeit bis hin zum Ausfall gesammelt, kann bei jedem weiteren Getriebe dieser Art durch Überwachung derselbigen Parameter prognostiziert werden, wann es hier zum Ausfall kommen wird.

Da ML auch zum großen Teil auf Methoden aus der Statistik aufbaut, gilt auch hier: Je größer die Datengrundlage, desto genauere Ergebnisse können erzielt werden. „Lernende Maschinen“ müssen im Übrigen nicht immer von physischer Natur sein, auch sogenannte Chatbots, denen wir häufig beim Surfen im Internet auf diversen Hilfeseiten begegnen, basieren beispielsweise auf diesem Prinzip.

Technische und soziale Herausforderung

ML scheint bei vielen Problemstellungen des Rätsels Lösung – dennoch gilt es bei aller Euphorie die Herausforderungen, denen man sich hierbei stellen muss, im Hinterkopf zu behalten.

So müssen für die erfolgreiche Nutzung der Technologie zunächst praxistaugliche Anwendungsszenarien, sogenannte „Use cases“ gefunden werden. Häufig werden die sich bietenden Möglichkeiten der Technologie hier bereits über- oder unterschätzt. Im weiteren Verlauf treten oft Probleme mit der Datenqualität auf. Welche Daten eignen sich und wie werte ich diese korrekt aus? Eine akribische Vorbereitung ist unumgänglich, wenn ML erfolgreich in den Arbeitsalltag integriert werden soll.

Darüber hinaus sollten auch die „sozialen“ Herausforderungen an den Einsatz von ML nicht unterschätzt werden. Viele von uns kennen das Horrorszenario aus Science Fiction Filmen: Die übermächtigen Maschinen haben die Weltherrschaft an sich gerissen und unterdrücken nun die Menschheit. So abstrus diese Idee für viele von uns klingen mag, zahlreiche, insbesondere fachfremde Menschen begegnen „intelligenten Maschinen“ nach wie vor mit Skepsis. Aber neben diesen Fantasiegebilden zeichnen sich bei einigen Menschen auch sehr konkrete Ängste ab: Die Angst vor dem Verlust des Arbeitsplatzes, dem „Ersetzt-werden“ durch den Einsatz von Maschinen.

Hier helfen Aufklärung und das Aufzeigen der unzähligen Möglichkeiten, die sich aus dem Einsatz von ML ergeben und von denen wir im Endeffekt alle profitieren können. So kann der Einsatz von ML beispielsweise zahlreiche neue Möglichkeiten für Arbeitsplätze schaffen.

Wie geht es weiter?

Wie bereits aufgezeigt bergen KI und ML große Gewinnpotenziale und Herausforderungen. Bereits jetzt setzen fast 60 Prozent der deutschen Unternehmen mindestens eine Machine-Learning-Applikation ein. Bei der Umsetzung setzen mehr als die Hälfte der Unternehmen auf die Hilfe externer Spezialisten.

Wir, die pragmatic industries GmbH, unterstützt Sie in Zusammenarbeit mit der pragmatic minds GmbH auf Ihrem Weg in dieses neue Zeitalter. Wir helfen unseren Kunden bei der Auswahl und der Durchführung von KI-Projekten.

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