Künstliche Intelligenz und die neue Autonomie der Dinge

Autonome Objekte zeichnen sich dadurch aus, dass sie selbstständig miteinander oder mit Menschen in einem erweiterten Ökosystem agieren. Möglich wird diese Autonomie durch weitere Fortschritte in den Bereichen Künstlicher Intelligenz, Netzwerktechnologie sowie Cloud- und Edge-Computing.

Dieses Thema stand im Fokus der diesjährigen Xchange-Veranstaltung von Reply. Als digitale Ausgabe beleuchtete sie den aktuellen Stand von Zukunftstechnologien – einschließlich Quantum und Spatial Computing, neue Mensch-Maschine-Schnittstellen, Biotagging-Technologien, 5G sowie mobiler Roboter.

Neben autonomen Objekten standen weitere Tech-Trends wie Augmented-Analytics-Tools im Zentrum, mit deren Hilfe das Erkenntnis-Potenzial von Daten voll ausgeschöpft werden kann. In Vorträgen und Workshops wurden zudem digitale Lösungen mit Spatial Computing thematisiert, die neue Arbeitsmodelle unabhängig vom physischen Standort ermöglichen. Nicht zuletzt diskutierten die Teilnehmer engagiert über das Internet der Dinge (IoT) in all seinen Ausprägungen – vom industriellen über den medizinischen Bereich, bis hin zu Smart Cities und vernetzte Fahrzeuge.

Daten und innovative Technologien für das Business konkret nutzbar zu machen, ist die Voraussetzung für erfolgreiche Projekte. Hierfür sind Cloud und Edge Computing die Kerntechnologien: „Die Public Cloud nähert sich bei hohen Wachstumsraten ihrer Reifephase,” kommentiert Tatiana Rizzante, CEO von Reply, während des Events. „Das verleiht auch der Künstlichen Intelligenz einen enormen Impuls. Unternehmen investieren in KI, um damit Produkte und Dienstleistungen von morgen entwickeln zu können.” Gleichzeitig sinken die Eintrittsbarrieren, weil sich der Bereich professionalisiert, das Wissen schnellere Verbreitung erfährt und neue Plattformen sowie Cloud-Dienste verfügbar sind.

Automatisierte Zukunft

Wichtig ist hierbei das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz, IoT und Cloud. Es bildet die Basis für die Autonomie der Dinge. Die Anwendungsmöglichkeiten werden immer zahlreicher, von autonomen Haushaltsgeräten über fahrerlose Transportsysteme in der Fertigung, Drohnen in der Lagerverwaltung, Schadenserkennung in Gebäuden und Windkraftanlagen bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen. Autonome mobile Roboter, Drohnen und Fahrzeuge helfen Unternehmen, effizienter zu werden.

Ein Beispiel aus der Praxis: Der autonome mobile Roboter SPOT von Boston Dynamics kann Treppen steigen und hochauflösende Bilddaten für eine vorbeugende Wartung bzw. Instandhaltung sammeln. Unter anderem bietet dieser Roboter zahlreiche Vorteile beim Einsatz in der Fahrzeuginspektion. Autovermieter erfassen mögliche Schäden bei der Rückgabe eines Mietwagens in einem zeit- und kostenaufwändigen manuellen Prozess. Dank Computer Vision und der nötigen Rechenleistung kann SPOT eigenständig um das Fahrzeug navigieren und den Zustand aufnehmen. Als Edge Device analysiert der Roboter die Daten, bevor sie in die Cloud gesendet werden – was den Datenstrom insgesamt reduziert. Im Anschluss werden die identifizierten Schäden dokumentiert. Mit zusätzlichen Dashboards, die über ein Display in einer App angezeigt werden, können Mitarbeiter auf einen Blick den Gesamtzustand erfassen.

Weitere Anwendungsszenarien sind in den Bereichen Gebäudeinformationsmanagement und Anlagenüberwachung zu finden. Mithilfe vorausschauender Wartungsmodelle und Deep-Learning-Algorithmen können hier potenzielle Gefahren für Gesundheit, Sicherheit oder Umwelt erkannt werden. Die Beweglichkeit und Autonomie des Roboters ermöglichen präzise visuelle und akustische Messungen oder Gasdetektionen in schwer zugänglichen Bereichen.

„There’s an AI for that“

Mit dem Siegeszug der mobilen Endgeräte begann auch die Erfolgsgeschichte der Apps. Die hochspezialisierten, relativ kleinen Programme bieten praktische Unterstützung bei realen, alltäglichen Problemen. „There‘s an app for that“ ist zum geflügelten Wort geworden. Eine ähnliche Entwicklung prophezeit Tatiana Rizzante auch für KI. Anstelle einer umfassenden Super-KI sieht sie die Zukunft in spezialisierten KI-Anwendungen für wohldefinierte Probleme: „Damit verändern wir die Art, wie wir mit Informationen umgehen. In zehn Jahren werden wir eine Künstliche Intelligenz für alles haben, so wie es heute eine mobile App für nahezu jedes Szenario gibt.“

KI-Algorithmen unterstützen Entwickler

Ein nicht zu unterschätzender Bereich, den der Einsatz KI-gestützter Tools revolutioniert, ist die Software-Entwicklung. Die wachsende Nachfrage nach Software-Lösungen hat den eklatanten Mangel an Fachkräften sichtbar werden lassen. Der Einsatz von Natural Language Processing und KI-unterstütztem Programmieren ermöglicht es nun auch ohne extensive Programmierkenntnisse Software zu entwickeln. “Künstliche Intelligenz eröffnet neue Welten für diejenigen, die Software schreiben und kompilieren,“ so Filippo Rizzante, CTO von Reply. „Sie kann Entwickler mit Algorithmen unterstützen, die automatisch Code in verschiedenen Anwendungsszenarien generieren und dabei fortschrittliche Möglichkeiten der Sprachverarbeitung nutzen.”

Werden solche Low-Code-, No-Code-Ansätze mit den Möglichkeiten des Machine Learning kombiniert, könnte es bald Maschinen geben, die sich selbst programmieren, was wiederum den Transformationsprozess beschleunigt

Der Trend des Quantum Machine Learning

Auch die Entwicklung der Hardware lässt aufhorchen: Besonders das Zusammenspiel aus Machine Learning und Quantum Computing birgt ein enormes Potenzial. Bereits heute sind Quantencomputer in der Lage bestimmte Problemklassen um ein Vielfaches schneller zu lösen als traditionelle Rechner. Besonders bei komplexen Optimierungsproblemen wird die so genannte “Quantum Supremacy” deutlich, von der auch das Machine Learning profitieren kann: schnellere Verarbeitung größerer Datenmengen, exponentielle Beschleunigung der Model-Trainings und Mustererkennung. Diese Vorteile sind auch in hybriden Ansätzen nutzbar, um Präzision und Geschwindigkeit zu erhöhen. Zudem steht ein umfangreiches Angebot an Quantenentwicklungsbibliotheken zur Verfügung, die es erlauben mit bekannten Programmiersprachen wie Python die Stärken der Quantenhardware zu testen und zu nutzen. Dementsprechend lautet das Fazit der Veranstaltung auch: Die aktuellen Tech-Trends werden in kommenden Projekten deutliche Spuren hinterlassen und zum Entstehen innovativer Produkte, Services und Geschäftsmodelle beitragen.

BIldquelle: Reply