Anwendungen von KI KI in der Industrie

Anbieter zum Thema

OST – Ostschweizer Fachhochschule ICAI Interdisciplinary Center for Artificial Intelligence, Hans Badertscher

Micro-Epsilon Messtechnik GmbH & Co. KG

JESSBERGER GmbH

Schubert & Salzer Data GmbH

Das Thema «Künstliche Intelligenz» (KI) ist in aller Munde. Eine aktuelle Studie der ETH Zürich, Swissmem und Next Industries zeigt, dass rund die Hälfte der Unternehmen der Schweizer Tech-Industrie sich noch nicht mit KI beschäftigt haben. In diesem Artikel werden deshalb die Grundlagen von KI erläutert sowie mehrere schon implementierte Anwendungen aus der Industrie aufgezeigt.

Um Künstliche Intelligenz zu verstehen, wird eine Definition von Intelligenz an sich benötigt. In der Psychologie wird Intelligenz als «die Fähigkeit, […] Probleme zu lösen, abstrakt zu denken, komplexe Ideen zu verstehen, […] und aus Erfahrung zu lernen» definiert. Künstliche Intelligenz ist also die Fähigkeit eines Computers, diese menschlichen Fähigkeiten und Denkprozesse nachzuahmen. Dabei wird zwischen drei Begriffen unterschieden (siehe Abbildung 1). Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Überbegriff für alle Software, welche menschliche Denkprozesse nachahmt. Dies können auch Algorithmen sein, welche nicht selbst lernen, sondern vordefinierte Regeln anwenden. Machine Learning (ML) bezeichnet Algorithmen, welche anhand von Erfahrung bzw. Daten lernen. Deep Learning (DL) ist ein Teilgebiet von ML, in welchem tiefe neuronale Netzwerke verwendet werden.

KI-Tools wie ChatGPT, aber auch viele Anwendungen in der Industrie basieren auf ML bzw. DL. Diese Algorithmen können anhand gemessener Daten lernen. Dieser Lernprozess wird als «Trainingsphase» bezeichnet (Abbildung 2, links). Dabei werden dem Modell Daten vorgelegt, die Entscheidungen des Modells für diese Trainingsdaten beurteilt und daraus gelernt. Wenn das Modell eine zufriedenstellende Leistung erreicht, geht es in die Anwendungsphase über (Abbildung 2, rechts), in welcher kein weiteres Training stattfindet.