In diesem Artikel werden die neuesten Entwicklungen und Möglichkeiten auf dem Gebiet der KI untersucht, wobei der Schwerpunkt auf dem maschinellen Sehen liegt. Dabei wird hervorgehoben, wie die KI Branchen wie das Gesundheitswesen, die Landwirtschaft, das verarbeitende Gewerbe und die Automobilindustrie verändert.
Unter allen transformierenden Technologietrends können die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) kaum überschätzt werden. Dieser bahnbrechende Fortschritt ermöglicht Datenanalyse, Mustererkennung, Roboterautomatisierung und Wahrnehmungstechniken, die der analytischen Effizienz menschlicher Sinnesorgane nahekommen. „Intelligente“ Anwendungen werden immer häufiger eingesetzt und basieren auf hochentwickelten Lernalgorithmen und neuronalen Verarbeitungsnetzwerken, die komplexe Berechnungen und schnelle Entscheidungsfindungen unterstützen. Es wird erwartet, dass der KI-Markt bis 2030 ein Volumen von ca. 2 Billionen US-Dollar erreichen und Ausgabeleistungen und Anpassungsfähigkeiten in zahlreichen Branchen revolutionieren wird.
Immer mehr Anwendungsfälle für intelligente und informationsgestützte KI-Lösungen werden erkannt. Ihr Produktivitätspotenzial ist dabei fast so hoch wie ihr Energiebedarf. Dies bedeutet auch, dass die Nachfrage nach zuverlässigen Steckverbinderbaugruppen, ausgeklügelten Sensoren und deutlich höheren Durchsatzwerten in Rechenzentren niemals so groß war wie heute. Werfen wir einen genaueren Blick auf die neuesten KI-Entwicklungen unter dem Blickwinkel ihrer Wahrnehmungsfähigkeiten, insbesondere auf dem Gebiet des maschinellen Sehens.
KI-Überblick: Wellen an nie dagewesenen Einblicken
Schon seit der Zusammenkunft des Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence 1956 gilt die KI als revolutionäre Technologie. Da das generative ChatGPT von OpenAI mittlerweile in aller Munde ist, hat die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) den Fortschritt auf dem Gebiet der KI in „Wellen“ unterteilt. In der ersten Welle wurden regelbasierte Systeme entwickelt. Wir befinden uns derzeit in der zweiten Welle des Datensatztrainings, der Wahrnehmung und des statistischen Lernens.
Dies bedeutet, dass KI elektronischen und mechanischen Systemen derzeit Folgendes ermöglicht:
- Entdecken und erkennen. Der Begriff Maschinelles Lernen (ML), ein wichtiger Unterbereich der KI, bezieht sich auf die Technologien und Datentrainingsalgorithmen, die es KI-basierten Systemen ermöglichen, Muster zu erkennen und logische Schlussfolgerungen zu ziehen – und dabei kumulativ auf Erfahrungen aufzubauen, um Verständnisprozesse zu beschleunigen. Durch die Verwendung einer Kombination aus KI und ML können automatisierte Geräte ihre Umgebung erkennen und Eingaben identifizieren, um schnelle kontextbasierte Entscheidungen zu treffen.
- Spüren und sehen. Mit Hilfe hochmoderner Sensoren ermöglicht KI Computern und Robotern, Umgebungsinformationen zu erkennen, die intelligente Bewertungen unterstützen. Maschinelles Sehen, manchmal auch als „Computer Vision“ bezeichnet, ist die Fähigkeit eines mechanisierten Systems, Beobachtungen wahrzunehmen und so zu verarbeiten, dass auf deren Grundlage sinnvolle Aktionen möglich sind. Das maschinelle Sehen basiert auf einer Reihe hochentwickelter Hardware- und Softwarekomponenten und ist für Analyse, Interpretation und Anpassung auf KI-Technologien angewiesen. Wir können uns das maschinelle Sehen durchaus so vorstellen, dass moderne Geräte dadurch „Augen“ bekommen –
ein futuristisches Konzept, das derzeit Wirklichkeit zu werden beginnt.
Die Effizienz der KI
KI, ML und maschinelles Sehen unterstützen wahrnehmungsbasierte Sensoren und intelligente Anwendungen dabei, neue Effizienzniveaus für Unternehmen und Verbraucher zu ermöglichen. Nachfolgend sind einige besonders vielversprechende Branchenbeispiele zusammengefasst.
Die rasanten Entwicklungen im Gesundheitsbereich zeigen deutlich, dass die KI das Leben von Menschen entscheidend verbessern kann. Im Bereich des maschinellen Sehens gibt es mittlerweile Tools, die verdächtige Hautläsionen präzise erkennen können. Derzeit werden weitere Geräte erprobt, die dabei helfen, mithilfe visueller Scans koronare Arterienerkrankungen frühzeitig zu erkennen.
Eine der vielleicht vielversprechendsten Innovationen im medizinischen Bereich sind datengesteuerte chirurgische Roboter, die mithilfe KI-gestützter Unterstützung die Visualisierung und die Präzision bei chirurgischen Eingriffen verbessern helfen. Zu den Herausforderungen bei der Navigation im menschlichen Körper gehören enge Räume, komplizierte Strukturen und das Eindringen von Feuchtigkeit. Um die Sicherheit der Patienten und zuverlässige Leistung zu gewährleisten, verwenden diese äußerst manövrierfähigen Roboter häufig eine Kombination aus versiegelten Steckverbindern, Mikroelektronik, miniaturisierten Sensoren, Kameras und Glasfasertechnologien.
Zusammen helfen alle diese Elemente menschlichen Chirurgen bei minimalinvasiven Eingriffen, indem sie anatomische Bereiche mit hoher Präzision visualisieren und so evidenzbasierte und KI-gestützte Entscheidungen in Echtzeit unterstützen. Dadurch können chirurgische Schnitte oft drastisch verkleinert werden, was wiederum die Sicherheit erhöht, weniger Schmerzen verursacht, Genesungszeiten verkürzt und Kosten senken hilft. Mit chirurgischen Robotern können viele Eingriffe, die früher längere Krankenhausaufenthalte erforderten, heute in ambulanten Einrichtungen durchgeführt werden.
Die Ernährung der Weltbevölkerung ist von allergrößter Wichtigkeit, weshalb die Landwirtschaftsbranche bereits seit einiger Zeit mit intelligenten Technologien experimentiert. Das Ergebnis ist, dass KI heute bereits zahlreiche Innovationen nutzt, die sich unmittelbar auf landwirtschaftliche Aktivitäten auswirken.
Beim Management von Viehbeständen werden maschinelles Sehen und Sensoren mit KI-integrierten Geräten und Drohnen integriert, um das Tierwohl zu überwachen, Herden im Griff zu behalten, Fütterungsraten zu bewerten und Verhaltensmuster zu analysieren. Ein Beispiel: Mithilfe von Infrarot-Bildgebung kann man bestimmte Tiergesundheitssymptome und Lebensumstände „sehen“ und KI-trainierte Modelle lernen, abnorme Bewegungen der Tiere zu erkennen.
Viele der in modernen Tierüberwachungssystemen eingesetzten Sensoren können getragen werden und senden Daten über Kommunikationskanäle mit niedriger Bandbreite in die Cloud. Beispielsweise verwenden innovative Weideüberwachungsroboter elektronische Beinbänder, die mit am Tier angebrachten Sensoren interagieren, um soziale Interaktionen und Fressmuster zu bewerten. In ähnlicher Weise werden in Regionen wie Schottland auf Biosensoren basierende intelligente Halsbänder verwendet, um die Fruchtbarkeit von Kühen zu überwachen.
Im Ackerbaubereich verfügen intelligente Gewächshäuser über Sensoren, die mit Aktuatoren, HVAC-Technologie, Bewässerungssystemen und Beleuchtung integriert sind und so die Visualisierung, Automatisierung und Optimierung des Pflanzenwachstums unterstützen. Tatsächlich wurde mittlerweile der Begriff „Präzisionslandwirtschaft“ geprägt, um den kollektiven Einsatz von KI-gestützten Sensoren, GPS-Monitoren (Global Positioning System), drahtloser Kommunikation und unbemannten Luftfahrzeugen (UAVS) zur Überwachung der landwirtschaftlichen Effizienz zu beschreiben. Beispielsweise nutzen moderne intelligente Traktoren Sensornetzwerke, KI-gestützte visuelle Monitore, Bordcontroller und andere hochmoderne Technologien für die Automatisierung bestimmter Fahrfunktionen, die Vorab-Ausmessung und Platzierung von Saatgut, die Anwendung von Düngemitteln, die Evaluierung von Erträgen und die Übertragung von Informationen zu den Betriebsstoffständen von Gerätschaften.
Industrie 4.0, die „vierte industrielle Revolution“, ermöglicht Fertigungsunternehmen die Erfassung und Analyse von Informationen in einem Umfang, der es erlaubt, Produktivitätsengpässe zu reduzieren und den Umgang mit Materialien zu verbessern. Das sich immer weiter ausbreitende industrielle Internet der Dinge (IIoT) ermöglicht vernetzte intelligente Fabriken, die zunehmend durch ML-Anwendungen und den Einsatz von maschinellem Sehen erweitert werden. Tatsächlich nimmt Grandview Research an, dass der erheblich zunehmende Bedarf an Automatisierung und verbesserten Qualitätsprüfungsprozessen die Nutzung von Technologien auf dem Gebiet des maschinellen Sehens in verschiedenen industriellen Bereichen weiter verstärken wird – erwartet wird ein Marktwachstum mit einem CAGR-Wert von 7,7 % bis 2030.
In der Fertigungsindustrie wird derzeit eine Reihe potenzieller Anwendungsszenarien für maschinelles Sehen erprobt. Ein Beispiel dafür ist die Beurteilung des Zustands von Geräten. Fertigungsunternehmen nutzen bereits heute KI, um Daten von Sensoren und Maschinen in der Fabrikhalle zu analysieren und so die Wahrscheinlichkeit von Geräteausfällen vorherzusagen. Während Maschinen routinemäßige Selbstprüfungen durchführen, kann maschinelles Sehen vordefinierte Lernalgorithmen nutzen, um betriebliche Probleme zu „sehen“ und proaktive Reparaturen zu beschleunigen.
Bei der Fertigung von Produkten verwenden automatisierte Fertigungslinien lokalisierte M2M (Machine-to-Machine)-Logik, die von hochmodernen ML-Modulen gesteuert werden, die in Echtzeit Informationen zur automatischen Anpassung analysieren. Maschinelles Sehen kann dabei helfen, Materialien in jeder Montagephase schnell zu bewerten und fehlerhafte Teile zu entfernen, sobald sie identifiziert werden. Ähnliche Vorteile gelten auch für die additive Fertigung, oft auch als 3D-Druck bezeichnet, wo maschinelles Sehen dabei helfen kann, frühzeitig Fehler und Prototyping-Probleme zu erkennen, bevor sie kostspielige Mängel in komplexen Endprodukten verursachen.
Maschinelles Sehen ermöglicht auch fortschrittlichere Industrieroboter. Während frühe Fabrikroboter nur Sensoren zur Messung von Faktoren wie Vibrationen und Temperatur verwenden konnten, kann maschinelles Sehen ein auf Wahrnehmungen basiertes Lernen ermöglichen, das Robotern hilft, winzige Risse oder andere Mängel zu erkennen.
Moderne Kraftfahrzeuge basieren zunehmend auf Elektrotechnik – und in einer nicht allzu fernen Zukunft werden viele auch vollständig autonom fahren. Diese Revolution erfordert die nahtlose Integration zahlreicher Sensoren, Kameras, Antennen, Kabel und Steckverbinder, die in zuverlässiger Weise Daten für schnelle Analysen übertragen müssen.
Mithilfe solcher komplexer Kommunikationsrelais verwenden selbstfahrende Automobile KI, um mit anderen Fahrzeugen zu interagieren und Straßenschilder, Ampeln und Fußgänger in Echtzeit zu erkennen. Da das maschinelle Sehen immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist es der Schlüssel zu einem sicheren und zuverlässigen autonomen Fahrzeugbetrieb.
Beispielsweise kann maschinelles Sehen im Fahrgastraum erkennen, ob der Fahrer gerade einschläft, und das Fahrzeug anweisen, einen akustischen Alarm auszugeben. Außerhalb des Fahrzeugs kann maschinelles Sehen KI-gestützte Sensoren und Kameras ergänzen, um Infrastrukturelemente zu interpretieren, die auf verfügbare Ladestationen oder Parkplätze hinweisen. Dieselbe Technologie kann auch die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation (V2V) weiter verbessern und Fahrzeugen dabei helfen, Anzeichen für einen bevorstehenden Spurwechsel zu „sehen“ oder versteckte Gefahren zu erkennen, um Kollisionen zu vermeiden.
Natürlich wird in modernen Automobilfertigungsanlagen das maschinelle Sehen bereits eingesetzt, um neue Teile zu erkennen, Qualitätsprüfungen zu unterstützen, Robotern dabei zu helfen, Teile zu platzieren und zu vielem mehr. Nur wenige Branchen setzen elektronische Systeme einem größeren Spektrum an anspruchsvollen Bedingungen aus als der Transportsektor. Wenn es also um KI-gesteuerte Smart-Factory-Erweiterungen geht, geht der Transportsektor mit gutem Beispiel voran.
Fazit: Branchen entwickeln sich mit KI weiter
Die KI erweist sich als außerordentlich gut geeignet, um Inspektionszeiten zu verkürzen und neue Effizienzniveaus zu ermöglichen. Da hochmoderne Funktionen wie maschinelles Sehen in einer stetig zunehmenden Vielfalt von Anwendungsszenarien eingesetzt werden, wird es immer wahrscheinlicher, dass irgendwann die von der DARPA definierte dritte Welle der KI beginnt: die Fähigkeit von Maschinen, Schlussfolgerungen zu ziehen und ihre Entscheidungen zu erläutern.
Zur Optimierung KI-gestützter Produktivität müssen jedoch Fähigkeiten auf den Gebieten Energie- und Datenmanagement in exponentieller Weise weiterentwickelt werden. Dies erfordert höhere Geschwindigkeiten und Kapazitäten in Rechenzentren, fortschrittliche Sensoren und Mikroelektronik sowie äußerst zuverlässige Steckverbinder, die für widrige Umgebungen ausgelegt sind. Mit ihrer jahrzehntelangen Erfahrung und ihren global integrierten Fachkenntnissen für alle wichtigen Branchen stellen Molex und Arrow Electronics führende Konnektivitätslösungen bereit, die modernen Technologieunternehmen und Konstrukteuren kontinuierliche Innovationen ermöglichen.
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