Innovationen bei Software-Algorithmen haben die Welt f¨¹r das Konzept der k¨¹nstlichen Intelligenz (KI) ge?ffnet. Mit den F?higkeiten der KI zur Vorhersage, intelligenten Unterst¨¹tzung und datengest¨¹tzten Empfehlung konnten Unternehmen ihre Effizienz optimieren und ihren Umsatz steigern. Big-Data-Analysen und maschinelle Lerntechnologien wurden bald in allen Unternehmensfunktionen eingesetzt oder hatten zumindest das Potenzial dazu. Prognosen zufolge werden. In jedem Fall wird KI zu einem integralen Bestandteil des Lebens der Menschen und ihrer Entscheidungen werden.

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Die F?higkeit der KI, Daten zu analysieren und selbst zu lernen, erm?glicht es ihr, ¨¹ber die aufgabenspezifische Rolle der traditionellen Automatisierungstechnologie hinauszugehen. Intelligente Automatisierung erm?glicht es, wiederholbare und agile Aufgaben mit auszuf¨¹hren. W?hrend die Erlangung flexibler Fingerfertigkeit noch immer auf der Wunschliste der Innovatoren steht, werden Industrieroboter immer besser darin, sich dynamisch an die physische Umgebung anzupassen. Durch den Einsatz von k?nnen Maschinen virtuell darauf trainiert werden, willk¨¹rlich angeordnete Bl?cke zu stapeln. Und mit Hilfe von Kameras, die von Bildverarbeitungsalgorithmen unterst¨¹tzt werden, k?nnen Roboter Objekte erkennen, anstatt sich blind zu ihnen zu bewegen und die zugewiesene Aufgabe auszuf¨¹hren.

Die F?higkeit zu sehen macht es Robotern leichter, mit Menschen zusammenzuarbeiten, ohne Schaden anzurichten. Solche kollaborativen Roboter oder "Cobots" sind als herk?mmliche Roboter und als Menschen und Roboter, die getrennt arbeiten. Sie k?nnen auch mit anderen Robotern kommunizieren, um in belebten Umgebungen zusammenzuarbeiten.

Kommunikation und Kooperation zwischen Robotern optimieren die Produktivit?t in der Industrie, insbesondere bei der Ausf¨¹hrung komplexer Aufgaben wie der mehrarmigen Montage von Maschinenteilen oder der Entsch?rfung einer Bombe. KI-Techniken wie k?nnen Robotern dabei helfen, miteinander zu kommunizieren, um zu testen, aus Fehlern zu lernen und automatisch den bestm?glichen Ansatz zu w?hlen, um eine Aufgabe erfolgreich abzuschlie?en. Um die zeitaufw?ndige Programmierung und Kodierung der einzelnen Roboter zu erleichtern, k?nnen mit KI ausgestattete eingesetzt werden. Das mit Sensoren und Rechenleistung ausgestattete System erm?glicht es den Robotern, anhand von visuellen Demonstrationen zu lernen, genau wie der Mensch.

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KI-gest¨¹tzte Big-Data-Technologien erm?glichen die Verarbeitung von Terabytes an Informationen, aus denen sich Muster ableiten lassen. Anhand dieser grafischen Darstellungen k?nnen Ingenieure Maschinenausf?lle vorhersagen und k¨¹nftige Entscheidungen treffen. In einer Industrieanlage beispielsweise hilft die Analyse der Daten von allen verschiedenen Sensoren und die Implementierung einer KI-basierten Zustands¨¹berwachung, Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten. Systeme zur vorausschauenden Wartung k?nnen dann automatisch Pr?ventivma?nahmen einleiten, bevor es in der Fabrik tats?chlich zu einer Katastrophe kommt. Dies hat das Potenzial, die Inspektionskosten um 25 Prozent und die j?hrlichen Wartungskosten um 10 Prozent zu senken.

Im ?l- und Gassektor k?nnen. Das Verfahren verspricht, menschliche Eingriffe an gef?hrlichen Orten wie ?lplattformen mitten im Meer und Gaspipelines in W¨¹sten zu reduzieren und so die Sicherheit und betriebliche Effizienz zu verbessern.

Ein f¨¹hrender Hersteller medizinischer Ger?te hat weltweit Connected Field 91Ô­´´ (CFS) implementiert, um Fehlfunktionen von Ger?ten aus der Ferne zu diagnostizieren und zu beheben, ohne dass ein Techniker vor Ort sein muss. Das Unternehmen verzeichnete einen ´Ú¨¹³ó°ù³Ù±ð.

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Im Bereich der personalisierten Gesundheitsf¨¹rsorge wird die KI einige der gr??ten Umw?lzungen einleiten. Die Technologie erm?glicht die Nutzung elektronischer Krankenakten (EMR) f¨¹r pr?diktive Modellierung, was wiederum medizinischen Dienstleistern erlaubt, den Verlauf und die H?ufigkeit von Krankheiten zu messen und zu rationalisieren. Diese half einem .

Die Kombination von EMR mit routinem??ig ¨¹berwachten Biomarkern und IoT-f?higen Wearables kann Gesundheitsdaten mit Hilfe von KI weiter anreichern. Ziel ist die durch Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf der Grundlage von Krankheitsfaktoren und identifizierten Risikopr?dikatoren. ?rzte werden in der Lage sein, einzugreifen, bevor sich der Zustand des Patienten verschlechtert, und so die Gesundheitsergebnisse zu verbessern und die Ressourceneffizienz in Krankenh?usern zu steigern.

Da die Menge der medizinischen Daten st?ndig zunimmt, wird Deep Learning mit Hilfe fortschrittlicher neuronaler Netze wie dem Convolution Neural Network (CNN) komplexere nichtlineare Muster in den Daten erforschen. Durch den Einsatz von CNN in der .

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W?hrend die KI eine bessere, sicherere und ges¨¹ndere Zukunft verspricht, birgt sie auch ein zerst?rerisches Potenzial, das der Unternehmer Elon Musk als die "" bezeichnet Um die Welt vor der ?bernahme durch die KI zu bewahren und das Wirtschaftswachstum zu f?rdern, m¨¹ssen technologische, politische, soziale, intellektuelle, industrielle und ethische Interessengruppen universelle Nutzungsrichtlinien festlegen. In der Zwischenzeit m¨¹ssen sich die Ingenieure auf die emotionale Intelligenz der KI konzentrieren, damit sie die menschlichen Bed¨¹rfnisse besser verstehen k?nnen. Mit diesen Schritten werden KI-gesteuerte Roboter das Leben der Menschen nicht mehr bedrohen, sondern verbessern.