Neueste Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz

In den letzten zehn Jahren ist künstliche Intelligenz (KI) vermehrt in verschiedenen Branchen zum Einsatz gekommen. Die Ära hat eine wesentliche Zunahme von Tools, Anwendungen und Plattformen gesehen, die auf KI und maschinellem Lernen (ML) basieren. Diese Technologien haben sich auf das Gesundheitswesen, die Fertigung, das Recht, die Finanzen, den Einzelhandel, die Immobilienbranche, die Buchhaltung, das digitale Marketing und mehrere andere Bereiche ausgewirkt.

Unternehmen investieren in die KI-Forschung, um herauszufinden, wie sie KI den Menschen näher bringen können. Allein der Umsatz mit KI-Software wird bis 2025 weltweit über 100 Milliarden US-Dollar erreichen (Abbildung 1). Das bedeutet, dass wir in absehbarer Zeit die weitere Entwicklung von Technologie auf Basis von KI und maschinellem Lernen (ML) erleben werden. KI ändert sich besonders schnell, daher müssen Sie alles tun, um mit den neuesten Trends Schritt zu halten, wenn Sie so informiert wie möglich bleiben möchten. Werfen wir einen Blick auf alle Informationen, die Sie über die neuesten KI-Trends kennen müssen.

Abbildung 1. Jährlicher KI-Softwareumsatz (Quelle: Tractica)

1. Intelligente Prozessautomatisierung

Im Rahmen des neuesten Technologietrends sind Unternehmen auf der Suche nach intelligenten Automatisierungstools, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen und Produktivität, Effizienz und Genauigkeit zu steigern, von denen das Unternehmen profitiert. Eine der folgenden Wellen, intelligente Prozessautomatisierung (IPA), vereint roboterbasierte Prozessautomatisierung (RPA) und KI-basierte Technologien, um eine schnelle End-to-End-Geschäftsprozessautomatisierung zu ermöglichen und die digitale Transformation zu beschleunigen. Bei der RPA erledigen Computersoftware-„Roboter“ sich wiederholende, regelbasierte digitale Aufgaben, die von strukturierten Daten angetrieben werden. Viele Geschäftsprozesse werden heute jedoch von unstrukturierten und Echtzeitdaten gespeist oder generieren große Mengen davon. Die IPA ermöglicht die Automatisierung von Prozessen mit maschinellen Lern- und Analysefunktionen sowie kognitiven Technologien wie Computer Vision, Verarbeitung von natürlicher Sprache (NLP) und Fuzzy-Logik. Die Annahme von IPA wird in kommender Zeit voraussichtlich zunehmen, wobei in mehreren Branchen ein großes Wachstum erwartet wird.

2. Ein Wandel hin zur Cybersicherheit

Da Daten wertvoller werden als je zuvor, floriert auch die Cyberkriminalität, bei der nach neuen Wegen gesucht wird, Daten zu kompromittieren. Einer der Nachteile von Anfängerstufe-KI ist, dass Hacker sie manipulieren können, um auf sensible Informationen zuzugreifen. Ein wesentlicher Trend in der KI ist die Entwicklung von Technologien, um gängige Arten von Angriffen zu erkennen und zu melden. Antivirensoftware wird auch durch den Einsatz von KI in der gleichen Weise entwickelt, wie diese Technologie dabei helfen kann, eine Bedrohung durch Malware mit verheerenden Folgen zu verhindern. Wenn es um Unternehmen geht, können KI-gestützte Cybersicherheitstools auch Daten aus den eigenen Kommunikationsnetzen, digitalen Aktivitäten, Transaktionssystemen und Websites eines Unternehmens sowie aus anderen externen öffentlichen Quellen sammeln. Diese Tools führen dann Algorithmen aus, um Muster zu identifizieren und bedrohliche Aktivitäten, potenzielle Datenschutzverletzungen usw. zu erkennen oder vorherzusagen. Dies ist ein Trend, der erwartungsgemäß in der Zukunft immer wieder zu sehen sein wird, da Kriminelle ständig neue Malware- und Datenerfassungsmethoden entwickeln.

3. KI für personalisierte Dienstleistungen

Da KI bei der Erforschung eines bestimmten Marktes und einer bestimmten Demografie leistungsfähiger und effizienter wird, wird die Erfassung von Verbraucherdaten immer zugänglicher. Der größte KI-Trend im Marketing ist der zunehmende Fokus auf die Bereitstellung personalisierter Services. Eine der häufigsten Möglichkeiten, wie KI dies tun kann, ist die Analyse der Online-Aktivitäten von Personen, die nach bestimmten Schlüsselwörtern suchen. Dieses Maß an Personalisierung ist praktisch garantiert, um den Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten, was den Umsatz von Unternehmen, die daraus Nutzen ziehen, direkt erhöhen wird. Da maschinelles Lernen immer besser versteht, was Menschen in bestimmten Fällen wollen, wird KI weniger zu einem Verkaufsinstrument und mehr zu einem digitalen Freund.

4. Automatisierte KI-Entwicklung

Sie können sich darauf einstellen, dass in den kommenden Jahren wesentliche Innovationen im Bereich „KI für KI“ stattfinden werden: Durch die Verwendung von KI, um die Schritte und Prozesse zu automatisieren, die im Lebenszyklus der Erstellung, Bereitstellung, Verwaltung und des Betriebs von KI-Modellen involviert sind. Auf einer bestimmten Ebene kann KI ihre Algorithmen entwickeln, um Probleme zu lösen, die Effizienz zu steigern und dem Menschen nützliche Forschungsdaten zur Verfügung zu stellen.

Die Verwendung von automatisierter KI ermöglicht es auch Nicht-Experten, KI-Algorithmen und -Techniken zu verwenden. Ein Beispiel ist Googles AutoML, ein Tool, welches das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen vereinfacht und die Technologie einem breiteren Publikum zugänglich macht. Diese Tools können die erforderliche Personalisierung bieten, ohne dass man dafür den komplexen Workflow des maschinellen Lernens im Detail kennen muss. Obwohl diese Art der Entwicklung noch in den Kinderschuhen steckt, ist die automatisierte KI für ihr exponentielles Wachstum bekannt und ein wichtiger KI-Trend.

5. Autonome Fahrzeuge

Mit Unternehmen wie Samsung, Nvidia, Volkswagen, Uber und Waymo von Google hat sich der Bereich des autonomen Fahrens um ein Vielfaches erhöht. Jeder kennt die Funktionen von KI in autonomen Fahrzeugen und um dieses immense Potenzial auszuschöpfen, investieren Auto- und Technologieunternehmen Milliarden von Dollar in diesen Bereich. Vorangetrieben wird dieser Prozess von den wirtschaftlichen und sozialen Vorteilen. Automobilhersteller hoffen, dass die autonome Fahrtechnik die Verbraucher umstimmen wird. Die Befürworter glauben, dass selbstfahrende Autotechnologie die Zahl der Verkehrstoten reduzieren und eine sichere Fahralternative sein wird.

6. Integration der Gesichtserkennung

Gesichtserkennung scheint im Moment im Trend zu sein. Sie taucht in vielen Aspekten unseres Lebens auf und wird von privaten und öffentlichen Organisationen für verschiedene Zwecke, einschließlich der Überwachung, verwendet. Mehr Länder bereiten sich darauf vor, Gesichtserkennungstechnologie zu integrieren und ihre Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern. Deep Learning-Algorithmen werden eingerichtet, um sicherzustellen, dass diese Technologie über die reguläre Gesichtserkennung und das Verständnis von Bildern und Szenarien hinausgeht. Sie wird auch dazu beitragen, den Kunden eine personalisiertere Kommunikation zu bieten, was sie zu einem bemerkenswerten KI-Trend für die kommenden Jahre macht.

7. Konvergenz von IoT und KI

Die Grenzen zwischen KI und IoT verschwimmen zunehmend. Obwohl beide Technologien unabhängig voneinander sind, können sie, wenn sie gemeinsam genutzt werden, bessere und einzigartigere Möglichkeiten eröffnen. Die IoT-Geräte erzeugen eine Menge von Daten, die für umsetzbare Erkenntnisse ausgewertet werden müssen. Andererseits benötigen KI-Algorithmen die Daten, bevor sie Schlussfolgerungen ziehen können. Die vom IoT gesammelten Daten werden daher von KI-Algorithmen verwendet, um wertvolle Ergebnisse zu erzielen, welche von den IoT-Geräten weiter implementiert werden. Die Fähigkeit von KI, schnell Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, macht IoT-Systeme intelligenter. In den kommenden Jahren werden mehr als 80 % der IoT-Projekte in Unternehmen KI in irgendeiner Form integrieren. Der derzeitige Anteil liegt bei nur 10 %.

8. KI im Gesundheitswesen

Die Beiträge, die KI in der Gesundheitsbranche leisten kann, wirken bahnbrechend und ermöglichen es Menschen weltweit, eine sicherere und effizientere Versorgung zu erhalten und Krankheiten leichter zu erkennen, zu verhindern und zu heilen. Darüber hinaus ermöglicht die Fähigkeit von KI, Daten in Echtzeit aus elektronischen Krankenakten, Aufnahmen in der Notfallaufnahme, Gerätenutzung, Personalbeständen usw. zu erfassen und sinnvoll zu interpretieren und zu analysieren, ein breites Effizienzspektrum sowie verbesserte Behandlungsmöglichkeiten in der Krankenhausverwaltung. Die Entdeckung von Arzneimitteln ist ein weiteres Gebiet, in dem KI Einzug hält.

KI spielt eine wesentliche Rolle bei der Unterstützung von Angehörigen der Gesundheitsberufe, um auf den Ausbruch des Coronavirus (COVID-19) zu reagieren. KI wird verwendet, um COVID-Patienten und essentielle Hotspots zu erkennen. Die Entdeckung von COVID-Impfstoffen wird mithilfe von KI-Techniken neu ausgerichtet und beschleunigt. Forscher haben KI-basierte Wärmebildkameras und Smartphone-Apps entwickelt, um die Temperatur von Menschen zu schätzen und Daten für Gesundheitsorganisationen zusammenzustellen. Intelligente Roboter werden eingesetzt, um eine „kontaktlose Bereitstellung“ für isolierte Personen zu implementieren und das medizinische Personal dabei zu unterstützen, sicherzustellen, dass die Schlüsselbereiche desinfiziert und sicher verwendet werden können.

9. Erweiterte Intelligenz

Für diejenigen, die sich immer noch Sorgen darüber machen, dass KI ihre Arbeitsplätze gefährdet, sollte der Vormarsch von KI ein erfrischender Trend sein. KI vereint die besten Fähigkeiten von Menschen und Technologie und bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Effizienz und Leistung ihrer Belegschaft zu verbessern. Bis 2023 prognostiziert Gartner, dass 40 % der Infrastruktur- und Betriebsteams in großen Unternehmen eine KI-gestützte Automatisierung einsetzen werden, was eine höhere Produktivität zur Folge hat. Die Gesundheits-, Einzelhandels- und Reisebranche setzt Augmented Reality bereits ein. Daher wird sich die Anzahl der Augmented Reality-Apps entsprechend diesem KI-Trend erhöhen.

10. Erklärbare KI

Obwohl KI so allgegenwärtig ist, hat sie mit Vertrauensproblemen zu kämpfen gehabt. Vieles von dem, was maschinelles Lernen leistet, wird an verschiedenen Punkten des Prozesses unerkennbar und erscheint als Black Box. Es ist oft unmöglich zu erklären, wie die KI zu einem unvermeidlichen Schluss gekommen ist. Erklärbare KI soll vereinfacht visualisieren, wie ML-Netzwerke Entscheidungen treffen. Es gibt einen bedeutenderen Impuls für den Einsatz von KI auf transparente und klar definierte Weise. Während Unternehmen sich bemühen, zu verstehen, wie KI-Modelle und Algorithmen funktionieren, machen Anbieter von KI/ML-Software anspruchsvolle ML-Lösungen für die Benutzer erklärbarer.

11. Ethische KI

Die steigende Nachfrage nach ethischer KI steht ganz oben auf der Liste der aufkommenden Technologietrends. In der Vergangenheit haben sich Unternehmen, die maschinelles Lernen und andere KI-basierte Technologien eingeführt haben, keine großen Gedanken um ihre ethischen Auswirkungen gemacht. Wertebasierte Verbraucher und Mitarbeiter erwarten heute jedoch von Unternehmen, dass sie KI verantwortungsvoll einsetzen. In den nächsten Jahren werden sich Unternehmen bewusst dafür entscheiden, Geschäfte mit Partnern zu tätigen, die sich zur Datenethik verpflichten und Datenverarbeitungspraktiken anwenden, die ihre Werte und die Werte der Kunden widerspiegeln.

Mehr als jeder andere technologische Zukunftstrend versprechen KI-Zukunftstrends viele Möglichkeiten. Es gibt überzeugende Entwicklungen; man kann die Existenz von Intelligenz, welche Maschinen bieten, nicht ignorieren. Wenn Sie Ihre Geschäftslösung im Bereich KI gerne schnell starten oder erweitern möchten, sind die folgenden Technologieangebote möglicherweise genau das Richtige für Sie:

BeagleBone AI ist eines der schnellsten Vehikel für eingebettete KI am Netzwerkrand. Diese äußerst flexible und schnelle KI ist das Ergebnis einer mehrjährigen Forschung an Open-Hardware-Einplatinen-Linux-Computern. Sie können sie verwenden, um Ihre Fertigungsstätte, Ihr eigenes Zuhause, das Büro oder das Labor zu automatisieren. Die Stärke der BeagleBone AI basiert auf einem Dual-Core Cortex-A15 Sitara AM5729 (1,5 GHz) von Texas Instruments zusammen mit neuronalen EVE (Embedded-Vision-Engine)-Prozessorkernen mit den KI-Fähigkeiten des SoC.

Ultra96-V2 von Avnet ist eine benutzerfreundliche Plattform, die auf der integrierten Dual-Core Arm Cortex-R5F-Echtzeit-Multiverarbeitungseinheit mit Xilinx Zynq UltraScale+-MPSoC mit programmierbarer Logik basiert. Dieses ausgewogene Verhältnis zwischen Leistung und Stärke wird durch die Verwendung einer programmierbaren Logik ermöglicht, um die ML-Funktion zu beschleunigen.

Das Raspberry Pi 4 Model B ist das neuste Produkt der beliebten Raspberry Pi-Computer-Produktreihe. Im Vergleich zum Vorgänger Raspberry Pi 3 Model B+ bietet es eine deutliche Steigerung der Prozessorgeschwindigkeit, eine hohe Multimedia-Leistung, einen großen Speicher und eine verbesserte Konnektivität, die besser für die Ausführung Ihrer KI-Modelle geeignet ist.

Arduino Portenta H7 – Programmieren Sie sie mit höheren Programmiersprachen und KI, während Sie Operationen mit geringer Latenz auf der anpassbaren Hardware ausführen. Portenta kann Prozesse, die mit TensorFlow™ Lite erstellt werden, einfach ausführen, sodass einer der Kerne einen Computer Vision-Algorithmus im laufenden Betrieb berechnen kann, während der andere Low-Level-Operationen ausführt, z. B. einen Motor steuert oder als Benutzerschnittstelle fungiert.

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