Auf einen Blick

Mit dem Begriff Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) bezeichnet man eine Software, die intelligentes Verhalten simuliert. Dazu gehört z. B., dass die Software relativ eigenständig Entscheidungen treffen und Probleme lösen kann. Maschinelles Lernen sorgt dafür, dass die Software immer weiter aus neuen Informationen lernen kann, um selbstständig ihre Vorgehensweisen und Entscheidungskriterien zu verbessern.

AIoT: Künstliche Intelligenz im IoT

Die Kombination aus dem Internet of Things und künstlicher Intelligenz macht die vernetzten Geräte erst so richtig nützlich. Man spricht bei dieser Kombination auch von "AIoT" - von der Artificial Intelligence of Things. Die Infrastruktur, die das Internet of Things mit Sensoren, Daten und Geräten bietet, wird mit den Vorzügen von KI verbunden. Das trägt dazu bei, Anwendungen noch effizienter zu gestalten.

Effizientere Lösungsfindung nach menschlichem Vorbild
Unter dem Begriff Cognitive Computing sind Technologien zusammengefasst, die mittels KI menschliche Denkmuster und Verhaltensweisen simulieren, um Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen. Im Rahmen von IoT-Anwendungen können Lösungsansätze aus dem Cognitive Computing z. B. dazu beitragen, aus Prozessen zu lernen und sie immer weiter zu verbessern. Das Besondere an Cognitive Computing ist, dass in der Regel kein fest definiertes Ziel vorgegeben wird. Stattdessen soll das System eigenständig lernen und selbst entscheiden, wie sich ein Prozess optimieren lässt - ähnlich wie Menschen dies tun würden, wenn sie vor einem Problem stehen.

Daten effizienter verwalten und analysieren
KI und Cognitive Computing kommen auch in Verbindung mit Big Data zum Einsatz, um die großen Datenmengen effizient und sinnvoll zu verarbeiten. Vernetzte Geräte sammeln in der Regel sehr viele Daten, die sie für die interne Kommunikation benötigen. KI kann mehr aus diesen Daten herausholen und z. B. umfangreiche, zielgerichtete Analysen anfertigen, aus denen sich wiederum neue Erkenntnisse zur Optimierung des untersuchten Prozesses gewinnen lassen.

Verbesserte Machine-to-Machine (M2M) Kommunikation
Laufend hinzulernende Systeme können auch die Kommunikation zwischen Maschinen verbessern, indem sie beispielsweise optimieren, welches Gerät wann welche Informationen bekommt.

Verbesserte Schnittstellen zwischen IoT und Mensch
Maschinelles Lernen wird auch genutzt, um Informationen besser für das menschliche Auge aufzubereiten - und somit eine verbesserte Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu schaffen. Die aufbereiteten Informationen können z. B. dabei helfen, leichter Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig gibt es die Option, dass diese Systeme durch menschliche Interaktion stetig hinzulernen, um im Laufe der Zeit immer selbstständiger zu werden und bessere Entscheidungen zu treffen.

Vorteile von KI im Internet of Things

Die Kombination von künstlicher Intelligenz und dem Internet of Things bringt viele Vorteile, darunter:

• Optimierung von Produktion
• Lösungsfindung in Forschung und Entwicklung
• Identifikation von schwer erkennbaren Anomalien
• Verbesserung von Zuverlässigkeit, Effizienz und Produktivität