Künstliche Intelligenz
KI von der Anwendung bis ins Rechenzentrum
Klar ist: Das Datenvolumen wird in den kommenden Jahren massiv zunehmen. Doch Daten allein bringen noch keinen Mehrwert. Sie müssen zuerst gesammelt und verarbeitet werden, um sie im Anschluss sinnvoll nutzen zu können. Eine vielversprechende Lösung liegt in der Künstlichen Intelligenz.
Aktuellen Schätzungen zufolge generiert der durchschnittliche Internetnutzer weltweit im Jahr 2020 bis zu 1,7 GB Daten pro Monat. Hinzu kommen öffentliche Einrichtungen, wie beispielsweise intelligente Krankenhäuser (3.000 GB/Tag), vernetzte Transportmittel, wie Flugzeuge (40.000 GB/Tag) und autonome Fahrzeuge (4.000 GB/Tag) sowie smarte Fabriken (1.000.000 GB/Tag). Wir sprechen also von einem enormen Anstieg des Datenvolumens über die nächsten Jahre hinweg. Doch die Daten alleine bringen noch keinen Mehrwert. Sie müssen zuerst gesammelt und verarbeitet werden, um sie im Anschluss sinnvoll nutzen zu können. Eine der größten Herausforderungen hierbei ist ihre effiziente Analyse: Für bestimmte Anwendungen müssen zahlreiche Informationen in Echtzeit verarbeitet werden. Mit herkömmlichen Analysemethoden lässt sich das zum Teil schon heute nicht mehr bewerkstelligen. Eine vielversprechende Lösung liegt in der Künstlichen Intelligenz (KI).
Datenanalyse durch Künstliche Intelligenz
Es gibt einige Definitionen von KI – sehr vereinfacht gesagt, versteht man darunter, dass ein (Computer-) System kognitive „intelligente“ Eigenschaften, wie vor allem das Lernen, appliziert. KI als Gebiet der Forschung ist nicht neu, aber erst die Kombination aus der Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und den enormen Fortschritten bei der Rechenleistung, zusammen mit der Verbesserung in den Methoden, verhilft der KI gerade zum Durchbruch. Dennoch stehen wir erst am Anfang einer spannenden Entwicklung.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz wird einen tiefgreifenden Wandel von Industrie und Gesellschaft bewirken. Wir sind gewohnt, dass Computer die Rechenarbeit übernehmen und die Menschen die intelligenten Entscheidungen treffen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wird diese Aufteilung aufgeweicht. Intel sieht KI vor allem als Technologie, die vollkommen neue Möglichkeiten der Datenanalyse eröffnet. Die klassische Datenanalyse ist oft deskriptiv oder diagnostisch. Das bedeutet, dass die gesammelten Informationen beschrieben und im Nachhinein Schlussfolgerungen daraus gezogen werden. Künstliche Intelligenz hingegen ist eine Methode, auch einen Blick in die Zukunft zu werfen: Durch prädiktive Analyse werden Vorhersagen getroffen, die auf den gesammelten Daten basieren. Noch etwas ausgereifter ist die präskriptive Analyse: Sie nutzt die verfügbaren Informationen für Computersimulationen, anhand derer der Mensch zuverlässige Entscheidungen treffen kann. Die komplexeste Stufe der Datenanalyse ist schließlich die kognitive Analyse: Bei dieser Analyse imitiert die Künstliche Intelligenz menschliche Gedankengänge und lernt selbstständig aus den Resultaten. Auf diese Art ermöglicht sie automatisierte Prozessvorgänge.
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