Maschinelles Lernen und industrielles Internet

Auf der jüngsten DLD-Konferenz beschäftigten sich einige der interessantesten Sitzungen mit künstlicher Intelligenz oder mit dem "industriellen Internet". Die Veteranen von Amazon und Watson sprachen darüber, wie KI und maschinelles Lernen die verschiedenen Branchen in Zukunft verändern werden, und die Leiter einiger der größten Fertigungsunternehmen diskutierten, wie sich Big Data, Sensoren und Anpassungen auf die Art und Weise auswirken, wie Produkte hergestellt werden.

Maschinelles Lernen und seine Auswirkungen auf andere Branchen

Werner Vogels, CTO von Amazon.com, sprach über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Manoj Saxena, Vorsitzender von Cognitive Scale und ehemaliger General Manager der IBM Watson-Gruppe; und Chris Boos, CEO von Arago, einem deutschen Unternehmen, das sich auf die Verwendung von KI für die Automatisierung konzentriert. Moderiert von Matthew Egol, einem Partner im Strategie- und Beratungsteam von PWC, sprach das Panel darüber, wie Daten und maschinelles Lernen eine Vielzahl von Branchen verändern.

Die meisten Diskussionsteilnehmer waren sich einig, dass das Gesundheitswesen der nächste wichtige Bereich ist, der von der wachsenden Intelligenz der Maschinen tatsächlich betroffen ist. Laut Boos sind die Daten vorhanden, ebenso wie genügend künstliche Intelligenz, um Diagnosen durchführen zu können. Was jedoch fehlt, ist die Art und Weise, wie wir das Problem lösen. Er merkte an, dass es in der heutigen Fachmedizin zwar einen einzigen Experten für jeden Teil Ihres Körpers gibt, theoretisch jedoch eine Maschine, die Informationen aus mehreren Fachgebieten kombiniert.

Zum Beispiel sprach Saxena darüber, wie in einem großen öffentlichen Krankenhaus in Dallas 70 Menschen mit neuen Techniken mit bis zu 70.000 Kindern mit Asthma umgehen können. Durch die Kombination von Daten darüber, wo Patienten leben, mit Umweltdaten von Diensten wie weather.com und pollen.com kann ein kognitives System Korrelationen zwischen der Konzentration von Ragweed in der Luft und Asthma erkennen und dann Informationen oder Inhalatoren direkt an Kinder in Gebieten senden, in denen Es ist wahrscheinlich, dass Asthmaanfälle zunehmen.

Vogels sprach über andere Beispiele im Gesundheitswesen und sagte, es sei wichtig, Krankheiten vorbeugen zu können, anstatt auf sie zu reagieren. und Saxena stimmte darin überein, dass der Schwerpunkt zu stark auf Technologie gelegt wurde, die Ergebnisse jedoch nicht ausreichten.

Boos sprach darüber, wie Technologie auch für Anwendungen wie die Automatisierung des IT-Betriebs eingesetzt werden kann. Eine Sache, an die er sich erinnern müsse, sei, dass "maschinelles Lernen nichts als Experimentieren ist" und dass wir weiterhin Lehrer für die Maschinen benötigen.

Weitere Anwendungen, über die Vogels sprach, sind Videoanalysen zur Verfolgung von Käufern, die durch die Gänge laufen, um das Design des Geschäfts zu verbessern, und die Verwendung von Sensoren an Industrieanlagen wie Gasturbinen, an Autos zur vorbeugenden Wartung und in Krankenhäusern, um die Wartezeit der Menschen zu verkürzen für Aufzüge.

Vogels stellte fest, dass die größten und disruptivsten Unternehmen alle auf Daten aufbauen, während Saxena angab, dass sich nicht nur das Datenvolumen, sondern vor allem auch die Art der Daten mit Tweets und anderen unstrukturierten Daten ändert immer wichtiger werden. Aber er sagte, Computer verstehen unstrukturierte Daten nicht gut.

Vogels sagte, dass "wir mit Daten zurückblicken" und uns auf die Berichterstellung konzentrieren, aber was jetzt wichtig ist, sind vorausschauende Systeme. Er lobte den maschinellen Lerndienst von Amazon als eine Technologie, mit der jeder eine vorausschauende Engine bauen kann.

Saxena stimmte zu und sagte, die Berichterstattung werde in 10 Jahren ganz anders aussehen. Er verglich die aktuellen Berichtssysteme mit dem American Football, bei dem die Teams zwischen den Spielen anhalten und dann entscheiden, was zu tun ist, und sagte, dass die Berichterstattung in Zukunft eher der Nonstop-Aktion im Formel-1-Rennen ähneln wird. Er sagte, wir wechseln von Aufzeichnungssystemen zu Systemen des Engagements zu Systemen der Einsicht. Aber er sagte, wir sollten AI nicht als "künstliche Intelligenz" betrachten, sondern als "erweiterte Intelligenz".

"Denk an Jarvis, nicht an HAL", sagte er.

Das industrielle Internet und wie es die Fertigung verändert

Ein anderer Abschnitt brachte einige große produzierende Unternehmen und beschäftigte sich hauptsächlich mit dem "industriellen Internet" und wie es die Dinge verändern wird.

Horst Kayser, Chief Strategy Officer des Industriekonzerns Siemens, sprach darüber, wie die "Digitalisierung" den Ansatz des Unternehmens in vielen Bereichen veränderte, einschließlich der Verlagerung von interner Forschung und Entwicklung auf offenere Innovation. Er sprach über die Herausforderungen eines intelligenten Managements von Teilen eines vielfältigen Energiesystems, wie z. B. die Fernüberwachung und -wartung eines Systems aus 7.000 Windturbinen, bei dem nun auch selbstlernende Algorithmen zum Bewegen der Blätter in die optimale Position verwendet werden, was seiner Meinung nach die Folge sein könnte in ein paar Prozentpunkten mehr Effizienz (was nicht viel klingt, sich aber durchaus rechnen kann). Andere von ihm diskutierte Anwendungen reichten vom virtuellen Prototyping bis zu einer vollständig automatisierten Anlage.

Richard Ploss, CEO von Infineon, beschrieb eine Zukunft, in der Roboter mit Menschen zusammenarbeiten. Wir brauchen Roboter, die nicht gefährlich sind, aber eine Verbindung zwischen dem industriellen Internet und dem Leben herstellen. Als Beispiel zeigte er ein Video von "bionischen Ameisen", die gemeinsam Objekte bewegten.

Infineon hatte sich zum Ziel gesetzt, die Produktivität der Massenfertigung mit der Individualität der kundenspezifischen Fertigung zu verbinden. Laut Ploss wird das industrielle Internet die Individualisierung auf ein neues Level heben. So können Sie ganz einfach Ihren eigenen Schuh entwerfen, der nach individuellen Wünschen hergestellt und innerhalb von 24 Stunden geliefert wird. In einem solchen System würde der Kunde das endgültige Design durchführen, aber das System hätte die Daten, um dies zu ermöglichen.

Michael Mendenhall, Marketingchef bei Flextronics, der für eine Vielzahl von Firmen kundenspezifische Fertigung betreibt, sagte, der neue Trend bestehe darin, "Produkt als Plattform" zu betrachten. Anstatt nur Hardware zu bauen, möchten Sie also etwas, mit dem Sie Anwendungen und Services erstellen können um. Als Teil davon glaubt er an "Open Innovation" mit Menschen, die in angrenzenden Branchen arbeiten, um Dinge zu erledigen.

Zu den interessanten Produkten, die er diskutierte, gehörte ein "Tattoo", das biometrische Daten messen und in einen Sicherheitsgurt integriert werden kann, um Sie vor dem Einschlafen zu warnen, und ein kleines Band, das den Blutzucker messen kann Kosten der chronischen Gesundheitsversorgung für Diabetes und andere Krankheiten um 20 Prozent.