Diese sechs KI-Trends werden 2019 für Ingenieure und Wissenschaftler wichtig

Sebastian Gerstl, Elektronik Praxis

Spezialisierung, Interoperabilität und stärkere Zusammenarbeit – drei von sechs KI-Trends, die 2019 nicht nur für Wissenschaftler, sondern auch für Ingenieure von Bedeutung sein werden.

KI verbreitet sich schnell in allen Branchen. Daher muss sie verfügbar, zugänglich und anwendbar für Ingenieure und Wissenschaftler unterschiedlicher Fachrichtungen werden. Dr. Frank Graeber, Manager Application Engineering bei MathWorks, fasst sechs Trends zusammen, die 2019 die Entwicklung und Anwendung von KI maßgeblich bestimmen sollen.

Die Komplexität immer größerer Datensätze, Cloud Computing, die Implementierung in Embedded-Anwendungen und größere Entwicklungsteams stellen Entwickler vor neue Herausforderungen. Um diesen zu begegnen, werden Lösungsanbieter an Wegen für mehr Zusammenarbeit und Interoperabilität arbeiten. So werden produktivere Workflows entstehen und die Abhängigkeit von IT-Abteilungen wird abnehmen.

KI ist nicht nur für Datenwissenschaftler

Ingenieure und Wissenschaftler, nicht nur Datenwissenschaftler, werden die Einführung von Deep Learning vorantreiben. Nicht nur die Offenheit für neue Techniken, sondern auch wirtschaftliche Vorteile, die Künstliche Intelligenz und Automatisierungstools versprechen, werden den zunehmenden Einsatz von KI durch Ingenieure und Wissenschaftler vorantreiben.

Neue Workflow-Tools vereinfachen und automatisieren die Daten-Synthese, das Labeling, die Vorverarbeitung und Bereitstellung von Daten. Diese Tools erweitern auch die Bandbreite der Anwendungen von Bild- und Computer-Vision bis hin zu Zeitreihen-Daten wie Audio, Signalverarbeitung und IoT. So wird KI abseits der Datenwissenschaft zum Beispiel in unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) eingesetzt werden, um mithilfe von KI Objekte in Satellitenbildern zu erkennen, oder bei Krebsvorsorgeuntersuchungen zur Früherkennung von Krankheiten.

Industrielle Anwendungen erfordern Spezialisierung

Industrielle Anwendungsmöglichkeiten werden zu einem wichtigen Einsatzfeld für KI, erfordern aber auch eine größere Spezialisierung. Damit IoT- und KI-getriebene Anwendungen, wie Smart Cities, Predictive Maintenance und Industry 4.0 von visionären Konzepten zur Realität werden, müssen einige Kriterien erfüllt sein. Sicherheitskritische Anwendungen verlangen beispielsweise nach einer höheren Verlässlichkeit und Verifizierbarkeit. Wohingegen fortschrittliche mechatronische System Designansätze benötigen, die mechanische, elektrische und andere Komponenten integrieren.

Eine weitere Herausforderung ist, dass diese spezialisierten Anwendungen wie zum Beispiel Systeme zur Erkennung von Überhitzung bei Flugzeugtriebwerken oft von dezentralen Entwicklungs- und Serviceteams entwickelt und verwaltet werden. Sie sind somit nicht unter der IT zentralisiert.

Interoperabilität

Für den Aufbau einer umfassenden KI-Lösung ist die Zusammenarbeit von verschiedenen Systemen, Programmen oder Plattformen essentiell. Die Realität ist, dass es kein einzelnes Framework gibt, das die besten Lösungen für alle Anwendungsbereiche der KI bieten kann. Derzeit konzentriert sich jedes Deep Learning Framework auf einige wenige Anwendungen und Produktionsplattformen, während effektive Lösungen Teile aus mehreren verschiedenen Workflows zusammenführen müssen.

Dies erzeugt Reibung und reduziert die Produktivität. Diesem Problem nehmen sich Unternehmen wie ONNX.ai an. Sie bieten eine Umgebung, in der Entwickler, das beste Werkzeug frei wählen, ihre Modelle einfacher teilen und ihre Lösungen auf einer breiten Palette von Produktionsplattformen einsetzen können.

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