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Eine kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz (KI) und wie die Entwicklung intelligenter Modelle hochwertige Lösungen hervorbringt

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Eine kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz (KI) und wie die Entwicklung intelligenter Modelle hochwertige Lösungen hervorbringt

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Künstliche Intelligenz (KI) ist keine Unbekannte mehr, sondern ein fester Bestandteil unserer täglichen Interaktion miteinander und mit den uns umgebenden Geräten. Von der Antike bis zum 20. Jahrhundert, von den griechischen Philosophen bis zu Turing und McCarthy, verfügen wir heute über Modelle, die fotorealistische Bilder erzeugen können, und über zahlreiche industrielle Anwendungen. Dies ist eine kurze Einführung in die KI und wie die KI-Abteilung von Aplicaciones Tecnológicas sich auf die Erstellung von trainierten Modellen spezialisiert hat, die ständig weiterentwickelt werden, um die #Effizienz ihrer Lösungen zu erreichen, die darüber hinaus an die Bedürfnisse jedes Kunden angepasst werden können.

Künstliche Intelligenz, auch bekannt unter der Abkürzung (KI), ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Entwicklung von Computersystemen und Algorithmen befasst, die bestimmte, dem Menschen ähnliche Fähigkeiten aufweisen. Die Ursprünge dessen, was wir heute als KI kennen, gehen auf die 1940er Jahre zurück, als Wissenschaftler begannen, die Möglichkeit zu untersuchen, Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind, zu lernen und zu denken - Ideen, die zuvor nur Raum für Spekulationen ließen.

Das ursprüngliche Konzept der künstlichen Intelligenz geht auf die Antike und die philosophischen Überlegungen über die Natur der Intelligenz und die Möglichkeit der Mechanisierung des menschlichen Denkens zurück. Zu dieser Zeit entstanden auch die ersten Mythen über Automaten (Maschinen, die die Gestalt und die Bewegungen eines belebten Wesens nachahmen), wie z. B. der Riese Talos, der proto-androide Verteidiger Kretas[1]

Die Darstellung künstlicher Intelligenz in der Belletristik ist seit ihren Anfängen eine Quelle der Inspiration und Reflexion. Autoren wie Isaac Asimov stellten sich Welten vor, die von Robotern bevölkert sind, in deren Programmierung ethische Gesetze eingebettet sind, während Werke wie Arthur C. Clarkes 2001: Odyssee im Weltraum die Interaktion zwischen Menschen und einer Form künstlicher Intelligenz namens HAL 9000 untersuchten. Diese literarischen und filmischen Werke trugen dazu bei, die öffentliche Wahrnehmung von KI zu prägen, und warfen grundlegende Fragen zur Ethik und zur Koexistenz von Menschen und Maschinen auf.

Einer der ersten Meilensteine in der Entwicklung der KI war die Arbeit des britischen Mathematikers Alan Turing. Im Jahr 1950 veröffentlichte er eine Arbeit mit dem Titel Computing Machinery and Intelligence [2], in der er die Frage stellte. darin stellte er die Frage: "Können Maschinen denken?" und schlug den Turing-Test vor, eine Methode, mit der sich anhand von Fragen feststellen lässt, ob eine Maschine in der Lage ist, intelligentes Verhalten ähnlich dem eines Menschen zu zeigen. Eine umgekehrte Version dieses Tests, der so genannte Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA), wird täglich als Sicherheitsmaßnahme eingesetzt, um zu erkennen, ob ein Mensch oder eine Maschine versucht, auf ein System zuzugreifen.

Später, im Jahr 1956, organisierten John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon und andere Wissenschaftler die Dartmouth Conference on Artificial Intelligence, aus deren Schlussfolgerungen der uns allen bekannte Begriff hervorgegangen ist. Diese Konferenz gilt als der Ausgangspunkt der modernen KI[3]

In den folgenden Jahrzehnten hat die KI große Fortschritte gemacht. Heute wird sie in einem breiten Spektrum von Anwendungen eingesetzt, von der Medizin bis zur Industrie, und hat über generative Text- und Bildmodelle wie ChatGPT Einzug in unser tägliches Leben gehalten. In der Industrie wird die KI eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz und Produktivität zu steigern und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Künstliche Intelligenz: Lernen, sich weiterzuentwickeln

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Bereich der KI, der sich auf Algorithmen und Techniken spezialisiert, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung auf der Grundlage von Erfahrungen zu verbessern. Innerhalb der maschinellen Intelligenz konzentriert sich das Deep Learning auf Algorithmen, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren, die in Analogie zum menschlichen Gehirn aufgebaut sind.

Die KI-Abteilung von Aplicaciones Tecnológicas S.A. entwickelt maßgeschneiderte Modelle und Tools auf der Grundlage von KI zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. aus dem medizinischen oder dem Energiesektor, und wendet diese Systeme und Algorithmen mit einem klaren Ziel an: die Digitalisierung von Prozessen, um qualitativ hochwertige Lösungen zu liefern, die in der Lage sind, jedes System weiterzuentwickeln und zu optimieren.

Die zunehmende Fähigkeit der KI, Muster in den von Sensoren gesammelten Daten zu erkennen, ermöglicht es beispielsweise, den Zustand einer elektrischen Infrastruktur in Echtzeit auf Fehlfunktionen zu überprüfen, sowohl in der Anlage selbst als auch in den daran angeschlossenen Geräten.

Wie funktioniert ein KI-Modell?

Die Funktionsweise von Modellen der künstlichen Intelligenz beruht auf der Auswertung großer Datenmengen. Diese Informationseinheiten sind jedoch nutzlos, wenn sie nicht verarbeitet werden.

Damit ein Modell beispielsweise beim überwachten Lernen lernen kann, Muster und Beziehungen in den erhaltenen Informationen zu erkennen, muss ihm eine Reihe von gekennzeichneten Daten zur Verfügung gestellt werden, die es ihm ermöglichen, das gewünschte Ergebnis zu verstehen. Das bedeutet, dass es wissen muss, was die richtige Antwort für jede Eingabe ist, um seine Parameter anzupassen, seine Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern und die Daten so zu interpretieren, dass sie nützliche Informationen liefern.

Die intelligenten Sensing-Lösungen von Aplicaciones Tecnológica sammeln die Rohdaten und wandeln sie mit Hilfe eines trainierten Modells in nützliche Informationen für den Kunden um. Auf diese Weise lassen sich Prozesse optimieren und Anomalien erkennen, sobald sie auftreten.

Welche Anwendungen gibt es?

Ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI), wie das von Aplicaciones Tecnológicas S.A. entwickelte, eröffnet einen grenzenlosen Horizont für die Effizienz eines Erdungssystems, sowohl für das System selbst als auch für alle angeschlossenen Elemente.

KI und maschinelles Lernen sind in der Lage, jede Anomalie automatisch zu erkennen und in Echtzeit zu signalisieren, um so schnell wie möglich und im Falle eines Falles (Diebstahl von Material, Fehlfunktion von Geräten usw.) eine korrigierende Wartung durchzuführen.

Auf diese Weise schützen die Unternehmen ihre Anlagen, verringern die Energieverschwendung infolge eines Ausfalls und sparen Kosten. Darüber hinaus kann das System durch Mustererkennung und auf der Grundlage der aufgezeichneten Daten vorhersagen, wann vorbeugende Wartungsmaßnahmen erforderlich sind, um kritische Situationen zu vermeiden.

Darüber hinaus sind wir als Outsourcing-Unternehmen darauf spezialisiert, unseren Kunden maßgeschneiderte Smart Digital Ecosystems-Lösungen anzubieten, die es ihnen ermöglichen, ihre Anforderungen an Datenanalyse und künstliche Intelligenz auszulagern. Dies hilft ihnen, sich auf ihre Kernaktivitäten zu konzentrieren und Kosten zu senken, während sie gleichzeitig von unserem Fachwissen und unseren technischen Fähigkeiten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-basierten Lösungen profitieren.

[1] Bürgermeister, Adrienne. Götter und Roboter: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton University Press, 2018)

[2] Turing, A.M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, Band LIX, Nummer 236, Oktober 1950, Seiten 433-460.

[3] Artificial Intelligence Coined at Dartmouth. (Website der Dartmouth Milestones)