Machine Learning in der Industrie einsetzen

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Machine-Learning-Algorithmen entscheiden mittlerweile, ob ein Kunde am Automaten Geld ausbezahlt bekommt und sie erkennen die Gesichter von Freunden in den sozialen Netzen. Aus der Konsumentenwelt kommend, springt Machine Learning (ML) nun über in die Produktion. Obwohl mit dem Begriff Maschine im ML Rechner und nicht Produktionsmaschinen gemeint sind, werden auch diese über kurz oder lang die Fähigkeit bekommen, selbstständig zu lernen.

Wenn Apples mit einem KI-Chip ausgestattetes iPhone X mit den Bildern seines Eigentümers trainieren und sich das Resultat für die zukünftige Zugangskontrolle als Modell ablegen kann, sind den Träumen der Maschinenentwickler von ML-basierten Edge-Applikationen keine Grenzen gesetzt. Doch je repetitiver die Arbeitsabläufe, desto tiefgreifender die Änderung zukünftiger Arbeitsabläufe.

Titelstrecke Edge-Computing

• Industrielles Edge-Computing als neues Paradigma
• Tutorial, Teil 1: BaSys und Eclipse BaSyx für die wandelbare Produktion
• Machine Learning in der Industrie

Während KI in der Medizin immer öfter die Arbeit von Radiologen und Nuklearmedizinern übernimmt, weil sie in immer mehr Teilbereichen akkuratere Diagnosen stellen kann als der Mensch, ermöglicht KI dem Arbeiter in der Produktion, hochwertigere Arbeit auszuführen.

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