Big Data bringt Intelligenz in die Produkte
Titelbild: © Mopic/Shutterstock.com Posted on von Big Data

Big Data bringt Intelligenz in die Produkte

Ohne Machine Learning und Big Data gibt es keine intelligenten Systeme – und keine Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz (KI). Fraunhofer-Forscher zeigen anhand von aktuellen Beispielen aus der Automobilindustrie, wie Produkte und Dienstleistungen sich mittels KI veredeln lassen.

Wir sprechen mit unseren Smartphones, die ersten autonomen Fahrzeuge sind auf den Straßen unterwegs und Chat-Bots führen täuschend echte Unterhaltungen mit Menschen. Künstliche Intelligenz ist im Alltag angekommen – oft nehmen wir sie schon gar nicht mehr als solche wahr. Auch die Industrie setzt immer mehr auf kognitive Technologien, die nicht nur Daten und Geräte vernetzen, sondern auch Unternehmen und Geschäftsprozesse. Diese Vernetzung ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen und umfasst Großkonzerne ebenso wie mittelständische Unternehmen.

In seinem KI-Zukunftslab zeigt das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS anhand von aktuellen Beispielen aus der Fraunhofer-Forschung, wie Big Data und Machine Learning Produkte und Dienstleistungen auf den Weg zu künstlicher Intelligenz bringen. „Machine Learning gerät immer dort an seine Grenzen, wo nicht genügend Daten verfügbar sind, um die Algorithmen entsprechend zu trainieren, oder wenn die Phänomene für die aktuelle Verfahrensgeneration noch zu komplex sind. Deswegen forschen wir am Fraunhofer IAIS daran, das klassische Wissen, das Ingenieure oder Domänenexperten haben, mit dem zu kombinieren, was die Verfahren können“, sagt Professor Dr. Stefan Wrobel, Institutsleiter des Fraunhofer IAIS. Das praktische Ergebnis sind kognitive Systeme, die Menschen besonders bei komplexen Aufgaben sinnvoll unterstützen.

Fahrzeugwahl: Selbstlernender Algorithmus fragt nach persönlichem Stil und Geschmack

„Sage mir, wie Du lebst und ich sage Dir, welches Auto zu Dir passt!“ Die Suche nach einem neuen Fahrzeug kann kompliziert werden – groß ist das Angebot an unterschiedlichen Modellen, Ausstattungsmerkmalen und technischen Features. Anstatt sich durch Unmengen an Konfigurationsdetails zu klicken, macht Mercedes-Benz jetzt die Fahrzeugauswahl zum Lifestyle-Erlebnis: Wissenschaftler des Fraunhofer IAIS haben in Zusammenarbeit mit Berylls Strategy Advisors, Nolte & Lauth und SBN Data Technologies einen selbstlernenden Algorithmus für den Mercedes-Benz Lifestyle-Konfigurator entwickelt.

Statt nach Modell, Motor und Ausstattungsmerkmalen fragt das Echtzeit-Empfehlungssystem nach Vorlieben bei Musikrichtung, Architektur und Reisezielen und schlägt passend zum ‚Lebensstil‘ eine Auswahl an Fahrzeugen vor. Das Echtzeit-Empfehlungssystem wird dabei zunehmend treffsicherer, je mehr Antworten es gesammelt hat.

Deep-Learning-Verfahren für autonomes Fahren

Das autonome Fahren ist längst keine Zukunftsvision mehr – Automobilhersteller arbeiten fieberhaft daran, selbstfahrende Autos auf den Markt zu bringen. Doch die Technologie, die in diesen Fahrzeugen steckt, ist komplex und es sind noch viele Herausforderungen zu meistern, bis Autos wirklich sicher fahrerlos durch unsere Straßen navigieren können. Das Team des Fraunhofer IAIS nutzt Deep-Learning-Verfahren, um besonders knifflige Probleme beim assistierten bzw. autonomen Fahren zu lösen – etwa die selbständige Navigation auf Baustellen.

Grundlage für eine neue Software sind kamerabasierte Muster- und Bilderkennungsverfahren, die Objekte wie Schilder, Baken und Pylonen erkennen sowie Texte verarbeiten können. So lernt die Software die Inhalte spezifischer Hinweisschilder zu ‚lesen’ oder erkennt, dass sich die Spur verengt. Im Zusammenspiel mit Navigationsgerät und Bordcomputer sollen anders ausgewiesene Autobahn-Ausfahrten auf Baustellen korrekt angesagt, Abstände zu anderen Fahrzeugen optimal bemessen und die Geschwindigkeit rechtzeitig angepasst werden.

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