KI ist in aller Munde, dennoch fehlt es vielen Unternehmen an Ideen, wie sie die Technik konkret einsetzen können. Ein vom deutschen Digitalverband Bitkom herausgegebener Leitfaden will hier Abhilfe schaffen und beschreibt zwölf KI-Anwendungsbeispiele. [...]
Als KI-Experte weiß Nabil Alsabah, Bereichsleiter künstliche Intelligenz und Big-Data.AI Summit beim Bitkom, über die große Anziehungskraft des Themas nur zu gut Bescheid. »Die öffentliche Debatte über KI und Big Data ist viel zu häufig von Science-Fiction-Szenarien geprägt, die wenig Relevanz für das Alltagsgeschäft von Unternehmen haben«, klagt Alsabah. Um dem entgegenzuwirken habe der Bitkom in einem KI-Leitfaden »Konkrete Anwendungsfälle von KI & Big-Data in der Industrie« (so auch der Ttel des Leitfadens) aus unterschiedlichen Branchen zusammengetragen.
Diese Praxisbeispiele zeigen, »wie diese innovative Technologien eingesetzt werden können, um ganz konkret die Ergebnisse zu verbessern oder den Ressourcenverbrauch zu reduzieren«, so Alsabah. Zwar sind laut Bitkom deutsche Unternehmer davon überzeugt, dass KI eine Schlüsseltechnologie ist und extrem wichtig für die Wettbewerbsfähigkeit ist, trotzdem liegt der Anteil der Firmen, die den Einsatz von KI diskutieren, ihn planen oder umsetzen bei nur zwölf Prozent. Big Data hingegen setzen laut Bitkom bereits fast 60 Prozent der Unternehmen um. Dies soll der Leitfaden ändern helfen, indem er anschaulich konkreten Nutzen von KI-Projekten zeigt. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Autonome Mobilität, Zahnmedizin, Post, Stahl, Logistik, E-Health, Industrie 4.0, Handel und Fintech.
Von Mobility-Lösungen …
Im Buch wird beispielsweise beschrieben wie sich Fahrzeugdaten nutzen lassen, um eine Risikoeinschätzung für das individuelle Fahrverhalten zu liefern, aber auch um Schlaglöcher auf einer Karte zu markieren und so die Straßenqualität zu verbessern. In einem anderen Anwendungsfall aus der Mobilität werden mit Hilfe von anonymisierten Smartphone-Daten Bewegungsmuster erstellt, um ideale Standorte für Car-Sharing-Stationen oder E-Auto-Ladestationen zu ermitteln.
… zu Anwendungen in der Medizin
Der Leitfaden zeigt, wie künstliche Intelligenz in der Kieferorthopädie bei der sogenannten Kephalometrie genutzt werden kann. Diese ist in den meisten Ländern zu Beginn jeder kieferorthopädischen Behandlung (z.B. für eine Zahnspange) gesetzlich verpflichtend. Dabei muss ein seitliches Röntgenbild sehr schematisch ausgewertet werden, was bisher rund zehn bis fünfzehn Minuten dauert. Dank KI kann die Bildanalyse in weniger als einer Sekunde erledigt werden – bei weltweit etwa 10 Millionen Kephalometrien pro Jahr sind so gigantische Effizienzsteigerungen möglich. Zu nennen ist hier das Hamburger Startup CellimatiQ, das sich mit der Auswertung von medizinischen Bildern (Röntgen, DVT, MRT, Foto etc.) mithilfe von KI beschäftigt. Massive künstliche neuronale Netze in der Größenordnung von 200 Millionen Neuronen (= numerisch ca. 1/400 des menschlichen Gehirns) simulieren das Sehvermögen des visuellen Cortex und können zuverlässig Strukturen und Muster in Bildern identifizieren. Für die oben genannte Kephalometrie kommt die Software »DentaliQ« zum Einsatz (siehe Bild oben).
Aber auch in der Onkologie können Datenanalyse und KI helfen: Von der Krebsfrüherkennung, bei der selbst kleinste Veränderungen auf Röntgenaufnahmen und CT-Bildern entdeckt werden, bis hin zur perfekten individuellen Therapie, die auf den aktuellsten Leitlinien basiert.
Weiters behandelt der Leitfaden Praxisbeispiele wie den Aufbau einer Price Engine für einen Kfz-Ersatzteilhändler, die Vorhersage von Fahrgastströmen auf Bahnhöfen sowie den Einsatz von KI und Datenanalyse in einer eher konservativen und wenig technologieaffinen Branche wie der Stahlindustrie. Der Leitfaden steht zum kostenlosen Download bereit unter www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Konkrete-Anwendungsfaelle-von-Kuenstlicher-Intelligenz-Big-Data-in-der-Industrie.
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