08.02.2019
KI-Projekte
Daran arbeitet IBM in seinem Industry Lab
Autor: Alexandra Lindner
Immersion Imagery / shutterstock.com
Die Implementierung von KI bedarf einer genauen Erprobung vorab. Sonst kann schnell viel Geld verloren gehen. IBM bietet mit seinem Industry Lab die Möglichkeit, Projekte in einer Testumgebung auszuprobieren und an den entsprechenden Stellen zu optimieren.
So arbeitet das Unternehmen unter anderem gerade mit dem Hafen Amsterdam an einer Lösung zur Logistikoptimierung. Sensordaten aus dem Hafen (Wetterstationen, Verkehrsüberwachung, Pegelmessstationen und mehr) werden in die Cloud gespeist und miteinander in Relation gebracht. Die Software soll dem Hafenmeister so die optimale Einfahrts- beziehungsweise Anlegezeit für die Schiffe anzeigen. Denkbar ist zudem, den Transportschiffen diese Informationen frühzeitig zur Verfügung zu stellen, damit diese zu einem geeigneten Zeitpunkt am Hafen ankommen und lange Wartezeiten vermeiden können. Grundsätzlich ist es aber auch denkbar die so entstehende Lösung auch an Flughäfen, LKW-Depots und anderen Logistikzentren einzusetzen.
Ein weiteres Projekt dreht sich rund um vernetzte Autos. Dabei wird einer Lösung erprobt, die jegliche Fahrzeugdaten erfassen und schlussendlich sinnvoll verwerten soll. Für Versicherungen könnten entsprechende Informationen interessant sein, da die Daten einem spezifischen Fahrzeug zugeordnet werden können. Damit die Daten jedoch an die Versicherungen weitergeleitet werden dürfen, muss der jeweilige Kunde (aufgrund der DSGVO) dem zustimmen. Dennoch hat dieses Marktsegment durchaus Potenzial. Finanziell betrachtet kann damit ein Umsatz von rund fünf Euro pro Monat pro Fahrzeug generiert werden, so IBM. Gedacht sind solche Daten aber in erster Linie für die Optimierung und die Entwicklung zukünftiger Modelle.
Anwendungen für Smart Home und Industrie
Daneben führt IBM noch zahlreiche weitere Testreihen durch. Darunter Entwicklungen für das Smart Home, um zum Beispiel älteren Personen ein möglichst langes Leben in der eigenen Wohnung zu ermöglichen. Mithilfe von Sensoren an Türen, Lichtschaltern und anderen typischen Stellen im Haushalt, die das Verhalten des Bewohners widerspiegeln, werden die Gewohnheiten ausgelotet. Nachdem die KI darauf trainiert ist, kann bei einer auffälligen Abweichung schnell Hilfe geschickt oder ein Notfallkontakt informiert werden. Solche Abweichungen können zum Beispiel registriert werden, wenn die Tür zur Toilette für einen bestimmten Zeitraum nicht geöffnet wurde.
Aber auch für die Industrie werden Modelle trainiert. So kann ein KI-gesteuerter Roboter in Sekundenschnelle fehlerhafte Teile erkennen. Die Sensoren an der Maschine sind aber auch dazu da, die Funktionalität des Roboters im Auge zu behalten (Health Score). Derzeit arbeiten die Experten daran, die von der Maschine erzeugten Geräusche mittels integrierter Mikrofone einzufangen. Minimale Abweichungen könnten ein Hinweis auf einen Defekt sein. Die KI soll dann aber sogar in der Lage sein, eine exakte Diagnose abzuliefern, was repariert oder ersetzt werden muss.
Diese und andere Projekte befinden sich momentan noch in einer Testphase und werden optimiert und trainiert. Ob beziehungsweise wann diese Marktreife erlangen, ist noch nicht klar.
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