Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem Game-Changer entwickelt, der Industrien revolutioniert und die Art und Weise, wie wir leben, verändert. Anstatt Menschen zu ersetzen, ergänzt und erweitert KI unsere Fähigkeiten, verbessert Problemlösungsprozesse und eröffnet neue Möglichkeiten. Darüber hinaus eröffnet die Nutzung des ungenutzten Potenzials unstrukturierter Daten, die von Menschen generiert werden, spannende Möglichkeiten, um tiefere Einblicke zu gewinnen und komplexe Herausforderungen zu bewältigen.
Der Fallstrick der strukturierten Daten
In der Disziplin der Zuverlässigkeitstechnik und der Fehlerkurven gibt es mehrere Studien, die zeigen, dass ~20% der Geräteausfälle auf alters- und verschleißabhängige Ursachen zurückzuführen sind und die restlichen 80% zufällig oder variabel sind. Wenn die Grundursache schließlich ermittelt wird, wird häufig ein menschlicher Faktor identifiziert. Dies ist keine Anklage gegen den Menschen, sondern eine Veranschaulichung der Bedeutung unseres Einflusses. Alters- und verschleißbedingte Ausfälle lassen sich anhand von strukturierten Daten wie dem Industrial Internet of Things (IIoT), Zählerständen und Alarmen leichter vorhersagen. Unstrukturierte Daten hingegen stammen in der Regel von Menschen, z. B. Texte, handschriftliche Formulare, Bilder, Videos und Sprache. Wenn wir nur strukturierte Daten analysieren, gehen wir das Risiko ein, dass wir das menschliche Element einer komplexen Situation nicht analysieren und bis zu 80 % des Kontexts übersehen.
Unstrukturierte Daten: Eine Fundgrube an Erkenntnissen
Die meisten der täglich erzeugten Daten sind unstrukturiert und reichen von Textdokumenten, Bildern, Audio und Videos bis hin zu sozialen Medien und kollaborativen Interaktionen. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die in Datenbanken zu finden sind, haben unstrukturierte Daten kein vordefiniertes Format, so dass sie mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu verarbeiten sind. Dieser Schatz an Informationen birgt jedoch ein unglaubliches Potenzial, und KI ist der Schlüssel zur Erschließung dieser Erkenntnisse.
Wenn KI für die Analyse unstrukturierter Daten trainiert wird, kann sie Muster, Stimmungen und Kontext aus Texten, Bildern und anderen Quellen ableiten. Die Stimmungsanalyse von Kundenrezensionen zum Beispiel hilft Unternehmen, die Vorlieben und Probleme ihrer Kunden zu verstehen, was zu besseren Produkten und Dienstleistungen führt. Im Gesundheitswesen kann die KI-gestützte Analyse von Krankenakten und Forschungsunterlagen die Entdeckung von Medikamenten beschleunigen und die Patientenversorgung verbessern.
Darüber hinaus kann KI aussagekräftige Informationen aus Multimedia-Inhalten wie Bildern und Videos verarbeiten und extrahieren, was das Verständnis komplexer Probleme weiter verbessert. In autonomen Fahrzeugen kann KI beispielsweise Echtzeit-Kamerabilder analysieren, um veränderte Straßenbedingungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Anwendung der Analyse unstrukturierter Daten
Visuelle Inspektionen: Situationen, in denen eine Person eine visuelle Inspektion durchführen und in weniger als einer Sekunde eine Entscheidung treffen muss, sind hervorragende Kandidaten für Computer Vision AI. Computer Vision kann ein ganzes Bild klassifizieren oder Anomalien innerhalb eines Bildes erkennen. Diese Schlussfolgerungen können eine eigenständige Lösung oder Teil eines größeren KI-Modells sein. Die automatisierte Kleidungsinspektion ist ein Beispiel für eine eigenständige Lösung, bei der ein Bediener vor dem Betreten einer Reinraumumgebung vor einer Kamera steht und in Echtzeit Rückmeldung über seine Kleidung erhält. Zu den komplexeren Lösungen gehört die visuelle Produktinspektion zur Erkennung von Fehlern in der Produktabdeckung, zerbrochenen Fläschchen und Fremdkörpern. Die Ergebnisse der Objekterkennung fließen dann in ein größeres KI-Modell mit Zeitserien-Produktionsinformationen, IIoT-Sensoren und Alarmen ein, um Muster zu erkennen und Einblicke in die Ursachen der Defekte zu erhalten.
Trending Deviations: Die Aufzeichnungen über Qualitätsmängel und -abweichungen sind mit Bildern und freiem Text übersät. Es kann eine mühsame Aufgabe sein, jeden einzelnen Datensatz zu lesen und zu kennzeichnen, um nach Trends und Ursachen zu suchen, mit denen sich der Output einer Anlage steigern lässt. Überwachte und nicht überwachte maschinelle Methoden können eingesetzt werden, um Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen.
Den Raum lesen: Unternehmen treffen täglich Entscheidungen, die Menschen, ihre Perspektiven und die damit verbundenen Informationen betreffen. Diese Entscheidungen werden in der Regel schriftlich festgehalten, aber manchmal fehlt die Begründung oder es fehlt der Kontext. Die Ermittlung des Kontextes der Entscheidung, der psychologischen Temperatur des Raumes, wer leidenschaftlich und wer zurückhaltend war, sind alles Anwendungen der KI. Mit Hilfe der Transkription und der Verarbeitung natürlicher Sprache in Verbindung mit der Stimmungsanalyse wird eine Transkription des Gesprächs erstellt, aber auch die menschlichen (unausgesprochenen) Teile dieser Gespräche analysiert.
Fazit
Die KI-Erweiterung revolutioniert die Problemlösung, indem sie die menschlichen Fähigkeiten und die Effizienz steigert. Indem wir die Erkenntnisse nutzen, die in unstrukturierten, von Menschen generierten Daten verborgen sind, gewinnen wir ein tieferes Verständnis komplexer Herausforderungen und treffen fundiertere Entscheidungen. Die Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen schafft eine starke Synergie, die den Schlüssel zur Lösung der dringendsten Probleme unserer Zeit darstellt. Auf unserem Weg in die Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, diese Partnerschaft zu begrüßen und gleichzeitig ethische Grundsätze zu wahren, um eine Zukunft zu gewährleisten, in der KI die Menschheit ergänzt und befähigt, größere Höhen zu erreichen.