Autoren: Riccardo Biella und Paolo VeronesiSoftware-Ingenieure bei Paradox Engineering

 

Die Welt wird immer komplexer und vernetzterund erzeugen mehr Datenverkehr als je zuvor. A aktueller IDC-Bericht prognostiziert, dass vernetzte IoT-Geräte eine fast 75 Milliarden Menschen weltweit bis 2025 und generieren etwa 79,4 Zettabytes an Daten.

Diese riesige Menge an Informationen enthält einen unglaublichen Wert, aber sie muss gespeichert, verarbeitet, analysiert und korreliert werden, um ihr volles Potenzial zu erschließen. Reicht der menschliche Einsatz für diese unglaubliche Aufgabe aus? Wahrscheinlich nicht. Deshalb Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend genutzt, um eine so große und wachsende Menge an Daten zu verarbeiten, mit genaueren und schnelleren Ergebnissen als bei der traditionellen Computerprogrammierung.

Vor einigen Jahren definierte Andrew Moore, ehemaliger Dekan der School of Computer Science an der Carnegie Mellon University KI als "die Wissenschaft und Technik, die Computer dazu bringt, sich auf eine Weise zu verhalten, von der wir bis vor kurzem dachten, dass sie menschliche Intelligenz erfordert". Die KI-Technologie ist von menschlichen Verhaltensweisen und kognitiven Prozessen inspiriert, nutzt aber auch das Wissen aus anderen biotischen Prozessen wie DNA-Mutationen oder dem chemischen Zerfall von Substanzen.

Obwohl oft als Synonym genannt, Maschinelles Lernen ist etwas anderes: Es ist ein Zweig der KI, der sich mit Entwicklung von Computeralgorithmen und Erstellung von Anwendungen, die aus Daten lernen und ihre Genauigkeit mit der Zeit durch Erfahrung automatisch verbessern.

Beispiele für Machine Learning-Anwendungen sind überall um uns herum. Jeden Abend, während wir nach der Arbeit nach Hause fahren, durchsuchen digitale Assistenten das Web und spielen Musik als Reaktion auf unsere Sprachbefehle ab, unsere Uhren überwachen unseren Herzschlag, unsere Autos halten uns auf dem Laufenden und schlagen uns vor, für einen Kaffee anzuhalten, wenn wir zu müde sind.

Menschliche Gehirne haben die außergewöhnliche Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen, und dank Machine Learning werden Algorithmen diese Fähigkeit mehr und mehr schärfen und durch Informationen bessere Ergebnisse liefern. Wie weit kann Machine Learning gehen? Schwierige Frage, aber eines ist sicher: Daten spielen eine Schlüsselrolle, da ihre Qualität und Quantität die Genauigkeit der Ergebnisse beeinflussenSie sind also ein wirklich kritisches Element in jedem Machine Learning-Fortschritt.

Traditionelle Algorithmen konvertieren die Eingabe in die Ausgabe unter Verwendung einiger vorgegebener Regeln, während Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, um Vorhersagen zu treffen ohne explizit dafür programmiert zu sein.

Maschinelles Lernen bietet die beste Performance bei der Verarbeitung und Analyse großer und hochdimensionaler Datenmengen und ist damit besonders nützlich und interessant in der IoT (IoT) Welt aufgrund der großen Anzahl von Geräten, die inhomogene Daten sammeln und teilen. Nachdem sie einen statistischen Analyseprozess durchlaufen haben, sind diese Daten eine Fundgrube für die Entwicklung neuer intelligenter Anwendungen.

In einem IoT-Netzwerk können wir quittieren drei verschiedene Schichten, jeweils gekennzeichnet durch die Verfügbarkeit unterschiedlicher Ressourcen und Daten wo Machine Learning anwendbar ist: IoT-Geräte, Edge-Geräte und die Cloud.

Mit dem Aufkommen der neuen Technologien ist es möglich die Nutzung von neuronalen Netzen und Machine-Learning-Techniken auf allen IoT-Ebenen zu integrieren, um komplexe Datenanalysen lokal durchzuführen. IoT-Geräte, wie z. B. typischerweise eingeschränkte Sensoren, können Daten lokal verarbeiten, ohne sie über das Netzwerk zu senden, wodurch Latenzzeiten reduziert und Sicherheitsprobleme vermieden werden. Durch die Verlagerung in die Cloud ist es möglich, aufgrund der größeren Rechenleistung komplexere Analysen durchzuführen und Daten aus verschiedenen Quellen zu nutzen, wodurch sich die IoT-Welt für neue und höchst innovative Anwendungsfälle öffnet.

Bei Paradox Engineering, haben wir die neuesten Techniken des maschinellen Lernens in unsere IoT-Plattform-Komponenten integriert, die eine wertvolle Nutzung des maschinellen Lernens auf verschiedenen Ebenen ermöglichen, von der Cloud bis hin zu Edge- und IoT-Geräten, um deren Eigenheiten und Funktionalität optimal zu nutzen.

Unsere IoT-Lösungen wurden mit einem Entwicklungsframework für maschinelles Lernen erweitert, um ermöglichen den Einsatz dieser Technologien in verschiedenen Anwendungsfällen auf einfache und transparente Weise. Entwickler können Machine Learning als Enabler für neue informationsgesteuerte Funktionalitäten oder zur Erweiterung bestehender Funktionalitäten einfach integrieren.

 

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