Künstliche Intelligenz ist derzeit in industriellen Anwendungen noch nicht allzu weit verbreitet, aber das ändert sich jetzt: Sowohl die nötigen Algorithmen und neuronalen Netze als auch Hardware mit genügend Rechenleistung sind vorhanden. Wo liegen nun die Chancen und Risiken?
Die Bildverarbeitung ist die industrielle Anwendung, in der künstliche Intelligenz bisher am häufigsten zu finden ist. Klassische Bildverarbeitungs-Verfahren konkurrieren dort mit Methoden auf Basis von KI und neuronalen Netzen bei Applikationen wie Objekt- und Fehlererkennung. Nach und nach wird sich KI aber generell zu einem entscheidenden Aspekt von Industrie 4.0 entwickeln. Neben bildbasierter Qualitätssicherung und Predictive Maintenance dürfte sie in der Prozess- und Energieoptimierung oder auch in Sprachassistenten für das Bedien- und Service-Personal einen festen Platz finden. Gerade für das Asset Management, sprich: die Instandhaltung und Wartung, wird sie im Industrie-4.0-Zeitalter zunehmend zum Ermöglicher werden.
Inzwischen sind die Hürden für die Nutzung von KI in der Automatisierung stark geschrumpft: Passende Algorithmen stehen ebenso zur Verfügung wie die nötige Embedded-Hardware. Entscheidend ist, dass beides möglichst präzise aufeinander abgestimmt ist. Ihre Stärken ausspielen kann KI besonders in maschinennahen Edge-Controllern: Weil die Geräte immer größere Datenmengen mithilfe von KI verarbeiten und analysieren können, müssen entsprechend weniger Daten dafür in die Cloud übertragen werden.
Ein ebenso wichtiger wie interessanter Aspekt ist das Verhältnis von KI und Cybersecurity: KI kann für die Abwehr von Cyber-Bedrohungen in der Industrie großen Nutzen stiften, aber ihrerseits auch Gefahren für die Cybersecurity verursachen. Hier ist jeweils eine Abwägung von Chancen und Risiken erforderlich.
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Welche Rolle wird künstliche Intelligenz künftig in der Industrie spielen, und was ist bei deren Nutzung zu beachten? Antworten geben die Beiträge unseres Themenschwerpunkts »Künstliche Intelligenz«: