General Identification [Gi]

Was genau leistet das KI-Element?

Das KI-Element General Identification [Gi] baut auf der Funktionalität von General Recognition [Gr] auf. Es erkennt Muster in komplexen Zuständen und Zustandsübergänge in Systemen auf Basis von Zahlenreihen oder physikalisch erfassbaren Signalen.

Für welche Aufgaben wird das KI-Element in Unternehmen eingesetzt?

General Identification [Gi] findet genau wie General Recognition [Gr] ihr momentanes Hauptanwendungsgebiet in Predictive-Maintenance-Szenarien für die Industrie 4.0. Auf Basis der von General Identification [Gi] erkannten, komplexen Systemzustände und -übergänge können genauere Voraussagen über das zukünftige Verhalten beispielsweise von Maschinen abgeleitet werden. Im Gesundheitssektor spielen diese Zustandsanalysen, zum Beispiel auf Basis tragbarer Sensoren, eine immer größere Rolle, um mögliche Krankheitsbilder frühzeitig zu diagnostizieren.

Welche Marktentwicklungen zeigen die Bedeutung des KI-Elements?

Die Forschungsfortschritte in Unterkategorien wie Speech Identification [Si] oder Face Identification [Fi] zeigen, dass die Entwicklung hin zu einer generellen Identifizierung auf einem guten Weg ist. Beispiele hierfür sind das maschinelle Ausfiltern von Hintergrundgeräuschen in Telefonaten oder das Gesichtererkennen zum Klassifizieren geometrischer Muster in Portraits von Künstlern wie Rembrandt. Für General-Identification-Anwendungen mit Schwerpunkt Predictive Maintenance gibt es aktuell keine Standardlösungen, da die Einsatzszenarien z. B. im Produktionsumfeld häufig individuelle Lösungen erfordern. Jedoch haben viele Produktionsunternehmen und Maschinen- und Anlagenbauer in den letzten Jahren Big-Data-Plattformen entwickelt um mit Hilfe von General-Identification-Anwendungen zu schaffen, wobei Predictive Maintenance die häufigste Zielstellung ist.

Wie hängt dieses KI-Element mit anderen im Periodensystem zusammen?

General Identification [Gi] baut auf der General Recognition [Gr] auf, indem sie die erkannten Zuständen in Beziehung zueinander setzt und ihnen eine Bedeutung zuweist. In komplexeren KI-Lösungen können Category Learning [Cl], Manipulation [Ma], Communication [Cm] und Control [Cn] zum Einsatz kommen.

Wer bietet für dieses KI-Element Lösungen auf dem Markt an?

Aufgrund der großen Deckungsgleichheit zwischen [Gi] und [Gr] bieten maßgeblich auch solche Unternehmen General Identification [Gi] an, die auch General-Recognition-Dienste bereitstellen.

Welche wirtschaftliche Bedeutung hat dieses KI-Element?

Der Markt für General Identification [Gi] wird aufgrund der starken Überlappung mit General Recognition [Gr] nicht gesondert ausgewiesen. Es ist anzunehmen, dass General Identification [Gi] momentan aufgrund der geringeren technischen Reife noch eine untergeordnete Rolle spielt.

Welche Hürden zeigen sich beim Einsatz dieses KI-Elements in der Praxis?

Genau wie bei General Recognition [Gr] erfordert die Fähigkeit der KI-Komponente, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu analysieren, einen großen Ressourceneinsatz. Aus diesem Grund sind vor allem große Unternehmen wie SAP, Microsoft oder Amazon Vorreiter in diesem Bereich. Doch auch kleinere, spezialisierte Firmen bieten derartige Services für spezifische Industrien und Anwendungsgebiete an.

Wer treibt die Entwicklung dieses KI-Elements voran?

Analog zu General Recognition [Gr] entwickeln zum einen die Anbieter von Predictive-Maintenance-Lösungen die Technologie weiter. Zum anderen gibt es zahlreiche Lehrstühle, die basierend auf öffentlich verfügbaren oder aus Industriekollaborationen gewonnenen Daten bestehende Ansätze verbessern oder neue entwickeln.