Effizientere Produktions- und Entscheidungsprozesse, optimierte Energienutzung und intelligente Assistenzsysteme für eine bessere und individuellere Medizin. Die ethische Sensibilisierung intelligenter Systeme und Vernetzung industrieller Fertigungsprozesse stellen  große Herausforderungen in der Nutzung großer Datenmengen und in der Entwicklung maschinellen Lernens  dar. Die Künstliche Intelligenz der Zukunft bewertet,  kontrolliert und sortiert selbstständig, auch mit Rücksicht auf Ethik. Die Bedeutung der Künstlichen Intelligenz hat neue Schwerpunkte in der Forschung und Fragen in der Gesellschaft geschaffen.  

Es gab Zeiten, da beschränkten sich die Fähigkeiten Künstlicher-Intelligenz-Systeme (KI) lediglich auf Wettbewerbe, in denen programmierte Computer gegen Menschen antraten. Klar, die Kunstfertigkeiten der ersten KI-Systeme waren technisch sehr beeindruckend und schon 1997, als IBM mit seinem intelligenten System Deep Blue gegen den Schachweltmeister Garry Kasparov gewann, sah man eine vielversprechende Zukunft heranrücken, in der Mensch und Maschine ein bislang ungekanntes Feld vielfältiger Herausforderungen betreten würden. Deep Blue folgten dann auch weitere Systeme, die die Zeichen für eine sich rasant verändernde Welt in allen Bereichen des Lebens setzten. Heute, zwanzig Jahre nach Deep Blue, geht es nicht mehr um die algorythmische Verarbeitung tausend möglicher Schachzüge. Heute werden die damals gefeierten Erfolge intelligenter Systeme schon als „schwache“ oder gar „enge“ KI eingeordnet. Heute spricht man auch nicht mehr vom inzwischen veralteten Wort „Programmieren“. Es geht um die selektive und automatisierte Adaption großer Datenmengen an maschinelle Lernverfahren der KI und die Verknüpfung effizienter Systeme in der Industrie. Große Forschungsfelder des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) wie die Prozessindustrie, Medizin- und Biotechnik, Energie und die Elektronik machen deutlich, dass Industrie 4.0 seine gewaltige Wirkungskraft voll entfaltet und immer neuere Forschungsfelder generiert. Das Fraunhofer Institut gab am „Tag der künstlichen Intelligenz” einen differenzierten Eindruck davon, dass die künstliche Intelligenz und ihre fortschreitende Entwicklung in allen erdenklichen Bereichen nicht nur Erleichterungen in Wirtschaft und Gesellschaft mitbringt, sondern auch erfordert, ethische und moralische Grundlagen auf neue Dimensionen des globalen Zusammenlebens zu übertragen.

Care-o-bot 4. Der modulare Roboter in der 4. Generation. Ursprünglich sollte er im Haushalt und in der Pflege eingesetzt werden. Nun haben sich für den freundlich erscheinenden Helferling andere Anwendungsgebiete ergeben. Mit dem Namen Paul begrüßt er seit Oktober 2016 Kunden im Ingolstädter Saturn-Markt und bringt sie an die richtigen Angebote.

Was Anfang 2000 mit der Digitalisierung mobiler Geräte und der wachsenden Nutzungsmöglichkeiten sozialer Medien begann, ist heute mehr und mehr in der Lage, immer kompliziertere Muster logisch zusammenzuführen, Handlungsoptionen individuell zu begleiten und vorhandene Daten spezifisch zu interpretieren. Schnell wird klar: Entwicklung und Einsatz intelligenter Systeme erfordert bestimmte normative Grundlagen und einheitliche Sprachregelungen zur Schaffung möglichst effizienter Lösungsmodelle und der Verknüpfung vereinfachter Prozesse. Sei es in der Wirtschaft oder auf digitalen Plattformen. Und das ist auch gut so. Denn wenn sich Mensch und Maschine in Wirtschaft und Gesellschaft nähern sollen, gilt es, moralische und ethische Aspekte im recht verwilderten Big-Data Dschungel zu integrieren. Es geht längst nicht mehr nur um die Schöpfung mathematischer Genies wie Deep Blue, die schneller als der Mensch rechnen oder um kluge Lexika, die in Quizsendungen wie Jeopardy über den Menschen triumphieren. Es geht um Systeme mit ethischem Verständnis und moralisch fähiger Instrumente und die möglichst genaue Nachbildung menschlicher Intelligenz. Deshalb, weil KI schneller in unsere Gesellschaft hineinwächst, als uns lieb ist. Denn amerikanische Internet- und Computerkonzerne feilen unaufhörlich an intelligenten Erkennungs- und Assistenzsystemen. Die Investitionen gehen in die Milliarden und es herrscht ein regelrechter Wettbewerb unter den digitalen Marktführern. Die Herausforderungen der digitalen Transformation bringen Wirtschaft, Gesellschaft und Politik zurück zu den höheren Fragen. Fragen der Würde, der Demokratie und der Freiheit auf globaler Ebene. Es geht um die Sensibilisierung kognitiver Systeme. Google darf schwarze Menschen nicht als Gorillas identifizieren und Chatbots wie Tai von Microsoft sollten zwischen sachlichen und rassistischen Bemerkungen unterscheiden können. Wie die Geschichte der Industrialisierung, lässt sich auch die Geschichte der KI in einer Art Epochen gliedern.

Die Entwicklung von KI-Systemen seit den achtzigern wird in drei Generationen eingeteilt: Expertensysteme, lernende Systeme und in die Generation solcher Systeme, die abstraktes Wissen einbeziehen und in der Lage sind Erlerntes zu transferieren. Und es gibt nahezu kein Lebensbereich, in welchem die KI keine Erweiterungspotenziale aufweist. Für Wirtschaft und Industrie bringen intelligente Systeme tiefgreifende Strukturumwandlungen in Produktion und Effizienz mit sich. Die Fraunhofer-Gesellschaft konzentriert sich mit einem seiner größten Institute, dem Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in einem breit angelegten Forschungsspektrum unter anderem mit der intelligenten Vernetzung von Industriesystemen. Die Umsetzung von Industrie 4.0 verlangt ambitionierte Herangehensweise. Noch halten sich viele große Unternehmen zurück. „Man kann Industrie 4.0 nicht einfach fertig kaufen: man muss es machen. Vielen Unternehmen ist nicht klar, wie das geht und was der erste Schritt ist, erklärte Eberhard Wahl, Leiter Produktionsmanagement Flexible Blechfertigung bei Trumpf im Jahresbericht 2016 der IPA. Auf dem Geschäftsfeld des Maschinen- und Anlagenbau forscht und entwickelt der Fraunhofer IPA mit Spezialisten und Fachabteilungen gemeinsam mit Unternehmen der Branche seit fünf Jahrzehnten.

Das am Fraunhofer-Institut entwickelte LAP-System. Das Erkennungssystem verdeutlicht den Arbeitsprozess neuronaler Systeme und andere Algorythmen und wie sie zu Entscheidungen und Erkennungen gelangen. Hier werden Gesicht und Geschlecht erkannt. Sogar das Alter kann dieses System schätzen. Bestimmte Gesichtsmerkmale helfen dem System bei der Erkennung.

Durch gezielte Schwerpunktsetzung wie die Erschließung von Automatisierungspotenzialen, Vernetzung physischer und digitaler Produktion, systematisches Energie- und Materialmanagement und dem Ausbau schnell wandlungsfähiger Fabriken soll der Weg zum sogenannten „Smart-Factory geebnet werden. Auf dem Geschäftsfeld der Energie geht es inzwischen weniger um die Frage der Art der Energieerzeugung als mehr darum, wie man ein Überangebot von Energie effizient und einfach speichern und flexibel nutzen kann. Hier strebt die Forschung des Fraunhofer IPA die Verknüpfung mit Automatisierung und Produktion an. Die Energieversorgung der Zukunft erfordert die flexible Gestaltung von Produktionsprozessen. Für die Medizin steht eine ganze Palette intelligenter Systeme bereit. Auf dem „Tag der künstlichen Intelligenz“ hat die Fraunhofer-Gesellschaft in ihren Kompetenz- und Forschungsfeldern zur Künstlichern Intelligenz gezeigt, welche Potenziale intelligente Systeme in der Bild-, Sprach-, und Signalverarbeitung mitbringen. In der Medizin stehen richtungsweisenden Veränderungen an. Beim Fraunhofer IPA umfasst das Geschäftsfeld der Medizin- und Biotechnik die Bereiche technischen Risikoanalyse der Produktentstehungsprozesse, Automatisierung komplexer Laborprozesse wie Pharma 4.0 bis hin zur Herstellung personalisierter Medizin. Ärzte werden in Zukunft von intelligenter Medizintechnik assistiert. Deep-learning Algorithmen sollen Ärzte bei Diagnosen und Therapieplanungen begleiten und unterstützen. Was bislang nur technisch konzipiert und entwickelt wurde, soll immer mehr mit der Praxis in Berührung kommen. Die Entwicklung von KI-Systemen für die Medizin erfolgt nun in Zusammenarbeit mit Medizinern, so wie es das Fraunhofer-Institut für bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen tut.

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