Künstliche Intelligenz und intelligente Systeme für die ......Künstliche Intelligenz aus der IT...
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Künstliche Intelligenz und intelligenteSysteme für die industrielle
AnwendungProf. Dr.-Ing. Madjid Fathi
Institut für Wissensbasierte Systeme und Wissensmanagement, Universität Siegen
19/11/2019Künstliche Intelligenz und intelligente Systeme für die
industrielle Anwendung1
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Künstliche Intelligenz aus der IT Perspektive
• Künstliche Intelligenz ist als Begriff nicht einheitlich definiert
Als praktische Anwendung lässt sich folgende Definition verwenden:
Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, »menschenähnliche«, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen.
• Viele aktuell als Künstliche Intelligenz beworbene Technologien sind dabei keine KI-Methoden im engeren Sinne
Beispiel: Sprachsteuerung = kein wirkliches Sprachverstehen
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Künstliche Intelligenz aus der IT Perspektive
Künstliche Intelligenz beschreibt Informatik-Anwendungen, deren Ziel es ist, intelligentes Verhalten zu zeigen.
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Wahrnehmen Verstehen Handeln Lernen
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Entwicklungsphasen der KI
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Unsere Zukunft mit KI im Blick der Industrie
(Big) Data = The new oil .
Artif icial Intell igence = The new electricity.
Data Science = The new Latin
Roman Kern, Know Center 2019
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Neue Revolution Alte Revolution
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Starke, schwache, anwendbare KI
Was die Medien suggerieren wo wir sind:Starke KI: Imitation des Menschen (Science-Fiction-Vision)
Wo wir wirklich sind:Schwache KI: Den Menschen intelligent beim Erreichen seiner Ziele unterstützen. Die Maschine imitiert eine limitierte Aufgabe die ein ausgebildeter Mensch in zwei Atemzügen lösen kann.
Warum das gut ist: Es versetzt uns in die Lage machbare Aufgaben, zeitnahe mit KI in eine anwendungsnahe Automatisierung zu überführen.
Und das gemeinsam
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DBs..
Mehr Produktionsdaten = mehr KI Potential
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ProzessKette
Kontinuier-licheSpeicherung
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Daten Analyse Fälle
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EffekteerkennenAbgegrenzte Effektezum Klassifizieren
ZeitlicheVerläufeEin Effekt, wiederkehrend.
Effekte VisualisierenEffekte, Resultate, Verbindungen– sichtbar machen.
Daten auswerten, Effekte erkennen
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Ein Fall aus der Halbleiterproduktion: Aus Wafern Chips fertigen.
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Input
Ausbeute
90% +/- x
Was sind Ursachenfür Fehler?
Problem: zu viele Daten,was ist die Korrelation?
Daten / Features
korrelieren
Output
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Daten reduzieren mit KI und Feature Selection
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Mit KI Klassifizieren:Fehler erklärt?
Wenn nicht dann noch einmal ..
Eine Auswahlnehmen
Wenn ja dann Ursachen gefunden..
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Anwendungsgetriebene KI Lösungen
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1 Features Evaluieren
3 Finale Features
2 Beste Resultate • Im engen Kontakt mit der Industrie geplant
• Algorithmen implementiert
• Test-Studie durchgeführt
• Erfolgreich 2010 abgeschlossen
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Vergleichbare KI getriebene Lösungen 2019
SEMI40, 2019 – Implementierung in R, mit vorgefertigten Bibliotheken
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Vergleichbare KI getriebene Lösungen 2019
SEMI40, 2019 – Implementierung in R, mit vorgefertigten Bibliotheken
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Finale Features
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Noch schnellere Umsetzungen mit integrierten Lösungen wie RapidMiner
Das Verfahren kann im RapidMiner mit fertigen Bausteinen umgesetzt werden, inklusive anschließender Klassifizierung.
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Feature Gewichtung durch eine Information Gain Berechnung.https://community.rapidminer.com/discussion/35281/feature-selection-part-1-feature-weighting
Daten Vorverarbeitung Methode
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Unsere Zukunft mit KI im Blick der Industrie
(Big) Data = The new oil .
Artif icial Intell igence = The new electricity.
Data Science = The new Latin
Roman Kern, Know Center 2019
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Auch in komplexen Bereichen nimmt die Automatisierung zu
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Data Scientist has been called the sexiest job of the 21st century. But perhaps the century will last only 25 years.
Gregory Piatetsky 20152015
51% der Experten von KDnuggets erwarten eine Automatisierung von Data Science Aufgaben bis 2025 oder sogar früher.(255 voters)
https://www.kdnuggets.com/2018/12/automation-data-science.html
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Der Markt für automatisierte KI und Data Science Lösungen wächst
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Automatisiert die richtige Methode wählen und testen
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Einfache KI als Toröffner
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Erwartung der Automatisierung: Die Top 20% Probleme automatisieren ..
.. um mehr als 80% der täglichen Fälle zu lösen.
https://www.kdnuggets.com/2015/05/data-scientists-automated-2025.html
Ziel sind die tiefhängenden Früchte. Sie lassen sich mit beherrschbarer KI Software Lösungen umsetzen.
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Aber – die Märkte sind umfangreich
Sind Passende Lösungen für KMUs möglich?
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Aber – die Märkte sind umfangreich
Sind Passende Lösungen für KMUs möglich?
Ja – einfacher als jemals zuvor.
Im Tandem mit der Forschung.
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Zusammenfassung: KI als Anwendungs-Chance• Trotz anderem Medien-Echo befinden wir uns noch
im Zeitalter der “schwachen” KI Lösungen.
• Aber – das sind gute Nachrichten: der Markt ermöglicht schnelleren Einsatz, mächtigerer Lösungen. Benötigte Infrastruktur ist immer häufiger vorhanden.
• Die Hürde in die Praxis kann hier gemeinsam genommen werden:
Im Tandem aus Anwendung und Forschung .
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Vielen Dank für IhreAufmerksamkeit
• Q&AFragen, Anregungen, Diskussion willkommen