Die 10 vielversprechendsten KI-Entwicklungstrends im Jahr 2022

Umfragen zeigen, dass viele Unternehmen heute in großer Zahl Lösungen für künstliche Intelligenz eingeführt haben. Allerdings werden nicht viele Organisationen vollständig von KI geleitet, aber die Anzahl und der Umfang der KI-Anwendungen nehmen ständig zu. Die Tatsache, dass viele Menschen bereit sind, künstliche Intelligenz einzuführen, verheißt Gutes für die Zukunft der künstlichen Intelligenz und die Ergebnisse, die sie in den kommenden Jahren erzielen könnte.

Es gibt viele Gründe für die zunehmende Akzeptanz von Anwendungen der künstlichen Intelligenz, darunter:

• Sie hoffen, die Produktentwicklung humaner zu gestalten und die Bedürfnisse der Benutzer in den Vordergrund zu stellen des Prozesszentrums statt von ihnen zu erwarten, dass sie ihre Arbeitsweise rund um das Produkt anpassen.
• Der Wunsch, die datengestützte Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Kunden- und Mitarbeitererlebnis verbessern.
• Aufbau und Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit.

Nachfolgend sind die 10 KI-Trends für 2022 aufgeführt:

Automatisiertes maschinelles Lernen oder AutoML – Iterative Aufgaben, d. h. der Prozess Das Erstellen, Testen und Ändern von Dingen ist ebenfalls automatisiert. Es deckt den gesamten Prozess ab, von den grundlegenden Rohstoffen bis zur Entwicklung des ML-Modells, das implementiert wird. In diesem Bereich zeichnen sich viele Trends ab, beispielsweise verbesserte Datenkennzeichnungstools und die automatische Abstimmung neuronaler Netzwerkarchitekturen. Dies kann zu einer stärkeren Einführung von KI führen, da die Kosten gesenkt werden können. Danach dürfte der nächste Schritt XOps und Verbesserungen an Prozessen wie PlatformOPs, MLOps und Data Ops sein.

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multimodal – Während die künstliche Intelligenz wächst und sich weiterentwickelt, sind Modelle für maschinelles Lernen in der Lage, Multimodalität zu unterstützen. Dazu gehören IoT-Sensordaten, Text, Sprache und Bild. Dies wird verwendet, um allgemeine Aufgaben wie das Verstehen von Dokumenten auszuführen. Dies kann vielfältig genutzt werden. Es kann im medizinischen Bereich von großem Nutzen sein, insbesondere in der medizinischen Diagnose, die multimodale Technologien wie optische Zeichenerkennung und maschinelles Sehen umfasst.

Tiny ML – KI und ML sind mittlerweile in vielen Geräten aller Größen zu finden. Tiny ML erfreut sich mittlerweile großer Beliebtheit, beispielsweise in Mikrocontrollern, die Autos, Kühlschränke und Verbrauchszähler antreiben. Es können gezielte Analysen von Geräuschen, Gesten, Vitalzeichen und Umweltfaktoren durchgeführt werden. Die Sicherheits- und Verwaltungslösungen von Tiny ML müssen weiterentwickelt werden, um sie effektiver zu machen.

Multiobjektives Modell – Derzeit werden KI-Modelle für einen einzigen Zweck zu einem bestimmten Zeitpunkt entwickelt. In Zukunft werden Multitasking-Modelle möglich sein, die mehrere Aufgaben ausführen können. Bis dahin werden sich die Ergebnisse der KI-Modelle dank einer umfassenderen Herangehensweise an Aufgaben verbessert haben.

Bieten Sie Ihren Mitarbeitern ein besseres Erlebnis – Künstliche Intelligenz entlastet die Mitarbeiter, indem sie viele der sich wiederholenden Aufgaben eliminiert, für deren Erledigung normalerweise mehr Arbeitskräfte erforderlich sind. Dadurch werden Ressourcen besser genutzt, Personalkosten gesenkt und das Unternehmen effizienter arbeiten lassen.

demokratisierte künstliche Intelligenz — Für den Einsatz von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz sind heute nicht unbedingt technische Fähigkeiten erforderlich. Das bedeutet also, dass jeder, auch alle Nicht-Techniker, KI-Tools nutzen und KI-Modelle erstellen kann. Dies bedeutet, dass Fachexperten stärker in den KI-Entwicklungsprozess eingebunden werden können, was zu einer schnelleren Markteinführung führt.

Verantwortungsvolle künstliche Intelligenz – Die Entwicklung künstlicher Intelligenz ist stark reguliert. Die DSGVO- und CCPA-Vorschriften gewährleisten KI-Transparenz, da personenbezogene und private Daten für grundlegende Entscheidungen verwendet werden. Die Entwicklung von KI-Algorithmen bedeutet auch, dass verantwortungsvolle KI wichtig sein wird.

Quantum ML – Durch den Einsatz von Quantencomputing werden leistungsstarke Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen möglich. Jetzt stellen wir fest, dass Cloud-Anbieter wie Microsoft, IBM und Amazon Quantencomputing-Ressourcen und -Simulatoren anbieten, um es Unternehmen zu ermöglichen, Lösungen für noch unentdeckte Probleme zu finden.

Ausgereifter digitaler Zwilling – Virtuelle Modelle, die die Realität simulieren und äußerst beliebt für die Nachbildung menschlichen Verhaltens sind. Sie haben das Potenzial, die Zukunft vorherzusagen und unterschiedliche Antworten oder Lösungen zu finden. Die Kombination digitaler Zwillinge mit traditionelleren Industriemodellen und KI-basierten agentenbasierten Simulationen kann für andere Anwendungen wie ESG-Modellierung, Smart Cities und Arzneimitteldesign genutzt werden.

Beispiele für KI für medizinische Zwecke

Kürzlich wurde in Kanada eine Studie durchgeführt, in der ein Forscherteam nachweisen konnte, dass sie durch den Einsatz künstlicher Intelligenz Deep Learning dazu in der Lage waren um Geburtsfehler zu erkennen. Die in der Fachzeitschrift Plos One veröffentlichte Studie berichtet, dass „Deep-Learning-Algorithmen das Potenzial haben, Defekte wie zystische Hygrome bereits im Ultraschall des ersten Trimesters zu erkennen.“

Dieser Zustand kann lebensbedrohlich sein, da sich Flüssigkeit um den Kopf des Embryos ansammelt. Der Zustand kann vor der Geburt ohne den Einsatz von KI diagnostiziert werden, Untersuchungen zeigen jedoch, dass der KI-Modus den Zustand durch Ultraschalluntersuchungen in 93 % der Fälle erkennt.

Künstliche Intelligenz verbessert Ergebnisse und immer mehr Unternehmen und Organisationen investieren in sie. Künstliche Intelligenz wird mittlerweile funktionsübergreifend eingesetzt und verbessert die Entscheidungsfindung. Um Ziele zu erreichen, ist jedoch die Zusammenarbeit zwischen technischen Teams und verwandten Themen erforderlich.

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