Künstliche Intelligenz und Big Data sind die treibenden Kräfte hinter Industrie 4.0

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Rolle von Big Data und künstlicher Intelligenz in unserer datengesteuerten Welt zu verstehen. Big Data hat die Welt im Sturm erobert, bevor irgendjemand wusste, dass es sie gibt. Als der Begriff geprägt wurde, hatte Big Data eine riesige Menge an gespeicherten Informationen angesammelt. Wenn es richtig genutzt wird, kann es tiefe Erkenntnisse über die Domäne liefern, zu der bestimmte Daten gehören.

Die Aufgabe, alle Daten zu klassifizieren, zu analysieren (in ein für Computer leichter verständliches Format umzuwandeln) und die Daten zu analysieren, um den Geschäftsentscheidungsprozess zu verbessern, erwies sich schnell als zu viel für das menschliche Gehirn. Um die schwierige Aufgabe zu bewältigen, Wissen aus komplexen Daten zu extrahieren, müssen Algorithmen mithilfe künstlicher Intelligenz geschrieben werden.

Das Verständnis der Rolle von Big Data und künstlicher Intelligenz in unserer datengesteuerten Welt ist besonders wichtig.

Da Unternehmen in den kommenden Jahren ihre Fähigkeiten im Bereich Big Data und künstliche Intelligenz erweitern, wird erwartet, dass Datenexperten und Personen mit einem Master-Abschluss in Business Analytics oder Data Analytics äußerst beliebt sein werden. Unser Ziel ist es, mit der Menge der von allen Computern, mobilen Smartphones, Tablets und Internet-of-Things-Geräten (IoT) erzeugten Daten Schritt zu halten und diese zu nutzen.

Erfahren Sie mehr über Big Data und künstliche Intelligenz

Big Data und künstliche Intelligenz werden durch einige technologische Fortschritte vorangetrieben, die das aktuelle digitale Umfeld und Industrie 4.0 definieren. Ziel beider technologischer Entwicklungen ist es, den Wert der derzeit erzeugten riesigen Datenmengen zu maximieren.

Big Data ist ein Begriff, der die Verarbeitung und Speicherung großer Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten beschreibt, die das Potenzial haben, organisiert und in nützliche Informationen für Unternehmen und Organisationen extrahiert zu werden.

Künstliche Intelligenz hingegen verwendet verschiedene Algorithmen, um Maschinen zu bauen, die menschliche Funktionen wie Lernen, Denken und Entscheidungsfindung nachahmen. Lassen Sie uns als Nächstes diese Spitzentechnologien erkunden.

Was ist Big Data?

Die Verwaltung riesiger Datenmengen aus mehreren Quellen steht im Fokus des Fachgebiets „Big Data“. Big Data wird verwendet, wenn die Datenmenge zu groß ist, um herkömmliche Datenverwaltungstechniken zu verwenden. Schon vor langer Zeit haben Unternehmen damit begonnen, große Mengen an Daten über Kunden, Preise, Transaktionen und Produktsicherheit zu sammeln. Letztendlich erwies sich die Datenmenge jedoch als zu groß, als dass Menschen sie manuell auswerten könnten.

„Big Data erfordert neue Verarbeitungsmodelle, die über stärkere Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung, Einsicht und Prozessoptimierung verfügen, um sich an die enorme, hohe Wachstumsrate und die vielfältigen Anforderungen von Informationsressourcen anzupassen.“——Garnter

This Idee vermittelt eine sehr entscheidende Bedeutung. Big Data wird heute als Informationsressource betrachtet. Wir benötigen im Big-Data-Zeitalter neue Verarbeitungsmethoden, um diese Informationsbestände zu verarbeiten, da die ursprünglichen Verarbeitungsmethoden diese Daten nicht zeitnah und genau verarbeiten können.

Die fünf Vs von Big Data

Die Merkmale von Big Data werden verwendet, um eine weitere Idee zusammenzufassen. Riesiger Datenumfang, schneller Datenfluss, vielfältige Datentypen und geringe Wertedichte werden von McKinsey als die vier Hauptmerkmale von Big Data aufgeführt. Dies ist, was wir normalerweise die 4V-Eigenschaften von Big Data nennen. Die Definition von Big Data besteht aus den 5V-Merkmalen von Big Data, die in der Branche sehr beliebt sind. Sie wurde von IBM erstellt, nachdem ein fünftes Merkmal hinzugefügt wurde.

Volumen

Das erste V ist die Lautstärke. Das bedeutet, dass im Zeitalter von Big Data große Datenmengen verarbeitet werden müssen. Derzeit wird dieser Maßstab häufig für die Datenanalyse und das Mining im Terabyte-Bereich verwendet.

Vielfalt

Die zweite Funktion wird als mehrere Datenformen bezeichnet. Die meisten Daten, die wir zuvor verarbeiten konnten, wurden strukturiert, also in Form zweidimensionaler Tabellen dargestellt. Doch im Zeitalter von Big Data muss ein breiteres Spektrum an Datentypen verarbeitet werden, darunter strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Big-Data-Technologien müssen diese Daten unabhängig oder gemeinsam verarbeiten.

Wert

Geringe Datenwertdichte ist das dritte Attribut. Obwohl die Datenmenge groß ist, ist für uns nicht viel von Nutzen. Die Wertedichte dieser Daten ist recht gering, da sie in einem riesigen Datenmeer untergehen. Daher müssen wir Milliarden von Daten filtern und auswerten, finden aber möglicherweise nur Dutzende oder Hunderte nützlicher Daten.

Geschwindigkeit

Schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit ist die vierte Qualität. Der Prozess der Datenverarbeitung zur Erzielung von Ergebnissen dauerte früher Wochen, Monate oder sogar länger, aber jetzt benötigen wir Ergebnisse in kürzerer Zeit, beispielsweise in Minuten oder sogar Sekunden.

Wahrhaftigkeit

Das fünfte Merkmal hängt mit dem dritten zusammen. Authentizität bestimmt, ob der Wert des Geschäftswerts hoch oder realer ist, das heißt, der Wert der gewonnenen Daten ist sehr hoch, unabhängig davon, ob sie unsere Entscheidungen direkt beeinflussen, uns neue Informationen liefern oder uns helfen, unsere Prozesse zu verbessern. Daher ist es einfacher.

Unternehmensprozesse können durch Big Data und Lösungen für künstliche Intelligenz automatisiert werden.

Diese 5V-Merkmale von Big Data zeigen uns, dass der Begriff „Big Data“, wie er heute verwendet wird, sowohl Daten als auch viele Verarbeitungsmethoden umfasst. Um Entscheidungen zu treffen oder die Arbeit zu optimieren, müssen wir aus riesigen Datenmengen schnell einen Teil der für unsere Arbeit nützlichen Daten finden und extrahieren. Der gesamte Prozess wird Big Data genannt.

Big Data Analytics

Der oft herausfordernde Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Informationen zu finden, die Unternehmen dabei helfen können, fundierte Entscheidungen über ihre Geschäftstätigkeit zu treffen, wie etwa versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen, wird als Big Data bezeichnet Analyse.

Organisationen können Datenanalysetechniken und -prozesse nutzen, um Datensätze zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Grundlegende Abfragen zur Geschäftsleistung und zum Betrieb werden durch Business Intelligence (BI)-Abfragen bearbeitet.

Erweiterte Analysen, einschließlich Aspekten wie Vorhersagemodellen, statistischen Algorithmen und von Analysesystemen unterstützten Was-wäre-wenn-Analysen, sind eine Teilmenge der Big-Data-Analyse.

Was ist künstliche Intelligenz?

Die Schaffung und Nutzung von Computersystemen, die logisch, argumentativ und entscheidungsfähig sind, wird als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet. Diese selbstlernende Technologie analysiert Daten und generiert Informationen schneller als menschengesteuerte Methoden, indem sie visuelle Wahrnehmung, Emotionserkennung und Sprachübersetzung nutzt.

Obwohl es den Anschein hat, als hätten Big Data und künstliche Intelligenz unbegrenztes Potenzial, hat die Technologie auch ihre Grenzen.

Möglicherweise nutzen Sie bereits täglich KI-Systeme. Künstliche Intelligenz wird in den Benutzeroberflächen einiger der größten Unternehmen der Welt eingesetzt, darunter Amazon, Google und Facebook. Persönliche Assistenten wie Siri, Alexa und Bixby basieren alle auf KI, wodurch Websites auch Produkte, Filme oder Artikel empfehlen können, die für Sie von Interesse sein könnten. Diese gezielten Empfehlungen sind das Ergebnis künstlicher Intelligenz und kein Zufall.

Künstliche Intelligenz und Big Data Analytics

Während das Sammeln von Daten seit langem ein wichtiger Aspekt des Geschäftslebens ist, haben moderne digitale Tools es einfacher denn je gemacht. Tatsächlich ist es für jede Person oder jedes Unternehmen schwierig, die gesammelten Daten effektiv zu nutzen, da die Datensätze exponentiell wachsen. Deshalb ist das Verständnis von Big Data und künstlicher Intelligenz von entscheidender Bedeutung.

KI-fähige Anwendungen können jeden Datensatz schnell verarbeiten, egal ob aus einer Datenbank oder in Echtzeit erfasst. Unternehmen nutzen KI-Lösungen, um die Produktivität zu steigern, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und Kosten zu senken.

Daten und künstliche Intelligenz verbessern häufig die Analyse und Automatisierung und helfen Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu transformieren.

Big Data und künstliche Intelligenz können auch zur Identifizierung und Übersetzung von Sprachen genutzt werden.

Analysetechnologien wie Microsoft Azure Synapse helfen Unternehmen dabei, Trends vorherzusagen oder zu identifizieren, um Entscheidungen über Arbeitsabläufe, Produktentwicklung und andere Bereiche zu treffen. Die Daten des Unternehmens werden außerdem in lesbaren Dashboard-Visualisierungen, Berichten, Diagrammen und Grafiken angeordnet.

Gleichzeitig können Unternehmensprozesse bei der Erstellung von Big-Data- und Künstliche-Intelligenz-Lösungen automatisiert werden. Beispielsweise kann KI Sicherheitsinspektionen, vorausschauende Wartung und Bestandsverfolgung in der Fertigung verbessern. Jedes Unternehmen kann KI nutzen, um Dokumente auszuwerten, Dokumentensuchen durchzuführen und Kundendienstanfragen zu bearbeiten.

Aufgrund der Art und Weise, wie künstliche Intelligenz visuelle, textliche und akustische Darstellungen analysiert, lässt sich die Technologie immer einfacher übernehmen und in viele Geschäftsaktivitäten integrieren, obwohl sie die menschliche Intelligenz noch nicht erreicht oder übertroffen hat.

Big-Data- und künstliche Intelligenzsysteme verbessern ständig ihre Reaktionen und passen ihr Verhalten an neue Informationen an.

Obwohl es den Anschein hat, als hätten Big Data und künstliche Intelligenz unbegrenztes Potenzial, hat die Technologie auch ihre Grenzen. Werfen wir einen Blick auf fünf Bereiche, in denen KI glänzt, um ein umfassendes Verständnis für den Einsatz in Ihrem Unternehmen zu erhalten:

• KI kann trainiert werden, um Daten zu organisieren, Empfehlungen abzugeben und bei der semantischen Suche zu helfen. Diese Tools verbessern das Benutzererlebnis der digitalen Produkte eines Unternehmens, indem sie hilfreiche Informationen bereitstellen, die ihren Anforderungen entsprechen. Da die KI für Unternehmensanwendungen ihre Fähigkeiten auf der Grundlage historischer Daten kontinuierlich verbessert, kann außerdem der Nutzen aktueller und zukünftiger Daten optimiert werden.
• Künstliche Intelligenz kann darauf trainiert werden, Bilder mithilfe von Computer Vision zu analysieren, zu erkennen und zu durchsuchen, einem Algorithmus, der Bilder und Videos verstehen und darauf reagieren soll. KI mit Sehtraining kann Dokumente speichern und veranschaulichen und IoT-Sensorarrays unterstützen. Viele Abteilungen nutzen visuelles Tracking, um Produktivität und Effizienz zu verbessern.
• Kunden fordern die Genauigkeit und Geschwindigkeit aktueller Suchmaschinen, aber die Übereinstimmung dieser hohen Standards mit den unternehmenseigenen Tools kann eine Herausforderung sein. Mit KI können die Suchfunktionen digitaler Tools verbessert werden, sodass sie Webseiten, Fotos, Videos und mehr analysieren können, um Verbrauchern genau die Ergebnisse zu liefern, die sie suchen.
• KI-Technologie wird oft eingesetzt, um Kunden anzulocken, indem Sprache in Text und Text in Sprache umgewandelt wird. Unternehmen können aufgezeichnete Kundengespräche einfach mit kommentierten Aufzeichnungen ansehen, um das Kundenverhalten zu untersuchen oder Personal zu coachen. Unternehmen können in Apps auch sprachbasierte Assistenten wie Siri oder Alexa erstellen.
• Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es uns, mit unserer Technologie über ganze Phrasen hinweg zu kommunizieren, so wie Menschen sich auf natürliche Weise unterhalten und bedeutungsvolle Antworten erhalten (NLP). Unternehmen können NLP in ihre Anwendungen oder Bots integrieren, um Benutzeranforderungen besser zu erfüllen, oder Tools für den Kundensupport erstellen, die Sprach- oder Textgespräche führen können. Diese Big-Data- und Künstliche-Intelligenz-Privilegien können auch zum Erkennen und Übersetzen von Sprachen genutzt werden.

Big Data vs. Künstliche Intelligenz

Zum jetzigen Zeitpunkt besteht kein Zweifel daran, dass Big Data von Dauer sein wird, während die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz (KI) weiterhin hoch bleiben wird. KI ist ohne Daten bedeutungslos, aber es ist unmöglich, Daten ohne KI zu beherrschen. Dadurch verschmelzen Daten und künstliche Intelligenz zu einer kollaborativen Verbindung.

Durch die Verschmelzung dieser beiden Disziplinen können wir beginnen, zukünftige Trends in Wirtschaft, Technologie, Unterhaltung und allem dazwischen zu erkennen und vorherzusagen.

Big Data ist der anfängliche, unverarbeitete Input, der vor der Verwendung bereinigt, organisiert und integriert werden muss; künstliche Intelligenz ist das ultimative intelligente Produkt der Datenverarbeitung. Die beiden sind also im Wesentlichen unterschiedlich.

Trotz ihrer offensichtlichen Unterschiede ergänzen sich Big Data und künstliche Intelligenz immer noch effektiv.

Künstliche Intelligenz ist eine Art Computer, der es Robotern ermöglicht, kognitive Aufgaben wie Handeln oder Reagieren auf Eingaben auf menschenähnliche Weise auszuführen. Herkömmliche Computeranwendungen reagieren ebenfalls auf Daten, aber alle diese Aktivitäten erfordern manuelle Codierung. Wenn irgendeine Art von Curveball geworfen wird (z. B. ein unerwartetes Ergebnis), reagiert das Programm nicht. Dadurch verbessern Big-Data- und Künstliche-Intelligenz-Systeme ihre Reaktionen kontinuierlich und passen ihr Verhalten an neue Informationen an.

Maschinen mit KI-Funktionen werden verwendet, um Daten zu analysieren und zu interpretieren, Probleme zu lösen oder Probleme auf der Grundlage dieser Interpretationen zu verarbeiten. Beim maschinellen Lernen lernt ein Computer zunächst, wie er sich auf ein bestimmtes Ergebnis verhält oder reagiert, und versteht dann die gleiche Vorgehensweise für die Zukunft.

Big Data sucht nur nach Ergebnissen, anstatt darauf zu reagieren. Es beschreibt eine atemberaubende Datenmenge und möglicherweise äußerst unterschiedliche Daten. Strukturierte Daten, wie zum Beispiel Transaktionsdaten in relationalen Datenbanken, können in großen Datensätzen gefunden werden, während weniger strukturierte oder unstrukturierte Daten, wie zum Beispiel Fotos, E-Mail-Daten, Sensordaten usw.

Auch die Art und Weise ihrer Verwendung ist unterschiedlich. Erkenntnisse zu gewinnen ist das Hauptziel der Nutzung von Big Data. Wie empfiehlt Netflix beispielsweise Filme und Fernsehsendungen basierend auf dem, was Benutzer sehen? Weil es das Kaufverhalten und die Vorlieben anderer Verbraucher berücksichtigt und daraus den Schluss zieht, dass es Ihnen möglicherweise genauso geht.

Bei künstlicher Intelligenz geht es darum, Entscheidungen zu treffen und diese Entscheidungen zu verbessern. Künstliche Intelligenz erledigt Aufgaben, die zuvor von Menschen erledigt wurden, jedoch schneller und mit weniger Fehlern, sei es bei sich selbst optimierender Software, selbstfahrenden Autos oder der Analyse medizinischer Proben. Dies sind hauptsächlich die Unterschiede zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz.

Big Data und künstliche Intelligenz sind immer noch unverzichtbare Zwillinge

Trotz offensichtlicher Unterschiede ergänzen sich Big Data und künstliche Intelligenz immer noch effektiv. Denn insbesondere maschinelles Lernen benötigt Daten, um seine Intelligenz zu entwickeln. Ein maschinell lernendes Bilderkennungsprogramm untersucht beispielsweise Tausende von Bildern von Flugzeugen, um festzustellen, woraus sie bestehen, damit es sie in Zukunft identifizieren kann.

Big Data ist der Ausgangspunkt, aber um ein Modell zu trainieren, muss es ausreichend strukturiert und integriert sein, damit Computer konsistent nützliche Muster in den Daten entdecken können.

Big Data sammelt große Datenmengen, aber bevor man damit etwas Nützliches anfangen kann, müssen die verschiedenen Daten getrennt werden. Unnötige, redundante und nutzlose Daten, die in KI und ML verwendet werden, wurden „bereinigt“ und entfernt. Dies ist ein wichtiger erster Schritt.

Danach kann die KI gedeihen. Die zum Training von Lernalgorithmen erforderlichen Daten können durch Big Data bereitgestellt werden. Es gibt zwei Arten des Datenlernens: regelmäßig gesammelte Daten und anfängliches Training, das als eine Art Pumpe zum Ankurbeln fungiert. Sobald sie ihre Erstausbildung abgeschlossen haben, hören KI-Programme nie auf zu lernen. Sie beschaffen sich ständig neue Informationen und passen ihre Vorgehensweise entsprechend der Weiterentwicklung der Daten an. Daher besteht ein anfänglicher und fortlaufender Bedarf an Daten.

Mustererkennung wird in beiden Computerparadigmen verwendet, jedoch auf unterschiedliche Weise. Big-Data-Analysen nutzen sequentielle Analysen, um Muster in Daten zu entdecken, die gelegentlich in der Vergangenheit gesammelt wurden, sogenannte „kalte Daten“.

Maschinelles Lernen sammelt kontinuierlich Daten und lernt daraus. Selbstfahrende Autos sammeln kontinuierlich Daten, erlernen neue Fähigkeiten und verbessern den Betrieb. Ständig werden neue Daten empfangen und genutzt. Dies zeigt, dass Big Data und künstliche Intelligenz miteinander verbunden sind.

Die Zukunft von Big Data und künstlicher Intelligenz

Der rasante Einsatz des IoT hat Daten in der gesamten Wirtschaft digitalisiert, sodass Systeme der künstlichen Intelligenz sie nun verarbeiten oder analysieren können. Infolgedessen wird künstliche Intelligenz in allen Branchen und Unternehmen immer häufiger eingesetzt. Einige der Branchen, die Big Data und künstliche Intelligenz nutzen, finden Sie unten:

Big Data und künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Laut ​​Accenture​​Integration von KI in das US-amerikanische Gesundheitssystem bis 2026. Sparen Sie jährlich 150 Milliarden US-Dollar und verbessern Sie sich gleichzeitig Patientenergebnisse. Es wird erwartet, dass Big Data und künstliche Intelligenz jeden Aspekt des Gesundheitswesens verändern werden, von Roboteroperationen, die durch die Kombination diagnostischer Bildgebung und präoperativer medizinischer Daten ermöglicht werden, bis hin zu virtuellen Pflegeassistenten, die bei der Erstdiagnose und der Patientenlogistik helfen.

Big Data und künstliche Intelligenz in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge (AVs), die durch künstliche Intelligenz gesteuert werden, werden in der Transportbranche zu großen Umwälzungen führen. Um die Straße erfolgreich beobachten und das Fahrzeug bedienen zu können, berechnet die in selbstfahrenden Autos enthaltene Software für künstliche Intelligenz Milliarden von Datenpunkten pro Sekunde unter Verwendung der Eingaben von fortschrittlichen Sensoren, GPS, Kameras und Radarsystemen.

Während es bis zur vollständigen Automatisierung noch Herausforderungen gibt, können High-End-Fahrzeuge dank Big Data und künstlicher Intelligenz grundlegende Fahraufgaben fast ohne menschliches Zutun bewältigen. Darüber hinaus wurde mit der Erprobung autonomer Fahrzeuge (AVs) begonnen, die unter bestimmten Umständen in allen Fahrbereichen autonom agieren können.

Mit Hilfe von Big Data und künstlicher Intelligenz können selbstfahrende Autos grundlegende Fahraufgaben fast ohne menschliches Zutun bewältigen.

Big Data und künstliche Intelligenz entwickeln intelligente Assistenten.

Dank Spracherkennung und prädiktiver Analyse und natürliche Sprache Mit fortschreitender Verarbeitung werden digitale Assistenten dynamischer und nützlicher. Laut Experten wird die Sprachsuche bis 2023 50 % aller Internetanfragen ausmachen, da Verbraucher von Tastaturen Abstand nehmen und sich Big Data und Technologien für künstliche Intelligenz weiterentwickeln.

Big Data und künstliche Intelligenz in industriellen Automatisierungssystemen

Die industrielle Automatisierung steht an der Spitze von Big Data- und künstlichen Intelligenzanwendungen in der physischen Welt, angetrieben durch die steigenden weltweiten Investitionen in die Robotik, die bis 2020 180 Milliarden US-Dollar erreichen könnten. Fortschritte in diesen beiden Bereichen führen dazu, dass intelligentere und leistungsfähigere Maschinen als zuvor entstehen, wobei Roboter als Körper der Maschine und künstliche Intelligenz als Geist der Maschine fungieren. Roboter können nun in unstrukturierten Umgebungen wie Fabriken oder Lagerhäusern freier arbeiten. Sie können am Fließband enger mit Menschen zusammenarbeiten und sind nicht mehr auf einfache, sich wiederholende Aufgaben beschränkt.

Die industrielle Automatisierung steht an der Spitze der Anwendung von Big Data und künstlicher Intelligenz in der physischen Welt.

Fazit: Big Data und künstliche Intelligenz sind heute zwei Schlüsselbereiche der Informatik. Es hat vor Kurzem aufgehört. Künstliche Intelligenz und Big Data sind untrennbar miteinander verbunden. Da die Big-Data-Technologie in großem Umfang die Theorie und Technologie der künstlichen Intelligenz nutzt, hängt sie zunächst vom Fortschritt der künstlichen Intelligenz ab. Zweitens ist die Big-Data-Technologie für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung, da dieser Bereich stark auf Daten angewiesen ist. Wir müssen noch neue Technologien erlernen, denn Innovationen in den Bereichen Big Data und künstliche Intelligenz stehen erst am Anfang.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz und Big Data sind die treibenden Kräfte hinter Industrie 4.0. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!