Wer im Fahrzeugbau pro Tag 5 Mio. Schweißnähte auf Qualität überprüfen will, hat für jede Naht genau 17 Millisekunden Zeit. Daher ist eine solche Aufgabe für den Menschen offensichtlich unmöglich zu bewerkstelligen. Solche Qualitätskontrollen gehören zu den vielen Problemstellungen, bei denen die technische Kombination aus maschinellem Sehen und KI brilliert.

Kameras, Mikrofone und eine Vielzahl ausgefeilter Sensoren, die in IoT-Lösungen verwendet werden, ermöglichen das verstärkte Zusammenführen der physischen und der digitalen Welt. Durch den Einsatz von Geräten, die die analytischen Funktionen der KI implementieren, können Lösungen medizinische Bilder im Handumdrehen auf mögliche Anomalien prüfen, Maschinengeräusche aufnehmen und analysieren, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen, oder eine gründlichere Remoteüberwachung in unterschiedlichsten Umgebungen umsetzen.

Gemeinsam arbeiten Intel und Microsoft Azure daran, Unternehmen bei der Bereitstellung intelligenter IoT-Technologien und -Dienste wie den Deep Learning-Funktionen von KI, maschinellem Sehen und Audio- sowie Sprachfunktionen zu unterstützen. Durch Ergänzen solcher Funktionen lassen sich mit den Lösungen mehr geschäftliche Herausforderungen angehen. Hierzu werden mindestens zwei derartige Funktionen – beispielsweise maschinelles Sehen und KI – kombiniert, um die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten von IoT-Lösungen deutlich zu erweitern.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Whitepaper „Enhancing IoT Solutions with AI, Machine Learning, and Computer Vision“ (Verbessern von IoT-Lösungen mit KI, maschinellem Lernen und maschinellem Sehen).

4 Chancen für Unternehmen, von KI und maschinellem Sehen zu profitieren

Die Stärke von KI-Algorithmen wie auch von Algorithmen für maschinelles Lernen ist ihre Fähigkeit, enorme Datenmengen schneller als Menschen zu analysieren und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden sind vier Möglichkeiten beschrieben, wie der Einsatz von IoT-Lösungen mit Intel- und Azure-Technologien in unterschiedlichsten Szenarien sinnvoll sein kann:

1. Verbessern gängiger IoT-fähiger Anwendungen

KI, maschinelles Sehen und Audio- oder Sprachtechnologie können gängige IoT-gestützte Aufgaben wie Fernüberwachung und Predictive Maintenance optimieren. Die automatisierte Analyse mehrerer Videostreams gestattet das Erkennen von Bewegungen oder ungewöhnlichen Handlungen und ggf. das sofortige Versenden von Benachrichtigungen. Maschinelles Sehen ermöglicht es der Telemedizin, Patienten remote zu beobachten, ohne dass diese ihre häusliche Umgebung verlassen müssten. Mikrofone können von Industrieanlagen erzeugte Geräusche erfassen und auf akustische Abweichungen vom normalen Betriebsgeräusch analysieren – ein Umstand, der auf in Kürze erforderliche Wartungsarbeiten hinweisen kann.

2. Verbessern von Mitarbeitersicherheit, Patientenversorgung und Kundendienst

Das Zusammenspiel von maschinellem Sehen und KI kann zur Sicherheit der Menschen beitragen. Zur Unterstützung von Medizintechnikern können diese Technologien beim Scannen medizinischer Bilder automatisch nach Anomalien suchen und den Betrachter darüber informieren, welche Bilder er sich genauer ansehen sollte. Algorithmen für KI und maschinelles Lernen können Videostreams analysieren, um die Personalsicherheit im Auge zu behalten und bei potenziellen Gefahren Warnungen zu versenden. In Ladengeschäften kann ein ähnliches System die Anzahl der Kunden in einem belebten Bereich beschränken oder auch den Warenbestand überwachen und Mitarbeiter informieren, wenn Artikel nachbestellt werden müssen.

3. Reduzieren der Komplexität für Entwickler und Benutzer

Obwohl IoT-Geräte und -Dienste immer komplexer werden, versuchen die Technologieanbieter, ihre Bereitstellung möglichst einfach zu gestalten. Intel und Azure empfehlen Entwicklern einerseits, Plug & Play-kompatible IoT-Geräte zu entwerfen, und bieten andererseits Toolkits wie das Intel® Distribution of OpenVINO™-Toolkit an, die zügig eine Verbindung herstellen und die Bereitstellung beschleunigen. Diese Schwerpunktsetzung trägt dazu bei, die Verständlichkeit von Geräten und Systemen für diejenigen Benutzer zu verbessern, die sie täglich verwenden.

4. Beschleunigen des potenziellen ROI

Das Hinzufügen fortschrittlicher Technologien bietet auch das Potenzial, bei IoT-Lösungen schneller in den Gewinnbereich zu kommen. Nach Erkenntnissen aus dem Microsoft IoT Signals Report befinden sich bei befragten Unternehmen, die KI in IoT-Lösungen einsetzen, weniger Projekte in der Lern- und mehr in der Einkaufsphase als bei solchen, die in der verwendeten Lösung keine KI verwenden. 96 % der Unternehmen, die KI integrieren, äußern sich insgesamt zufrieden mit der IoT-Technologie, während es bei den reinen IoT-Anwendern 87 % sind. Zudem betrachten diese Unternehmen IoT mit einer höheren Wahrscheinlichkeit als entscheidend für den Erfolg und tendieren daher stärker dazu, in IoT zu investieren und es zu nutzen. Die Technologie selbst kann Unternehmen in beträchtlichem Maße Zeit und Kosten einsparen. Die Wasser- und Abwasserbehörde der US-Hauptstadt Washington hat z. B. die Inspektion von Abwasserrohren mit einer KI-gestützten Videoanalyselösung rationalisiert, die die Kosten für das Scannen von Rohren um 75 % senkt und innerhalb von drei Jahren einen ROI von 350 % erzielen kann.

Weitere Informationen zu fortschrittlichen Technologien in IoT-Lösungen

Die Weiterentwicklung der IoT-Technologie erweist sich als Treiber bei der Lösung geschäftlicher Herausforderungen. Das Hinzufügen fortschrittlicher Funktionen und insbesondere ihrer Kombinationen vervielfacht die positiven Auswirkungen, die der Einsatz einer IoT-Lösung für Ihr Unternehmen haben kann.

Die Partnerschaft zwischen Intel und Azure will es Unternehmen jeder Größe und aus allen Branchen erleichtern, sich über IoT-Geräte und -Dienste zu informieren und genau diejenigen auswählen zu können, die sie für das Erreichen ihrer jeweiligen Ziele brauchen. Die beiden Unternehmen bieten die Hardware-, Software-, Edge- und Clouddienste sowie jeden Support, der zum Erstellen einer End-to-End-Lösung erforderlich ist. Darüber hinaus entwickeln immer mehr Partnern mithilfe unserer Technologie marktreife Lösungen, die für den Einsatz in Fertigung, Handel, Gesundheitswesen, Beförderung, Smart Spaces usw. vorgesehen sind.

Weitere Informationen dazu, wie KI, maschinelles Sehen und andere fortschrittliche Technologien neue Funktionen in IoT-Lösungen erschließen können, finden Sie im Whitepaper „Enhancing IoT Solutions with AI, Machine Learning, and Machine Vision“ (Verbessern von IoT-Lösungen mit KI, maschinellem Lernen und maschinellem Sehen). Das Whitepaper stellt Lösungen aus der Praxis in den Vordergrund, die KI, maschinelles Sehen und verwandte Funktionen in branchenspezifischen Szenarien erfolgreich implementieren, und erörtert, wie unterschiedliche Hardware, Plattformen und Tools dazu beitragen können, den ROI für verschiedene Anwendungsfälle zu maximieren.

Wettbewerb zur Nachhaltigkeit durch den Einsatz von Edgelösungen

Intel beabsichtigt auch, mit KI, der intelligenten Cloud und Edge Computing Lösungen und neue Anwendungsfälle zu entwickeln, deren wesentlicher Aspekt die Reduzierung der Auswirkungen auf die Umwelt ist. Der von Microsoft und weiteren Partnern unterstützte Wettbewerb InnovationFPGA steht umweltbewussten Schülern und Studierenden, Berufstätigen, Startups und Hobbyentwicklern offen, die ihre Projekte mithilfe von Cloud FPGA Connectivity Kits aus Intel- und Azure-Diensten entwickeln. Der Wettbewerb findet während des gesamten laufenden Jahres statt. Den Siegern winken Geldpreise. Die Vorschläge sind bis zum 30. September 2021 einzureichen, das große Finale findet im Juni 2022 statt.