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Zu Gast bei Watson

Selbstlernende IT-Systeme halten Einzug in die Fertigung

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Watson nährt sich auch von unstrukturierten Daten

Andrea Martin, Chief Technology Officer von IBM München, nutzte die Gelegenheit, um ein wenig hinter die Kulissen der KI-Maschine Watson zu blicken. Watson, so Martin, sei nicht „der eine Supercomputer“. Das hauptsächlich aus IBM-Hardware der Typen Power 7 und Power 8 bestehende System sei für große Daten-Workloads optimiert und könne fallbezogen trainiert werden.

Dies könne abhängig von der Domäne unterschiedlich lange dauern, sagte Martin. Bei der Lösung Watson for Oncology, die das System zur Behandlung von Krebserkrankungen einsetzt, habe es zwei bis drei Jahre gedauert, um auf ein bestimmtes Wissens-Level zu kommen.

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Wichtig bei einem solchen kognitiven System sei es, natürliche Sprache zu verstehen, Hypothesen und Schlussflgerungen zu bilden sowie adaptieren und lernen zu können. Darüber hinaus müsse das System unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos auswerten können. Die Benefits daraus können durchaus substanziell sein: Martin zitierte einen Anwendungsfall, bei dem Drohnen dazu eingesetzt werden, Dächer auf Hagelschäden zu inspizieren. Dadurch sei der Inspektionsaufwand um 70 Prozent reduziert worden.

IBM stellt digitalen Zwilling in den Mittelpunkt

Bei der diesjährigen Digital Factory wird IBM insbesondere das Thema des „Digitalen Zwillings“ vorstellen. Beim „Digital Twin“ wird ein Produkt, etwa eine Industrieanlage oder ein Flugzeugtriebwerk, im Rechner modelliert, komplett mit seinen physikalischen Eigenschaften.

Dieser „digitale Twin begleitet den kompletten Lebenszyklus“ seines physikalischen Widerparts, erläuterte Renate Stücka, Marketingmanagerin für IoT und Industrie 4.0 bei IBM Watson IoT. Daraus ließen sich Erkenntnisse gewinnen, wie Produkte verbessert werden können. Auch die Produktionsprozesse könnten dadurch optimiert sowie Ausfallzeiten verringert werden.

Dieser Beitrag ist ursprünglich auf unserem Partnerportal ELEKTRONIKPRAXIS erschienen.

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