Enorme Mengen an Daten zu durchforsten, nach bestimmten Mustern zu suchen, um daraus Rückschlüsse über bestimmte Vorgänge zu ziehen, war in den vergangenen Jahrzehnten äußerst zeitaufwendig und in manchen Fällen nur schwer oder gar nicht möglich. Dahinter steckten neben begrenzter Rechenleistung vor allem Menschen, die die Daten sichten und dann zu bestimmten Ergebnissen kommen mussten.
Was früher ein langwieriger und mühsamer Prozess war, kann heute in einem Bruchteil der Zeit von einer künstlichen Intelligenz erledigt werden. Einmal trainiert, findet die KI in Windeseile Muster, Auffälligkeiten und Abweichungen in riesigen Datenmengen. Die Einsatzmöglichkeiten für diese Technologie sind endlos. Ob in der Klimaforschung, der Medizin oder im Energiesektor, mithilfe von KI lassen sich unzählige Prozesse optimieren und völlig neue Erkenntnisse gewinnen.
Wir haben uns drei Beispiele aus dem INNO-VERSE angesehen, in denen KI Licht in den Datendschungel bringt und auf diese Weise wertvolle Vorhersagen für Extremwetter liefert, das Risiko von Infarkten verringert, und Energienetze wartet und damit stabiler macht. Und am Ende des Beitrags verraten wir außerdem noch, wie auch du KI im Datenmanagement nutzen kannst.
Großmodell mit KI für globale, genaue und zeitnahe Vorhersage von Extremwetter
Mit der Verschärfung des globalen Klimawandels werden extreme Wetterereignisse immer häufiger, was enorme soziale und wirtschaftliche Herausforderungen mit sich bringt. Und so steigen die Ansprüche an eine genauere und zeitnahe Vorhersage extremer Wetterereignisse, um Schäden zu vermindern oder zu vermeiden.
Die Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science hat eine „ökologische Allianz“ gegründet, um ein auf künstlicher Intelligenz basierendes meteorologisches Großmodell für Klima- und Wettervorhersagen zu entwickeln. Das Vorzeigemodell namens „Fuxi“ wurde von der Akademie, der Fudan-Universität und dem nationalen chinesischen Klimazentrum entwickelt; die initiale Version wurde in Dubai zur COP28-Konferenz präsentiert. Die weiterentwickelte Version 2.0 verbindet nun die Meteorologie- und Klimawissenschaften mit verschiedenen KI-Technologien. Mit maschinellem Lernen soll eine globale Wettervorhersage inklusive Extremwetterereignisse (z.B. starke Regenfälle oder Starkwind) im Kaskadenvorhersagesystem für 15 aufeinanderfolgende Tage präzise möglich werden. Mit dem Modell sollen Frühwarnsysteme und das Risikomanagement sowie Maßnahmen zur Katastrophenvorbeugung und -minderung bei extremen Wetterereignissen verbessert werden. Fuxi übertrifft nach Angaben des Entwicklerteams die Leistung bestehender kurz- und mittelfristiger Vorhersagemodelle des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF).
Mit der Allianz aus 12 beteiligten Institutionen, unter anderem meteorologischen Unternehmen, wissenschaftlichen Organisationen, aber auch führende Industrie- und Logistikunternehmen, sollen die verschiedensten Herausforderungen des Klimawandels bewältigt werden. [1]
Neuartige KI-Methode verkürzt Infarktanalyse drastisch
In der modernen Infarktforschung ist die präzise Bestimmung der Infarktgröße von zentraler Bedeutung, um kardioprotektive Behandlungen weiterzuentwickeln. Forscher der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und des Universitätsklinikums Essen, unterstützt von der TU Dresden, haben nun eine neue Methode entwickelt, die künstliche Intelligenz zur drastischen Verkürzung der Analysezeit von Schweineherzinfarkten nutzt.
Traditionelle Methoden erforderten bisher bis zu 90 Minuten manuelle Arbeit zur Auswertung der Infarktgrößen auf Herzschnitten. Die neue KI-gestützte Technik kann diese Aufgabe in nur 20 Sekunden bewältigen. Unter Verwendung von 3.869 digitalen Bildern und einem speziellen Deep-Learning-Modell auf Basis der U-Net-Architektur wird das Infarktgewebe präzise erkannt und analysiert. Diese Innovation ermöglicht objektive und zuverlässige Ergebnisse, die zu 98 Prozent mit bisherigen manuellen Messungen übereinstimmen.
Die Implementierung dieser Technologie bietet der Infarktforschung ein mächtiges Werkzeug, das sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit der Datenverarbeitung erheblich verbessern kann. Die Anwendung der Methode könnte die Forschung zur Kardioprotektion entscheidend voranbringen, indem sie die Entwicklung neuer therapeutischer Ansätze unterstützt. Diese Fortschritte könnten nicht nur in Laborumgebungen, sondern auch in kooperierenden Forschungsverbänden angewendet werden. [2]
Wartung der Energienetze mit Big Data und maschinellem Lernen vorhersagen
Energienetze sind das Rückgrat unserer modernen Gesellschaft und deren Schlüsselkomponenten sind Schaltgeräte, die den Stromfluss unter Last in Millisekunden unterbrechen, um im Falle eines Kurzschlusses Schäden an der Anlage selbst oder beim Stromverbraucher zu verhindern. Dementsprechend aufwendig und teuer ist die Wartung dieser Geräte für die Netzbetreiber auf allen Spannungsebenen.
Forschende der Universität Paderborn haben ein System namens DigiGrid entwickelt, das mit vorausschauender Instandhaltung die Schaltgeräte entsprechend ihres tatsächlichen Zustandes analysiert und Wartungen proaktiv vorschlägt. Das System nutzt dafür eine breite Palette von Daten, gewonnen mit Sensoren zur Messung von Stromfluss, Wärmeentwicklung, Luftqualität und vielem mehr. Zusätzliche Kameraüberwachung soll das Erkennen von tierischen Eindringlingen gewährleisten, die möglicherweise Geräte beschädigt haben.
Als Ergebnis wird der aktuelle Zustand der Geräte, ihre voraussichtliche Lebensdauer sowie die optimale Wartungsstrategie abgeleitet. Durch Einbeziehen von KI in Wartungsaufgaben soll die Effizienz der Netzwartung angesichts der immer komplexeren erneuerbaren Energiesysteme weiter gesteigert werden. [3]
Mit KI wird Datenmanagement nicht nur einfacher, sondern auch um ein Vielfaches effizienter. Im INNO-VERSE findest du nicht nur spannende Artikel und Praxisbeispiele rund um die KI-gestützte Datenverarbeitung – unsere Plattform unterstützt dich auch aktiv dabei, dein eigenes Datenmanagement auf die nächste Stufe zu heben.
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Quellen und Vertiefungstipps:
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