Assistenzsysteme

Entwicklung von Assistenzsystemen

Bei der Entwicklung von Assistenzsystemen werden grundsätzlich zwei Methoden unterschieden:

1. Wissensbasierte Verfahren. Das Assistenzsystem erhält Informationen, die das Wissen von Experten abbilden.
2. Maschinelles Lernen. Das System erkennt anhand von Trainingsdaten aus großen Datenmengen (Big Data) relevante Muster.

Dazu kommen hybride Systeme, die beide Verfahren einsetzen.

Assistenzsysteme, die allein mit „eingebautem Wissen“ funktionieren, erfüllen nur in einem sehr weiten Sinne die Definition einer KI-Anwendung. Je komplexer der Anwendungsbereich von Assistenzsystemen ist, umso eher erweist sich Maschinelles Lernen als zielführend. Lernende Systeme sind nämlich in der Lage, Bedeutungen aus dem Kontext heraus zu interpretieren. Sie sind fähig, bereits während der Anwendung „on the fly“ neue, relevante Erkenntnisse zu gewinnen und sich stetig zu verbessern.

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Einsatzmöglichkeiten von Assistenzsystemen

Assistenzsysteme kommen heute vor allem in der Produktion, beim teilautonomen Fahren und in der Medizin zum Einsatz. Die Einsatzmöglichkeiten von Assistenzsystemen werden jedoch immer umfassender. Beispiele sind

• die Einblendung von Abseitslinien bei Fußballübertragungen,
• der Drohnen-Einsatz für Dachdecker
• oder der Exoskelett-Einsatz in der industriellen Produktion.

In der Produktion tragen Assistenzsysteme dazu bei, die Produktivität zu erhöhen, den Mitarbeitereinsatz flexibel zu gestalten und den Fachkräftemangel zu reduzieren.

Assistenzsysteme können Menschen anleiten oder Aufgaben übernehmen, bei denen sich menschliche Arbeitskraft als weniger effizient erweist. Die Aufgabe von Assistenzsystemen ist die Unterstützung von Menschen bei zahlreichen Tätigkeiten. Sie werden den Menschen schon per definitionem nicht ersetzen. Maschinelles Lernen und Deep Learning eröffnen zahlreiche neue Möglichkeiten und Einsatzbereiche für Assistenzsysteme – auch in immer komplexeren Situationen.