Künstliche Intelligenz

Unfallvermeidung durch Algorithmen

Wie kann KI uns helfen , mehr Sicherheit zu schaffen? Das 21. Jahrhundert begann mit...

Wie kann KI uns helfen , mehr Sicherheit zu schaffen?

Das 21. Jahrhundert begann mit einer digitalen Revolution, die für die Menschen lebenswichtig war, die aber erst in den letzten Jahren ihr Potenzial unter Beweis gestellt hat und zwar in Form von massiver und vor allem günstiger Speicherung von Informationen. Diese hat dazu geführt, dass in der Forschung wie auch in der Wirtschaft Mathematikern, Physikern, Chemikern, Ingenieuren und Strategen erheblich mehr Informationen zur Verfügung stehen, als dies noch bis vor kurzem der Fall war.  In diesen sogenannten Big Data beinhaltet sind immer auch versteckte Muster und Korrelationen, die zu unerwarteten Ergebnissen führen, welche sich auf die Rentabilität der Unternehmen und in diesem Fall auf die Sicherheit der Arbeitnehmer auswirken können.

Wie Kinder, wenn sie anfangen, Laufen zu lernen, brauchen die Algorithmen eine Trial-and-Error-Umgebung, in der sie ihre “Fall- und Aufstiegstests” durchführen können. Cloud-Infrastrukturen (Cloud Computing) und Data-Mining-Werkzeuge haben die Schaffung künstlicher “Gehirne” (neuronale Netze) ermöglicht, in denen Wissenschaftler ihre Formeln entwickeln und das perfekte Ökosystem zu schaffen, in dem Computer selbstständig lernen und Lösungen für komplexe Probleme finden können, die der Mensch alleine nicht lösen kann.

Algorithmen sind mathematische Formeln, die wie der Mensch Millionen von Kombinationen mittels Versuch-Fehler-Methodik durchspielen, um die beste Lösung in Rekordzeit zu finden.

Entscheidungsfindung eines Algorithmus

Die bedingte Wahrscheinlichkeit ist die Grundlage für die Entwicklung von Algorithmen basierend auf Entscheidungsbäumen. Das Einzige, was zu Bayes’ Zeiten eigentlich noch für den großen Sprung in Richtung Künstlicher Intelligenz fehlte, war die Rechenkapazität und natürlich die in digitalen Umgebungen gespeicherten Informationen.

Um auf den vorliegenden Fall der Unfallverhütung zurückzukommen: Sobald die eigentliche Aufgabenstellung angelegt wurde, ist deren Modellierung nichts anderes als das Verstehen der Geschäftsregeln, welche Unternehmen antreiben, und deren Übersetzung in mathematische Formeln. Die passenden Algorithmen entwickelt die Neu-Ulmer LIS DataSolutions GmbH mit dem Data-Mining-Tool Knime, welche einmal dem Endnutzer für den Echtbetrieb übergeben diesen später auch nachvollziehen lassen, was der Algorithmus eigentlich bei jedem Schritt genau tut.

Für die Unfallvorhersage und -Verhütung kommen sog. Prädiktive Algorithmen zum Einsatz. Diese können auf zwei Arten lernen, und zwar indem sie sich ähnlich zum Menschen verhalten, d.h. entweder von anderen und beaufsichtigt lernen (wissenschaftlich) oder aus der eigenen Erfahrung, also quasi unbeaufsichtigt lernen (empirisch).


Schlussfolgerung

Gegenwärtig gibt es eine gewisse Kontroverse über die Gefährlichkeit von Algorithmen und ihrer Anwendung, und wie bei jeder neuen Technologie hängt dies immer vom Nutzer und ihrem Einsatzzweck ab. In unserem Fall werden die Algorithmen tatsächlich dazu genutzt, Menschenleben zu retten, aber auch Ressourcen gezielter einzusetzen und den CO²-Fußabdruck zu reduzieren, indem sie unnötige Wege verhindern oder sogar vorhersagen, wann eine Maschine stoppt, bevor es zum Ausfall der gesamten Fertigung kommt (vorausschauende Wartung).

Nach ethischen Standards eingesetzt kann die Künstliche Intelligenz daher schon zu einem unverzichtbaren Helfer in der Wirtschaft, aber auch im Alltag von uns Menschen werden.