Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen und Technologien beschäftigt, die menschenähnliches Denken und Handeln nachbilden oder simulieren sollen. KI ist mittlerweile zu einem Sammelbegriff für Anwendungen geworden und wird oft synonym mit seinen Unterbereichen verwendet, zu denen Machine Learning und Deep Learning gehören.
Ziel einer KI-Anwendung ist es, Maschinen die Fähigkeit zu geben, Probleme zu lösen, zu lernen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen, die bislang nur mit menschlicher Intelligenz möglich waren. Künstliche Intelligenz nutzt hierfür verschiedene Ansätze, wie zum Beispiel Machine Learning, Neuronale Netze, Expertensysteme und Natural Language Processing (NLP).
Die Entwicklungen in der KI haben das Potenzial, viele Aspekte in der Arbeitswelt zu verbessern und Innovationen in einer Vielzahl von Branchen voranzutreiben.
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Agnes Tholen
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Ein Algorithmus ist eine abstrakte Schritt-für-Schritt-Anleitung oder ein Verfahren zur Lösung eines Problems oder einer Aufgabe. In der Informatik sind Algorithmen eine grundlegende Komponente, um Probleme effizient zu lösen. Ein Algorithmus kann als eine Reihe von klaren und präzisen Anweisungen betrachtet werden, die nacheinander ausgeführt werden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen, die je nach ihrer Anwendung in der KI und anderen Bereichen variieren.
Effizienz: Die Effizienz eines Algorithmus ist ein entscheidender Faktor. Relevant sind hier Geschwindigkeit und Ressourcenverbrauch, die ein Algorithmus benötigt, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Konkret bedeutet das: Ein effizienter Algorithmus löst ein Problem in angemessener Zeit und verbraucht nur notwendige Ressourcen.
Korrektheit: Die Korrektheit eines Algorithmus ist von entscheidender Bedeutung. Ein Algorithmus muss das gewünschte Ergebnis liefern und für alle möglichen Eingabewerte funktionieren.
Robustheit: Ein robuster Algorithmus sollte auch bei unerwarteten oder ungültigen Eingaben korrekte Ergebnisse liefern oder zumindest eine angemessene Fehlerbehandlung haben. Robuste Algorithmen sind widerstandsfähig gegenüber Störungen und können auch bei leicht abweichenden Bedingungen einwandfrei funktionieren.
Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit eines Algorithmus bezieht sich auf seine Fähigkeit, mit wachsenden Datenmengen oder Eingabebedingungen umzugehen, ohne dass die Leistung stark beeinträchtigt wird. Ein skalierbarer Algorithmus behält seine Effizienz und Leistungsfähigkeit, unabhängig davon, wie groß die Eingabe ist.
Parallelisierung: In der heutigen Zeit, in der viele Computer über mehrere Prozessoren oder Kerne verfügen, ist die Fähigkeit eines Algorithmus, parallelisiert zu werden, von großer Bedeutung. Ein Algorithmus kann tatsächlich von der gleichzeitigen Nutzung mehrerer Prozessoren oder Kerne profitieren, um die Geschwindigkeit der Ausführung zu erhöhen.
Applied Artificial Intelligence (Angewandte Künstliche Intelligenz) beschreibt die praktische Umsetzung von KI in verschiedenen Bereichen und bezieht sich auf die Integration von Künstlicher Intelligenz in reale Anwendungen und Systeme, um spezifische Probleme zu lösen oder menschenähnliche Fähigkeiten zu verbessern. Dieser Bereich der KI konzentriert sich auf die praktische Anwendung von Techniken wie Maschinellem Lernen, Mustererkennung und Data Mining, um in Bereichen wie Lebensmittelbranche, Gesundheitswesen, Finanzen, Verkehr, Industrie und vielen anderen relevante Fortschritte zu erzielen. Applied AI nutzt die Erkenntnisse aus der Forschung und entwickelt maßgeschneiderte Lösungen, die den spezifischen Anforderungen eines bestimmten Bereichs oder Unternehmens gerecht werden.
Applied Artificial Intelligence bietet eine Vielzahl von Chancen und Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen. Für den gewinnbringenden Einsatz von Applied AI ist es allerdings entscheidend zu verstehen, wie die zugrundeliegenden Technologien funktionieren, um im Anschluss eine Verbesserung der Geschäftsprozesse zu ermöglichen.
Effizienzsteigerung: Angewandte KI kann in hohem Maße dazu beitragen, Prozesse und Abläufe in Unternehmen und Organisationen zu optimieren. Durch den Einsatz von KI-gestützten Automatisierungslösungen können wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden, was die Effizienz erhöht und menschliche Ressourcen für komplexere und strategischere Aufgaben freisetzt.
Bessere Entscheidungsfindung: KI-Systeme können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die für Menschen möglicherweise schwer zu erkennen wären. Dadurch können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die auf Fakten und Daten basieren, was zu optimierten Ergebnissen führen kann.
Personalisierte Erfahrungen: Angewandte KI ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Erfahrungen und Dienstleistungen anzubieten. Zum Beispiel könnte eine Online-Lebensmittelplattform auf Basis früherer Einkäufe und Vorlieben eines Kunden personalisierte Empfehlungen für neue Produkte oder Rezepte anbieten, die dem Geschmack und den Gewohnheiten des Kunden entsprechen.
Fortschritte in der Forschung: KI kann in der wissenschaftlichen Forschung eingesetzt werden, um komplexe Probleme zu modellieren, Daten zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch können Fortschritte in beispielsweise Bereichen wie effiziente Ressourcennutzung, nachhaltige Landwirtschaft, Kreislaufwirtschaft oder Energieeffizienz erzielt werden.
Die Fleisch- und Molkereibranche steht heute vor äußerst komplexen und vielschichtigen Herausforderungen, die sich in unterschiedlichen Facetten zeigen und direkte Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse der Branchen haben: Von der Gewährleistung der Lebensmittelsicherheit bis hin zur dringend erforderlichen Ausrichtung auf Nachhaltigkeit und die notwendige Effizienzsteigerung in komplexen Lieferketten – die Szenarien sind sehr unterschiedlich, vielfältig und benötigen innovative und teils individuelle Lösungsansätze.
Hier bietet sich mit Künstlicher Intelligenz unserer Erfahrung nach eine herausragende und wegweisende Technologie an, die eine breite Palette von Potenzialen bereithält und es möglich macht, Geschäftsprozesse entsprechend der unternehmerischen Zielsetzung zu transformieren.
Unsere Erfahrung zeigt: Unternehmen, die in KI-Lösungen investieren, sind besser gerüstet, um den neuen Herausforderungen und Chancen gerecht zu werden, die diese Branche in den kommenden Jahren prägen werden!
Um zu verdeutlichen, welch enormes Potential maßgeschneiderte KI-Systemen bieten, haben wir beispielhaft einige Szenarien der Künstlichen Intelligenz speziell für die Fleisch- und Milchbranche zusammengetragen.
Eng mit der Künstlichen Intelligenz verbunden ist Big Data. Beide Technologien ergänzen und verstärken sich gegenseitig. Big Data bezieht sich auf die immense Menge an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden, während Künstliche Intelligenz darauf abzielt, Maschinen menschenähnliche Intelligenz und Fähigkeiten zu verleihen. Die Verbindung zwischen beiden liegt in ihrer wechselseitigen Abhängigkeit und der erheblichen Rolle, die Big Data in der Entwicklung und dem Erfolg von Künstlicher Intelligenz spielt.
Wie sieht diese Koexistenz genau aus? Künstliche Intelligenz benötigt große Datenmengen, um effektiv zu funktionieren und optimale Ergebnisse zu erzielen. Diese Datenmengen werden oft durch eine Vielzahl von Quellen generiert, einschließlich Sensoren, sozialen Medien, E-Commerce-Transaktionen, IoT-Geräten und mehr.
Große Datenmengen dienen als Basis für das Maschinelle Lernen, in dem Algorithmen aus Erfahrungen und Mustern lernen. Je mehr Daten ein KI-System analysieren kann, desto besser kann es komplexe Muster erkennen, Zusammenhänge verstehen und Vorhersagen treffen.
Big Data bietet die notwendigen Informationen, um KI-Modelle zu trainieren, zu verfeinern und zu verbessern. Denn KI-Systeme müssen in der Lage sein, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, um in Echtzeit oder zumindest nahezu in Echtzeit zu agieren. Big Data-Technologien wie verteilte Datenbanken, Data Warehousing und Cloud Computing bieten die erforderliche Infrastruktur, um die enorme Datenmenge zu verwalten und für KI-Anwendungen zugänglich zu machen.
Big Data zeichnet sich durch die sogenannten “3Vs” (Gartner) aus: Volumen (die Menge der Daten), Vielfalt (die Art und Weise, wie die Daten generiert werden) und Geschwindigkeit (die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert und verarbeitet werden). Die Kombination von Big Data und Künstlicher Intelligenz hat auch einen entscheidenden Einfluss auf die Anwendungen und den Nutzen von KI in verschiedenen Bereichen. Dies wird an einem Beispiel aus der Lebensmittelsicherheit und Rückverfolgbarkeit deutlich:
Die Lebensmittelbranche erzeugt enorme Mengen an Daten während der gesamten Lebensmittelproduktionskette, von der Landwirtschaft über die Verarbeitung bis hin zum Verkauf. Mithilfe von Big Data und KI können diese Daten analysiert werden, um die Lebensmittelsicherheit zu verbessern und die Rückverfolgbarkeit von Lebensmitteln zu gewährleisten. Dies ermöglicht es, schnell auf Ausbrüche von Lebensmittelkrankheiten zu reagieren und Lebensmittelrückrufe effizienter durchzuführen.
Auch im Feld der Nachfragevorhersage und im Bestandsmanagement spielen Big Data und KI eine große Rolle, wenn es um die Optimierung von Prozessen geht: Die Analyse großer Mengen an Verkaufs- und Verbraucherdaten ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrage nach bestimmten Lebensmitteln vorherzusagen. Dadurch können sie ihre Bestände optimieren und Überbestände oder Engpässe vermeiden. Dies trägt zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung bei und verbessert die Lieferketteneffizienz.
Als letztes Beispiel sei die Qualitätssicherung in der Lebensmittelproduktion genannt: Durch die Sammlung und Analyse von Daten während des Produktionsprozesses können Hersteller potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen und korrigierende Maßnahmen ergreifen. KI-Systeme können dazu beitragen, Fehler oder Abweichungen zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen führen.
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Das Programm
ChatGPT ist ein Programm, das automatisch Nachrichten und Texte erstellen kann.
Wir unterstützen Sie gerne dabei, das volle Potenzial von ChatGPT zu erkennen und zu verstehen, indem wir einen Potenzialworkshop anbieten. In diesem Workshop erläutern wir die Vorteile von ChatGPT und helfen Ihnen bei der Integration in Ihre Geschäftsprozesse, um die Kundenerfahrung zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
ChatGPT wurde in zwei Schritten trainiert: Vorabtraining und Feinabstimmung.
Beim Vorabtraining lernt das Modell, Text zu generieren, indem es eine große Menge an Internettext analysiert. Es versucht, Muster in den Daten zu erkennen, wie das nächste Wort in einem Satz basierend auf den vorherigen Wörtern.
Nach dem Vorabtraining folgt die Feinabstimmung, bei der das Modell spezifische Aufgaben lernt. Es wird auf einem speziellen Datensatz trainiert, der menschliche Gespräche enthält, um die Fähigkeit zur Konversation zu erlernen. Das Modell kennt keinen spezifischen Kontext oder persönliche Informationen der Benutzer, es generiert Antworten basierend auf den Mustern, die es während des Trainings gelernt hat.
Es ist wichtig zu beachten, dass ChatGPT keine Informationen über Benutzer speichert oder auf persönliche Daten zugreift. Es ist darauf ausgelegt, den Datenschutz zu respektieren und zu gewährleisten.
Die Technologie
ChatGPT basiert auf der Technologie namens GPT (Generative Pretrained Transformer), die von OpenAI entwickelt wurde. Es ist ein Beispiel für ein Künstliches Neuronales Netzwerk, genauer ein Transformer-basiertes Modell.
Ein Beispiel für den Einsatz von ChatGPT in Geschäftsprozessen im IT-Support
Chatbots sind Programme, die automatisch auf Nachrichten von Benutzern reagieren können. Im IT-Support können Chatbots eingesetzt werden, um automatisch auf Anfragen von Benutzern zu reagieren und Probleme zu lösen.
Das bedeutet, dass menschliche Mitarbeiter nicht mehr jede Anfrage bearbeiten müssen, was Zeit und Ressourcen spart. Chatbots können beispielsweise Anweisungen zur Fehlerbehebung geben oder Probleme mithilfe von automatisierten Lösungen lösen.
Ihr Unternehmen kann ChatGPT individuell anpassen und in verschiedenen Bereichen nutzen, um diese Prozesse zu verbessern und Zeit und Ressourcen zu sparen.
Large Language Models (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der für das Verarbeiten und Analysieren enormer Datenmengen entwickelt wurde. Solche Modelle sind besonders im Bereich des Natural Language Processing (NLP) von großer Bedeutung. Sie ermöglichen es, menschliche Sprache in Form von Texteingaben zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Ein LLM hat die Fähigkeit, Texte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und zukünftige Inhalte vorherzusagen.
Dies wird durch Milliarden von Parametern ermöglicht, die während des Trainingsprozesses gesammelt werden und quasi das “Gedächtnis” des Modells bilden. Diese Parameter, ein zentraler Begriff im Machine Learning, sind Variablen, die das Modell verwendet, um aus den trainierten Daten neue Informationen abzuleiten.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der produzierenden Lebensmittelindustrie umfasst eine Vielzahl von Bereichen, die von der Automatisierung von Prozessen über die Optimierung der Lieferkette bis hin zur Qualitätskontrolle reichen.
Jeder dieser Bereiche nutzt unterschiedliche Aspekte der KI, um Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit in der Produktion und Distribution von Lebensmitteln zu steigern. Im Folgenden beschreiben wir die wichtigsten Bereiche der Künstlichen Intelligenz und nennen ein spezifisches Beispiel aus der Lebensmittelindustrie.
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, der Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen.
In der Lebensmittelindustrie wird ML verwendet, um den Reifegrad von Früchten durch Bilderkennungstechnologien zu bestimmen. Kameras und Sensoren analysieren die Farbe und Textur der Früchte, um ihren optimalen Erntezeitpunkt zu ermitteln, was zu einer höheren Produktqualität und geringeren Abfallmengen führt.
NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was die Interaktion zwischen Menschen und Computern erleichtert.
NLP-Technologien werden eingesetzt, um Kundenanfragen automatisch zu bearbeiten. In der Lebensmittelproduktion können Kunden über Chatbots Fragen zu Inhaltsstoffen, Nährwerten oder Allergenen stellen, wobei der Bot sofort präzise Antworten liefert.
Robotik integriert KI-Systeme in physische Einheiten, um automatisierte und präzise Bewegungsabläufe auszuführen.
Roboter werden in der Lebensmittelverarbeitung verwendet, um repetitive Aufgaben wie das Verpacken von Lebensmitteln oder das Sortieren von Produkten nach Größe und Qualität zu automatisieren. Dies steigert die Effizienz und minimiert menschliche Fehler.
Expertensysteme sind Computerprogramme, die Wissen und analytische Fähigkeiten von Experten nachahmen, um komplexe Entscheidungen zu treffen.
In der Lebensmittelproduktion können Expertensysteme zur Rezeptoptimierung eingesetzt werden. Sie analysieren eine Vielzahl von Daten, wie Verbrauchertrends und Rohstoffverfügbarkeit, um Rezepturen zu entwickeln, die sowohl kosteneffizient als auch qualitativ hochwertig sind.
Computer Vision ermöglicht es Computern, aus digitalen Bildern und Videos Informationen zu extrahieren und darauf basierend Aktionen auszuführen.
In der Lebensmittelindustrie wird Computer Vision genutzt, um die Qualitätssicherung zu verbessern. Bildverarbeitungsalgorithmen überprüfen Produkte auf Defekte oder Verunreinigungen, um sicherzustellen, dass nur einwandfreie Ware das Produktionsband verlässt. Unsere Produkte BoxInspector®, ArtificialVet® sowie MeatVision gehören diesem Bereich der Künstlichen Intelligenz an.
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