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KI-Systeme für Anwendungen in jeder Branche

KI-Systeme für Anwendungen in jeder Branche

Bild: ©Alexander Limbach/stock.adobe.com

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI GmbH) zählt zu den wichtigsten Forschungszentren für KI weltweit mit mehr als 1.000 Mitarbeitern aus mehr als 65 Nationen. Sie arbeiten zurzeit in rund 250 Forschungsprojekten, nahezu jeder Lebens- und Arbeitsbereich ist Gegenstand der Innovationsforschung. Die Wechselwirkung zwischen den Ergebnissen aus Wissenschaft und Forschung und der Praxiserfahrung von Herstellern von KI-Lösungen führt zu konkreten Anwendungen für den realen Einsatz, wie z.B. in der Automatisierung, Energie, Pharmazie und im Gesundheitswesen.

Gesundheitswesen: Mit KI schneller im Wettlauf gegen die Zeit

KI kann z.B. in der Patientenbehandlung Zeitvorteile bei Prävention, Diagnose und Therapie ermöglichen. Die Heilungschancen steigen mit dem Grad der Befundung wie sie z.B. Röntgenbilder, CTA, MRT oder Ultraschall liefern können. Zur Ergänzung der Diagnosen des medizinischen Personals sind KI-Anwendungen notwendig, die riesige Datenmengen in kurzer Zeit strukturieren und analysieren. Sie können Ergebnisse für die Beurteilung durch Ärzte in Sekunden liefern. KI-Systeme können dazu Daten aus Quellen wie bildgebende Verfahren, der Genomik und Proteomik verknüpfen und die Prävention sowie Therapie wesentlich unterstützen. Die Schnelligkeit unter Einhaltung einer Null-Fehlerquote ist bei epidemischen und metastasierenden Erkrankungen entscheidend für Diagnose, Therapie und Gesundung des Patienten.

Energiewirtschaft: Predictive Maintenance für punktgenaue Wartung

Die von KI unterstützte Produktion und Energieversorgung ermöglicht reibungslose Prozesse und die frühzeitige Abwehr von Störungen durch präventive Diagnosesysteme. KI-basierte Predictive-Maintenance-Strategien für Energieversorgung und Industrieautomation optimieren die Instandhaltung von Anlagen, erlauben die Fernsteuerung in Echtzeit und passen Wartungspläne den realen Gegebenheiten an. Machine und Deep Learning helfen durch Planungsalgorithmen, Abweichungen früh zu erkennen und Anomalien wie z.B. Unwuchten, Fluchtungsfehler oder Risse im Material von Turbinen und Kompressoren anzuzeigen. Durch die Datenanalyse der KI-Systeme werden Dysfunktionalitäten bereits in der Entstehung erkannt, noch bevor sie sich negativ auswirken. Sie tragen zur Vermeidung von Produktionsausfällen und potenziellen Gefahren in punkto Sicherheit von Systemen, Betrieb, Versorgung und Umwelt bei.

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