Diagnose

KI-Systeme erkennen Muster in großen Datenmengen präziser und schneller als der Mensch. Eine KI-unterstützte diagnostische Bildgebung kann beispielsweise Hautveränderungen wie schwarzen Hautkrebs frühzeitig erkennen. Auch Röntgenbilder lassen sich mit Hilfe von KI schnell und recht zuverlässig auswerten. Die Ärztin oder der Arzt erhalten darüber wertvolle Hinweise, die sie mit ihrer medizinischen Erfahrung prüfen.

Personalisierte Behandlung

Jeder Mensch reagiert anders auf Medikamente und Therapien. Eine medizinische Behandlung muss daher stets individuell angepasst werden. Das gilt insbesondere für komplexe Therapien, etwa bei Krebserkrankungen. KI-basierte Systeme könnten aus Tausenden von Datensätzen zu vergangenen Fällen Muster erkennen, mögliche Neben- und Wechselwirkungen identifizieren und herausfinden, welche Faktoren ausschlaggebend für einen positiven Therapieansatz sein können.

Gesundheitsassistenten

Gesundheitsassistenten werden heute bereits vielerorts genutzt – für Prävention, Screening, Diagnose, Therapieplanung und Nachsorge sowie Rehabilitation. Unterstützt durch KI lernen sie laufend aus den erfassten Daten dazu. Beispiel: KI-basierte Chatbots, so genannte Triage Bots, zur Diagnose von Krankheiten. Durch eine systematische und immer spezifischere Nachfrage nach Symptomen kann der Gesundheitsassistent zu einer Ersteinschätzung (Triage) möglicher Erkrankungen kommen. Wichtig: Der digitale Assistent ersetzt keinen Arztbesuch. Die Entscheidung über Diagnose und Behandlung können nur die behandelnden Ärztinnen und Ärzte treffen.

Forschung

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Daten aus vorhandenen Studien für die Entwicklung neuer Medikamente schneller durchsucht und die Prüfung neuer möglicher Wirkstoffe verkürzt werden. Wirkstoffe bestehen aus verschiedenen chemisch synthetisierten Molekülen, die je nach Krankheit ein damit verknüpftes Zielmolekül binden. Die KI wählt diejenigen Moleküle aus, die in der Vergangenheit ihre Wirksamkeit bewiesen haben und stellt Prognosen für neue Verwendungsweisen auf.

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Wo KI bereits zum Einsatz kommt

Die automatische Einschätzung einer Verkehrssituation erfordert neben Sensoren auch Software, die Bilder zuverlässig erkennt und verarbeiten kann. Für spezifische Aufgaben unterstützen KI-basierte Assistenzsysteme die Fahrenden schon heute, um Autofahren sicherer zu machen. Hier ein paar Beispiele:

• Abstandsregler: Das Assistenzsystem reguliert die Geschwindigkeit des Autos, sodass man etwa auf der Autobahn nicht ständig den Fuß auf dem Gaspedal halten muss. Sofern erforderlich, verringert es die Geschwindigkeit und hält automatisch den Abstand zu anderen Fahrzeugen. Im Stau passt es sich dem vorausfahrenden Fahrzeug an und folgt diesem automatisch.
• Notbremsassistent: Wird der Sicherheitsabstand zu anderen Fahrzeugen nicht eingehalten und die Bremssituation kritisch, hilft dieses Fahrassistenz-System, einen Unfall zu vermeiden – indem es den Fahrenden warnt oder eine Notbremsung unterstützt. Dies verringert den Bremsweg, ersetzt aber nicht die eigene Aufmerksamkeit.
• Automatische Erkennung von Verkehrsschildern: Mit Hilfe von Bilderkennung identifiziert das Assistenzsystem Verkehrsschilder oder aktuell geltende Geschwindigkeitsbegrenzungen und informiert die Person am Steuer.
• Automatische Einparkhilfe: Die richtige Parklücke zu finden, ist oft nicht einfach. Ein Parkassistent ermittelt dank Ultraschall-Sensoren, wie groß die Lücke ist, berechnet den Weg und parkt komplett eigenständig ein.
  Ebenfalls weit verbreitet sind Navigationssysteme. Sie geben den Fahrenden in Echtzeit Informationen zu Staus, Baustellen und Straßensperrungen. Die Analyse und Interpretation der Daten übernimmt ein KI-System – und schlägt im Bedarfsfall alternative Routen vor.

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Wo KI bereits zum Einsatz kommt

Verbesserungen entlang der Wertschöpfungskette

• Design: Ideen entwickeln
  Beim so genannten generativen Design lassen sich mit Hilfe von KI unterschiedliche Designs und Konstruktionsvarianten für ein Produkt erproben. So funktioniert‘s: Die Designer geben dem KI-Programm die gewünschten Parameter vor – etwa Material, Maße und Gewicht. Die KI kombiniert diese Parameter und spielt innerhalb weniger Minuten verschiedene Gestaltungsvorschläge und Entwürfe aus. Welche davon weiterverfolgt, getestet und produziert werden sollen, entscheiden die Designer.
• Herstellung: Wissen vermitteln
  KI-gestützte digitale Assistenten sind in unserem Alltag bereits präsent – sei es in Smartphones oder als intelligenter Lautsprecher im Haushalt. Auch in der Industrie können Assistenz-Systeme unterstützen – indem sie zunächst anhand von Daten lernen, wo die Beschäftigten Unterstützung brauchen und ihnen daraufhin die benötigten Informationen liefern.
• Logistik: Warenströme optimieren
  Die Logistik von Waren ist ein komplexes System. KI-Verfahren können dabei helfen, kurzfristige Kundenbestellungen und Stornierungen in Echtzeit zu erfassen, Fahrten zu optimieren und innerhalb kürzester Zeit neue Transportrouten zu ermitteln. So können Kunden mit pünktlichen Lieferungen rechnen, Transportunternehmen sparen Zeit und Geld.
• Fertigung: Umweltschonend produzieren
  Ein hoher Energieverbrauch ist für Unternehmen teuer und begünstigt den Klimawandel. Mit Hilfe von Sensoren und KI-Software können Unternehmen den Energieverbrauch von industriellen Anlagen analysieren und optimieren. Auch Lärm, Abgase, Abfall und Wasserverbrauch lassen sich mit Hilfe von KI-basierten Analysetools verringern.
• Recycling: Produktkreisläufe schließen
  Immer mehr Rohstoffe werden verbraucht, um Produkte herzustellen, die später wieder entsorgt werden müssen. Diese „Wegwerfwirtschaft“ will das Konzept der Circular Economy ersetzen: Produkte sollen am Ende ihrer Lebensdauer wiederaufbereitet oder recycelt werden. KI-Systeme können unterstützen, da sie mit Hilfe von Sensoren und Kameras entsorgte Produkte schneller und präziser sortieren als der Mensch. Weitere Informationen unter: Effektive Kreislaufwirtschaft: Roboter für eine bessere Trennung von Wertstoffen

Szenario: Lernende Roboter als Helfer

In der Industrie unterstützen Roboter die Beschäftigten schon seit langem bei monotonen, gefährlichen oder körperlich belastenden Aufgaben. Neu durch die Verknüpfung von Robotik mit KI-Algorithmen: Industrieroboter übernehmen künftig nicht nur eine bestimmte Tätigkeit, sondern wechselnde Aufgaben – indem sie von ihren menschlichen Kolleginnen und Kollegen lernen und anschließend Hand in Hand mit ihnen zusammenarbeiten.

Ist das nicht gefährlich? Kann man einem Roboter-Kollegen trauen? Und wer übernimmt welche Aufgaben? Wie die arbeitsteilige Montage in ein paar Jahren aussehen könnte und welche Voraussetzungen dafür geschaffen werden müssen, zeigt das Anwendungsszenario der Plattform Lernende Systeme.

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Mehr Informationen zu Physical AI in der Industrie (PDF-Download) und darüber, wie neue Technologien die Arbeit in Produktionsbetrieben verändern (PDF-Download).

Wo KI bereits zum Einsatz kommt

Hier ein paar Beispiele:

• E-Commerce: Im Internet verfolgen Algorithmen das Verhalten der User und lernen sekündlich dazu. Haben Sie die Produktvorschläge bemerkt, die wie für Sie gemacht scheinen? Genau das sind sie auch: Mit Hilfe von lernenden Algorithmen analysiert der Online-Händler Ihr Kaufverhalten und schätzt dadurch Ihre individuellen Interessen ein.
• Marketing/Kundenservice: Intelligente Chatbots antworten eigenständig und schnell auf Kundenanfragen, nehmen Kündigungen entgegen und leiten bei komplexeren Anliegen an die zuständigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter weiter. Möglich wird das durch den Einsatz von Sprach- und Textverarbeitungssoftware. Generative KI kann zudem Werbetexte, E-Mails, Social-Media-Beiträge oder personalisierte Marketingkampagnen erstellen und so Unternehmen bei der Kommunikation mit ihren Kundinnen und Kunden unterstützen.
• Finanzwesen: KI-Systeme erkennen blitzschnell Auffälligkeiten in Datensammlungen – so auch in Finanzdaten. Banken können auf diese Weise Betrugsversuche – etwa bei Abrechnungen von Kreditkarten – rasch erkennen und verhindern.
• Recht: Bei der Verwaltung und Analyse von Dokumenten und Abrechnungen lassen sich wiederkehrende Arbeitsschritte mit Hilfe von KI-Systemen automatisieren. Ebenso kann ein Chatbot den Ratsuchenden einen ersten Überblick über ein juristisches Problem geben, ohne dass dafür eine Anwältin oder ein Anwalt konsultiert werden muss.
• Tourismus/Navigation: Sie sind in einer fremden Stadt und suchen den kürzesten Weg zu den besten Sehenswürdigkeiten? Das Smartphone dient bei den meisten Menschen längst als Routenfinder. Durch satellitengestützte Positionsbestimmung und Echtzeit-Verarbeitung von Verkehrsdaten führt es einen an den gewünschten Ort, ob zu Fuß oder mit dem Auto.

Szenario: Informationsbutler fürs Büro

Intelligente Sprachassistenten, die einfache Fragen beantworten oder simple Befehle ausführen, finden sich heute in Smartphones und vielen Haushalten. Für den komplexen Arbeitsalltag – etwa im Journalismus, in der Verwaltung oder in der Beratung – eignen sich diese Systeme nicht: Sie sind noch nicht in der Lage, eine Fülle von Informationen zu verarbeiten, mit unterschiedlichen Themen, Quellen und Kommunikationsmitteln umzugehen und mit einer Vielzahl von Personen in Kontakt zu treten. In wenigen Jahren werden selbstlernende und intuitiv nutzbare Assistenzsysteme jedoch auch Wissensarbeiterinnen und -arbeiter bei ihren täglichen Aufgaben unterstützen.

Wie, das zeigt das Anwendungsszenario der Plattform Lernende Systeme.

Wo KI bereits zum Einsatz kommt

Selbstlernende Roboter und Assistenzsysteme können ohne vorherige Programmierung Situationen einschätzen und sich der jeweiligen Lage anpassen. In unübersichtlichen Gefahrensituationen helfen sie grundlegend:

• Opfer können schneller gerettet, Sachschäden begrenzt werden.
• Rettungskräfte sind geringeren Gefahren ausgesetzt und werden in körperlich extremen Situationen unterstützt.
• Bei manchen Unglücken wird ein Rettungseinsatz durch intelligente Assistenzsysteme überhaupt erst möglich.
• Durch effiziente Lernverfahren können selbstständige Roboter auf Basis weniger Daten richtige Entscheidungen treffen.

Szenario: Feuer in einer Chemiefabrik

Bei Großbränden, Erdbeben oder Störfällen in Kraftwerken bleiben den Rettungskräften nur wenige Augenblicke, um eine Situation richtig einzuschätzen und sofort effektiv zu handeln. Oft bringen sie sich dabei in Lebensgefahr. Unter Zeitnot und Stress müssen sie sich auf standardisierte Leitlinien, unvollständige Informationen und ihre persönliche Erfahrung verlassen.

Wie selbstlernende Roboter bei der Bergung Verletzter, der Eindämmung des Schadens oder der Stabilisierung der Lage unterstützen könnten, zeigt das Anwendungsszenario der Plattform Lernende Systeme.

Wo KI bereits zum Einsatz kommt

Beispielsweise indem sie:

• den Verbrauch von Energie und Ressourcen in Industrie und Landwirtschaft verringern,
• Pflanzenschäden automatisch erkennen,
• Plastikmüll aus dem Meer entfernen,
• durch Absatzprognosen den Einkauf in der Gastronomie optimieren,
• die Qualität von Luft und Wasser analysieren,
• die Entwicklung medizinischer Wirkstoffe beschleunigen oder
• bei der Analyse von Geodaten unterstützen

Mehr als 160 KI-Anwendungen für ökologisch verträgliches, sozial gerechtes und wirtschaftlich erfolgreiches Handeln listet die Sonderausgabe der KI-Landkarte der Plattform Lernende Systeme.

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