Wie KI die Entstehung neuer Technologien fördert | KI in der Wirtschaft #80

Künstliche Intelligenz verändert die Welt auf erstaunliche Weise, und dies ist erst der Anfang ihrer Entwicklung. Entdecken Sie, wie neue Technologien, große Sprachmodelle und maschinelles Lernen Innovationen vorantreiben – von Programmiertools bis hin zu fortschrittlichen Systemen zum Testen und Diagnostizieren technischer Probleme. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Wie kann künstliche Intelligenz zur Entstehung neuer Technologien beitragen?

Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine faszinierende neue Technologie, sondern auch ein leistungsstarkes Werkzeug zur Schaffung innovativer technologischer Lösungen. Wie kann KI dazu beitragen?

1. Generierung neuer Ideen und Konzepte. KI hilft dabei, völlig neue Technologien und Prototypen von Geräten zu erfinden. Künstliche Intelligenz kann Fakten und Konzepte auf unkonventionelle Weise kombinieren und so Lösungen finden, die dem menschlichen Verstand möglicherweise entgehen.
2. Testen und Verbessern von Prototypen. Dank Computersimulationen ist es möglich, die Funktionalität eines Prototyps schnell und kostengünstig zu testen, ohne Zeit und Geld für den Bau physischer Modelle zu verschwenden. KI ermöglicht es außerdem, verschiedene Nutzungsszenarien zu modellieren und das Projekt für bestimmte Ziele zu optimieren.
3. Unterstützung des Produktionsprozesses. Intelligente Systeme können Produktionsdaten in Echtzeit analysieren, Anomalien erkennen und Änderungen an Prozessen vorschlagen, wodurch eine höhere Effizienz, geringere Ausfallraten und eine bessere Qualitätskontrolle gewährleistet werden.
4. Verbesserung des Technologiemanagements. KI erleichtert die Überwachung technologischer Systeme sowie die Diagnose und Lösung von Problemen ohne menschliches Eingreifen. Das spart Zeit und Ressourcen und die neue Technologie arbeitet effizienter.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

KI-Programmierung: GitHub Copilot

Eines der interessantesten Beispiele für den Einsatz von KI zur Unterstützung von Programmierern ist GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Es handelt sich um ein auf fortschrittlichen Sprachmodellen basierendes Tool, das gemeinsam mit Menschen „codiert“.

Doch wie funktioniert GitHub Copilot? Copilot analysiert den vom Programmierer geschriebenen Code und verwendet ihn als Referenz. Dadurch kann vorgeschlagen werden, was in den nächsten Zeilen des Programms zu finden ist. Es ist in der Lage:

• Ausdrücke und sogar ganze Funktionen vorschlagen,
• Generieren von Code für Algorithmen ausschließlich auf der Grundlage der Beschreibung,
• Erstellen einer Dokumentation basierend auf dem Code selbst,
• Code erklären,
• Korrekturvorschläge,
• sich an komplexen Diskussionen mit dem Programmierer zu beteiligen,
• und vieles mehr, alles in Dutzenden beliebter Programmiersprachen.

Quelle: Github (https://github.com/features/copilot)

Ein Entwickler muss lediglich mit dem Schreiben eines Code-Snippets beginnen, und GitHub Copilot schlägt einen vollständigen Vorschlag vor, der auf der Analyse von Millionen öffentlicher Repositories und einem tiefen Verständnis der Semantik von Programmiersprachen basiert.

Zu den Hauptvorteilen für Programmierer gehören:

• Beschleunigung der Arbeit um bis zu 55 %,
• Steigerung der Produktivität und Zufriedenheit dank schnell entstehender, effektiver Lösungen,
• weniger Frustration beim Erstellen sich wiederholenden Codes,
• schnellere Problemlösung.

Neue Cloud-Technologien: Innovationen von Microsoft

Microsoft hat innovative Anwendungen natürlicher Sprachmodelle entwickelt, um eine gemeinsame Herausforderung für viele Cloud-nutzende Unternehmen zu bewältigen – Probleme im Zusammenhang mit der Verwaltung einer solch komplexen Infrastruktur und der schnellen Reaktion auf Ausfälle.

Wie wurde dies erreicht? Microsoft-Spezialisten nutzten die Fähigkeiten von Sprachmodellen, um Vorfallbeschreibungen und -protokolle zu analysieren. Auf dieser Grundlage können die Modelle die wahrscheinlichsten Problemursachen und optimale Lösungen vorschlagen.

Wichtig ist: Je mehr Daten in die künstliche Intelligenz eingespeist werden, desto genauer kann sie neue Fehler erkennen und klassifizieren, was zu schnelleren Reaktionszeiten und geringeren Verlusten aufgrund von Cloud-Störungen führt.

Der Einsatz von KI im automatischen Cloud-Vorfallsmanagement bietet eine Chance für:

• schnellere Diagnose der Fehlerursachen – KI analysiert Daten schneller als ein Mensch,
• Automatisierte Reparaturen – durch künstliche Intelligenz generierte Lösungen machen menschliches Eingreifen überflüssig
• Weniger Ausfallzeiten und bessere Betriebskontinuität – schnellere Reaktion reduziert Verluste für Unternehmen, die neue Cloud-Technologien nutzen.

Dies ist erst der Anfang des Einsatzes von KI in neuen Cloud-Computing-Technologien. Bald könnten vielleicht die meisten Verwaltungsprozesse und der technische Support automatisiert werden.

Siemens: Software mit KI testen

Siemens-Spezialisten haben maschinelle Lernfunktionen genutzt, um einen sehr zeitaufwändigen Aspekt der Softwareentwicklung zu automatisieren – das Testen.

Sie entwickelten ein System neuer Technologien, das auf der Grundlage von Daten früherer Tests und Codeversionen die Ergebnisse neuer Tests mit einer Genauigkeit von 78 % vorhersagen kann.

Was bringt das in der Praxis? Der wichtigste Aspekt ist ein schnelleres Feedback für Entwickler. Entwickler erhalten fast sofort vorläufige Vorschläge zu Testergebnissen, ohne auf den tatsächlichen Abschluss der Tests warten zu müssen, was bei großen Projekten Stunden oder Tage dauern kann.

Dies ermöglicht eine schnellere Identifizierung und Beseitigung von Fehlern, ohne Zeit mit Kontextwechseln und dem Abrufen von Details zuvor geschriebenen Codes zu verschwenden.

Der zweite wesentliche Aspekt ist die Optimierung der Testreihenfolge. Vorhersagen über ihre Ergebnisse ermöglichen es, die optimale Reihenfolge für die Durchführung einzelner Tests zu bestimmen, um potenzielle Fehler so schnell wie möglich zu erkennen.

Dies spart Rechenressourcen, die für die Durchführung eines vollständigen Testsatzes erforderlich sind. In Studien wurde sogar eine Reduzierung der Gesamttestzeit um 10 % beobachtet.

Zusammenfassung: neue KI-Technologien

Künstliche Intelligenz treibt den technologischen Fortschritt in vielerlei Hinsicht voran. Es geht vor allem darum:

• generiert neue Ideen und Gerätekonzepte durch die Kombination von Fakten auf unkonventionelle Weise,
• erleichtert die schnelle und kostengünstige Prototypenerstellung und beschleunigt den Lösungstestprozess,
• optimiert Design- und Produktionsprozesse,
• automatisiert die Überwachung und Wartung von Systemen,
• beschleunigt die Arbeit von Programmierern,
• hilft bei der Diagnose technischer Probleme und
• automatisiert Softwaretests.

Vielleicht werden bald die meisten bahnbrechenden Erfindungen mit Unterstützung künstlicher Intelligenz entstehen. Daher lohnt es sich, über diese faszinierenden Veränderungen auf dem Laufenden zu bleiben und kontinuierlich zu lernen, neue Technologien in Ihrer Arbeit zu nutzen.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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