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Künstliche Intelligenz verstehen

Kati Pesola
By Kati Pesola - 12. Dezember 2018 09:54:20 MEZ

ai-article-heroDeep Blue kann den Schachweltmeister schlagen, Alexa Ihre Stimme erkennen, der Spam-Filter sortiert lästige E-Mails aus und der Kreditkartenanbieter erkennt Missbrauch sofort. Doch echte künstliche Intelligenz geht noch viel weiter. Es geht darum, dass eine Maschine so lernt, denkt und Entscheidungen trifft, wie ein Mensch.


Künstliche Intelligenz – Superhirn für das Smart Grid der Zukunft

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Die kommende Ausgabe der pathway wirft einen Blick auf das Thema „Künstliche Intelligenz“ und wie es die Energieindustrie verändern wird.

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KI auf einen Blick


Künstliche Intelligenz (KI)

KI ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf das intelligente Handeln von Maschinen bezieht. Es werden Systeme entwickelt, die fähig sind, mithilfe von Daten zu lernen, zu entscheiden, Probleme zu lösen, zu planen und ihre Leistung anzupassen bzw. kontinuierlich zu verbessern. KI beflügelt schon lange die Phantasie der Menschen. Berühmte Beispiele aus der Science-Fiction sind HAL 9000, Terminator und Skynet.

Schwache Künstliche Intelligenz (Schwache KI)

Schwache Künstliche Intelligenz (Narrow oder Weak Artificial Intelligence) bezieht sich auf Maschinen die einzelne, begrenzte Aufgaben ausführen – in der Regel binäre Fragen, die ein Computerprogramm der Reihe nach durchgeht, bis eine relevante Antwort geliefert werden kann. Schwache KI wird zur Automatisierung sich wiederholender Serviceaufgaben verwendet. Beispiele sind Internet-Bots und „Siri“, der virtuelle Assistent von Apple.

Künstliche Allgemeine Intelligenz (Starke KI)

Künstliche Allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) wird auch als „starke KI (strong, full oder human-level AI)“ bezeichnet. Sie ist eine maschinelle Intelligenz, die in der Lage ist, eine Aufgabe genauso gut oder sogar besser als ein Mensch zu erledigen, ohne dass eine Vorprogrammierung erforderlich ist. Mit der Kombination von menschenähnlichem, flexiblem Denken und Schlussfolgern auf Basis von superschneller Datenverarbeitung könnte die Künstliche Allgemeine Intelligenz schon bald im Einsatz sein.

Maschinelles Lernen

Im KI-Bereich konzentriert sich das Maschinelle Lernen (Machine Learning) auf Algorithmen in Verbindung mit grossen Datenmengen, um die Effizienz und Leistung beim Erledigen von Aufgaben kontinuierlich zu steigern. Es geht darum, Computer dazu zu bringen, durch „Erfahrungen“ zu lernen, zu handeln und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein und ohne, dass ein Eingreifen durch den Menschen erforderlich ist.

 

Wie die Energiewirtschaft von KI profitieren kann

 

lg-icon-46-blueAngebots- und Nachfrageoptimierung

Durch Maschinelles Lernen kann das Nachfragemanagement verbessert und automatisiert werden. KI beispielsweise kann Nutzungsdaten analysieren und Angebots- und Nachfragespitzen vorhersagen.

 

Kundenerlebnis und Engagement

KI erleichtert die Segmentierung. Durch „Micro-Targeting“ lassen sich individuelle Aktivitäten einfacher prognostizieren, sodass die Energieunternehmen in der Lage sind, neue Kundenservices anzubieten.

 

Optimierung von Assets und vorausschauende Wartunglg-icon-12-blue

KI-Algorithmen sind in der Lage, in Echtzeit den Zustand der Assets zu überwachen und vorausschauende Wartungen anzuordnen. So kann die Energiewirtschaft das Assetmanagement optimieren.

 

lg-icon-34Betriebs- und Ausfallmanagement

Um ein zuverlässiges Netz aufrechtzuerhalten, können KI-Algorithmen Schwachstellen in „Selbstheilenden Netzen“ automatisch erkennen und beheben. Auf diese Weise kann sich das Netz automatisch mit funktionierenden Teilen neu verbinden.

 

lg-icon-09-blueEinnahmenschutz und Sicherheit

KI-Algorithmen können der Energiewirtschaft dabei helfen, ihre Netze zu schützen, indem sie Nutzungsmuster, Verbrauchsprofile und andere Kundendaten analysieren, um Energiediebstahl und Angriffe von aussen zu verhindern.

 

Künstliche Intelligenz in Zahlen

 

19,1 Milliarden $

Weltweite Ausgaben für kognitive und KI-Systeme im Jahr 2018 (Quelle: IDC)

52,2 Milliarden $

Weltweite Ausgaben für kognitive und KI-Systeme im Jahr 2021 (Quelle: IDC)

1,8 Millionen

Anzahl der Arbeitsplätze, die durch KI im Jahr 2020 wegfallen (Quelle: Gartner)

2,3 Millionen

Anzahl der Arbeitsplätze, die durch KI im Jahr 2020 neu geschaffen werden (Quelle: Gartner)     

83%

der Führungskräfte der europäischen Energieversorger stufen KI für ihr Geschäft als hohe oder mittlere Priorität ein (Quelle: Roland Berger)

5%

davon haben klare strategische Ziele, eine Strategie und einen Implementierungsfahrplan definiert (Quelle: Roland Berger)                                        

 

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