Intelligente Systeme

Eines der faszinierenden Merkmale von intelligenten Systemen ist ihre Fähigkeit zum Lernen. Unter dem Begriff maschinelles Lernen versteht man die Fähigkeit eines Systems, sich auf Grundlage neuer Daten zu verbessern und zu entwickeln. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter:

• Überwachtes Lernen: Systeme werden mit gelabelten Daten trainiert und lernen, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
• Unüberwachtes Lernen: Systeme durchsuchen Daten nach Mustern oder Gruppierungen ohne vorherige Anweisung.
• Verstärkungslernen: Systeme optimieren ihre Strategien basierend auf Rückmeldungen aus der Umgebung, um den maximalen Nutzen zu erzielen.

In der Praxis kombinieren Ingenieure oft verschiedene KI-Techniken, um spezialisierte Anwendungen zu entwickeln. Beispielsweise nutzt die Bauindustrie Predictive Maintenance, um frühzeitig strukturelle Schwächen in Gebäuden oder Brücken zu erkennen. Durch Sensoren können kontinuierlich Daten gesammelt werden, die mithilfe von KI-Algorithmen analysiert werden. Diese Algorithmen identifizieren Anomalien oder Muster, die auf mögliche Probleme hinweisen, bevor diese sichtbar werden.Ein weiteres spannendes Beispiel ist der Einsatz von KI bei der Entwicklung von Smart Cities. Hier werden große Datenmengen gesammelt und genutzt, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu steuern und Ressourcenverteilung effizient zu gestalten. Ingenieure verwenden fortschrittliche Algorithmen, um das urbane Umfeld dynamisch zu analysieren und in Echtzeit anzupassen.

In der Welt der autonomen Systeme spielt die Sensorfusion eine entscheidende Rolle. Sensorfusion ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Sensoren kombiniert werden, um eine genauere und zuverlässigere Sicht auf die Umgebung zu erhalten. Diese Technik wird in autonomen Fahrzeugen eingesetzt, um Informationen von Kameras, Radar und LiDAR zu integrieren und somit präzise Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen.Ein autonomes Fahrzeug könnte beispielsweise die folgenden Datenquellen verwenden:

• Kameras: Erfassen visuelle Informationen und erkennen Verkehrszeichen und Objekte.
• Radar: Misst die Geschwindigkeit und Entfernung von Objekten, insbesondere bei schlechten Sichtverhältnissen.
• LiDAR: Bietet eine detaillierte 3D-Kartierung der Umgebung und hilft bei der genauen Positionsbestimmung von Objekten.

Ein entscheidender Aspekt in der Robotik ist die Steuerung durch künstliche neuronale Netze. Diese Netze imitieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und können komplexe Muster erkennen. Ein neuronales Netz besteht aus verschiedenen Schichten, jede mit mehreren Neuronen, die durch gewichtete Verbindungen verbunden sind. Die mathematische Grundlage dieser Netze kann durch die folgende Formel beschrieben werden: \[s_i = \theta \bigg( \textstyle \bigsum_{j} w_{ij} x_j \bigg)\]Hierbei ist \(s_i\) die Aktivierung des i-ten Neurons, \(w_{ij}\) das Gewicht der Verbindung zwischen Neuron \(i\) und \(j\), \(x_j\) die Eingabe am Neuron \(j\), und \(\theta\) die Aktivierungsfunktion. Durch das Training solcher Netze können Roboter lernen, effektiv auf komplexe Stimuli zu reagieren.

Ein zentraler Punkt bei der Entwicklung intelligenter Systeme sind die verschiedenen Architekturen der neuronalen Netze. Tauscht man die klassische Schichtstruktur gegen eine tiefere Struktur, spricht man von Deep Learning. Dies ermöglicht eine weitaus tiefere Erkennung und Verarbeitung von Mustern. Eine wichtige mathematische Komponente hierbei ist der Gradientenabstieg, ein Optimierungsalgorithmus zur Minimierung von Fehlern im Lernprozess, definiert als:\[\theta := \theta - \frac{\text{learning rate}}{m} \textstyle \bigsum (abla L(\theta))\]Dabei steht \(\theta\) für die Variablen des Netzes, die angepasst werden, \(m\) für die Anzahl der Lernbeispiele und \(L(\theta)\) für die Verlustfunktion. Deep Learning hat sich als besonders nützlich bei der Erkennung von Sprach-, Bild- und Textdaten erwiesen.