Intelligente Algorithmen und digitale Technologien

Was haben selbstfahrende Autos, autonome Roboter, medizinische Diagnosesysteme oder das Internet der Dinge gemeinsam? Diese digitalen Technologien steuern intelligente Algorithmen. Intelligente Algorithmen lernen aus Daten und verbessern selbstständig ihre Analysefähigkeiten. Die häufig diskutierten Begriffe Digitalisierung, Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz oder Big Data haben eines gemeinsam: Sie beschreiben alle die Analyse von großen Datenmengen durch intelligente Algorithmen. Das Ziel ist es, diese Informationen für die Konzeption von neuen digitalen Produkten und Dienstleistungen zu verwenden.

Die Industrie steht durch die Digitalisierung mit Algorithmen vor einem Umbruch. Für viele Maschinenbauer bringt das Herstellen von Maschinen einen Bruchteil der Wertschöpfung. Die Hardware ist mit kundenorientierten Serviceleistungen durch Software und Datenanalyse zu kombinieren. Ein zentrales Problem ist, dass die relevanten Informationen aus den Daten nicht extrahierbar sind, da dieses spezielle Fachwissen bei Ingenieuren und Naturwissenschaftlern fehlt.

An dieser Stelle setzt das neue Lehrbuch „Intelligente Algorithmen und digitale Technologien“ aus der Lehrbuchreihe „Programmieren für Ingenieure und Naturwissenschaftler“ vom Springer-Verlag an. Ich stelle Ihnen in diesem Buch grundlegende Modelle, Verfahren und Anwendungen von intelligenten Algorithmen für digitale Technologien vor. Die Qualität dieser intelligenten Algorithmen entscheidet heute darüber, wie gut ein Produkt oder eine Dienstleistung funktioniert.

Intelligente Algorithmen mit neuronalen Netzen

Für das Erkennen von Mustern, die Klassifikation von Bildobjekten, das Steuern autonomer Roboter, oder die Diagnose von Krankheiten sind künstliche neuronale Netze unverzichtbar. Neuronale Netze bestehen aus einer Vielzahl von Neuronen, die Informationen über gewichtete Verbindungen verschicken. Das neuronale Netz besitzt die Aufgabe ein spezielles Verhalten aus einer Menge von Trainingsdaten zu erlernen.

In der Praxis finden wir neuronale Netze bei Problemen, die schwer oder gar nicht durch einen regelbasierten Ansatz darstellbar sind. Ein Beispiel ist die Bilderkennung von Schrift- oder Verkehrszeichen. Wie sind neuronale Netze aufgebaut? Wie lernen neuronale Netze? Diese Fragen beantworte ich Ihnen zusammen mit vielen Anwendungen im Buch „Intelligente Algorithmen und digitale Technologien“.

Intelligente Algorithmen mit bestärktem Lernen

Das intelligente Steuern von mobilen und autonomen Robotern ist der Schlüssel für viele neuartige Technologien. Beispiele sind Lauf-, Geh-, Krabbel-, Greif- oder Flugroboter. Das Ziel ist, eine optimale Strategie für das Bewegen der Gelenke zu finden, sodass sich der Roboter wie gewünscht bewegt. Intelligente Algorithmen auf Basis des bestärkten Lernens planen diese Strategien. Im bestärkten Lernen belohnt der Algorithmus gute Aktionen und bestraft schlechte Aktionen.

Die Vorteile des bestärkten Lernens sind überragend: Hochkomplexe Probleme der Robotik lassen sich ohne aufwendige mathematische Modellbildungen bearbeiten. Beim bestärkten Lernen sind keine Trainingsdaten notwendig. Das bestärkte Lernen findet selbstständig heraus, welche Aktionen sich in der vorliegenden Situation eignen. Bei defekten Servomotoren, verschiedenen Untergründen oder Umgebungsänderungen passt sich der Roboter schnell an die neue Gegebenheiten an.

Neuartige Entwicklungsmethoden für digitale Technologien

Die Digitalisierung durch intelligente Algorithmen verläuft mit hoher Geschwindigkeit. Die schnelle Reaktion auf neue digitale Technologien gehört zu den größten Herausforderungen unserer Zeit. Viele Verfahren laufen durch endlose Besprechungen und bürokratische Entscheidungsprozesse im Schneckentempo ab. Mühsam entwickeln Unternehmen ein neues Produkte, das der Kunde am Ende nicht annimmt.

Viele herkömmlichen Managementmethoden sind in diesem dynamischen Umfeld nicht anwendbar. Schnelles Ausprobieren mit agilen Methoden ersetzen die üblichen Planungsrituale. In meinem Buch „Intelligente Algorithmen und digitale Technologien“ stelle ich Ihnen moderne Entwicklungsmethoden für digitale Produkte und Dienstleistungen vor. Beispiele wie der Sprint-Prozess von Google sind von großer Relevanz zur Konzeption von nutzerfreundlichen Produkten in der Digitalisierung.

Die Digitalisierung gewinnbringend nutzen

Die Digitalisierung ist kein kurzfristiger Trend einer Industriebranche. Die damit verbundene digitale Revolution ist branchenübergreifend. Das Ziel ist, auf Basis intelligenter Algorithmen neue digitale Technologien oder kundenorientierte Serviceleistungen zu entwickeln. Sie erfahren in meinem neuen Buch „Intelligente Algorithmen und digitale Technologien“ die Ideen und Konzepte hinter modernen digitalen Technologien, wie beispielsweise dem autonomen Fahren, kognitiver Systeme oder der digitalen Medizin. Ausführlich zeige ich Ihnen die konkreten Schritte auf, um die Digitalisierung in der Praxis gewinnbringend zu nutzen. Weitere Themen im Bereich der intelligenten Algorithmen sind Data-Mining-Verfahren, Bayes-Netze zur Fehlerdiagnose und probabilistische Filter zum Lokalisieren von Robotern.