KI Dienstleistungen und Entwicklungsunternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) sorgt durch Algorithmen, Robotik und Datenanalyse für eine bessere Gesundheitsbranche. Diese Verbesserungen wurden während der COVID-19-Pandemie deutlicher, als Roboter in Krankenhäusern und Kliniken eingesetzt wurden, um Räume zu desinfizieren, Ferndiagnosen und -überwachung durchzuführen und Proben in die Labore zu transportieren.

Fortschritte bei Software und Cloud-basierten Technologien haben auch zu automatisierter medizinischer Bildgebung, Telemedizin, genaueren Diagnosen und personalisierter Patientenversorgung geführt. Diese Entwicklungen haben zu erhöhten Investitionen in KI-Lösungen in der Branche geführt, darunter Risikokapitalfirmen, die gesundheitsbezogene KI-Projekte im Wert von 1TP4B85 Milliarden USD finanzieren, so das Beratungsunternehmen McKinsey. Das Unternehmen betonte auch, dass etwa 23 KI-Anwendungen in der Branche bereits weit verbreitet sind. In diesem Artikel besprechen wir einige dieser Vorteile und Anwendungsfälle und wie sie die Gesundheitsbranche verändern.

Vorteile von KI im Gesundheitswesen

KI wird die Zukunft des Gesundheitswesens verändern, da Datenanalysen zu präziseren Entscheidungen führen, bessere medizinische Referenzen liefern und Forschung und Entwicklung optimieren.

Präzise medizinische Bildanalyse

Histopathologische Bilder gehören zu den am häufigsten verwendeten medizinischen Bildgebungsverfahren zur Erkennung von Krebs. Allerdings nimmt die Arbeitsbelastung der Pathologen stetig zu, was zu Fehldiagnosen führt. Eine Studie der Tulane University aus dem Jahr 2021 zeigte, dass KI Dickdarmkrebs durch Gewebescan-Analyse genau erkennen und identifizieren kann. Ein maschinelles Lernprogramm wurde verwendet, um 13.000 Bilder von Dickdarmkrebs in 13 Krebszentren in China, Deutschland und den USA zu analysieren. Am Ende der Studie konnte der Algorithmus den Krebs mit einer Genauigkeit von 98 Prozent identifizieren, [JC1] etwas besser als der durchschnittliche menschliche Pathologe mit 97 Prozent. Wissenschaftler sind optimistisch, dass KI-gesteuerte medizinische Bildanalyse die Diagnosen erheblich beschleunigen kann.

Verbesserte Diagnose- und Behandlungsanwendungen

Fehldiagnosen sind einige der schwerwiegendsten Folgen einer schlechten Gesundheitsversorgung. Leider kommt es allzu oft vor, da Gesundheitsdienstleister unterbesetzt sind und Ärzte überlastet sind. Eine der ersten KI-Lösungen zur Automatisierung der Diagnose war Watson for Health von IBM, das sich auf Präzisionsmedizin, insbesondere Krebsbehandlungen, konzentrierte. Watson kann auf Tausende von medizinischen Informationen zurückgreifen, darunter medizinische Fachzeitschriften, Fallstudien, Behandlungspläne und deren Ergebnisse sowie Symptome. Eine weitere KI-Lösung ist DeepMind Health von Google, das mit Ärzten und Forschern zusammenarbeitet, um reale Krankheiten zu diagnostizieren. Zu diesem Zweck verwendet die Technologie maschinelles Lernen und Neurowissenschaften, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das Informationen besser verknüpfen kann. Ein weiteres Beispiel ist das bahnbrechende AlphaFold, das KI verwendet, um Zellproteinstrukturen vorherzusagen, um zu verstehen, wie sie versagen und zu Krankheiten führen. Abgesehen von der Diagnose kann dieses Tool die Arzneimittelentwicklung und -forschung erheblich voranbringen.

Früherkennung

Durch den Zugriff der KI auf Tausende von Krankheitsdatenbanken ist es ihr gelungen, Krankheiten, insbesondere Krebs, besser zu erkennen. Laut der American Cancer Society lieferten Mammographien vor der Einführung der KI oft falsche Ergebnisse, was dazu führte, dass einer von zwei gesunden Patienten falsch diagnostiziert wurde. Dank KI ist die Analyse der Mammographieergebnisse nun 30-mal schneller und weist eine Genauigkeit von 99 Prozent auf. Dadurch sind keine kostspieligen und unnötigen Biopsien mehr erforderlich. Gleichzeitig können Risikopatienten für bestimmte genetische Komorbiditäten wie Diabetes nun rund um die Uhr mithilfe von Wearables überwacht werden. Diese Geräte können Ärzte und Kliniken auf Unregelmäßigkeiten bei der Herzfrequenz oder dem Blutzuckerspiegel ihrer Patienten aufmerksam machen. Potenzielle Herzinfarkte werden ebenfalls frühzeitig erkannt, wodurch die Patienten bessere Chancen auf eine vollständige Genesung haben.

Beschleunigte Arzneimittelentwicklung und -forschung

Die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen ist eines der teuersten Projekte im Gesundheitswesen. Laut der California Biomedical Research Association dauert es etwa 12 Jahre, bis ein Medikament vom Labor in die klinische Praxis überführt wird. Zudem sind die Erfolgsraten oft niedrig: Nur fünf von 5.000 Medikamenten aus der präklinischen Testphase gelangen in die Erprobung am Menschen. Im Durchschnitt kostet die Entwicklung eines neuen Medikaments $359 Millionen USD. Die Arzneimittelentdeckung ist jedoch dank KI und maschinellem Lernen effizienter und weniger zeitaufwändig geworden. Eine Kombination aus Software und physischen Robotern kann rund um die Uhr Experimente durchführen, Ergebnisse überwachen, Analysen aufzeichnen und weitere Schritte vorschlagen. Neben der Unterstützung bei Labortests kann KI auch bei der Vorbereitung der Hunderten komplexer Dokumente helfen, die erforderlich sind, um ein neues Medikament durch jede Forschungsphase zu bringen.

Wie AI Superior helfen kann

Möchten Sie KI-basierte Lösungen in Ihrer Gesundheitsorganisation oder Ihrem Pharmaunternehmen implementieren? Wir können Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Prozesse Sie mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung automatisieren können. Unsere Dienstleistungen und Lösungen können die Forschung und Entwicklung von Pharmaprodukten unterstützen, einschließlich Arzneimittelanalyse und Übersetzung von Krebsbildern. Wir berücksichtigen alle Faktoren, die Ihr Gesundheitsunternehmen betreffen, damit wir eine maßgeschneiderte KI-Lösung entwickeln können, die alle Ihre Anforderungen erfüllt.

Kontakt uns für jede Frage oder Demo-Anfrage.

Wenn wir über das faszinierende Potenzial von „KI“ Technologie: Wir stellen uns eine Zukunft mit selbstfahrenden Autos, Robotern, die hochpräzise Operationen durchführen, einer Blockchain-gestützten Fintech-Revolution, E-Commerce und vielem mehr vor. Wir bemerken selten, dass künstliche Intelligenz bereits unser tägliches Leben verändert. Vorschläge für Pendelrouten auf Grundlage des Echtzeitverkehrs, das Vervollständigen von Sätzen in E-Mails oder Empfehlungen, was wir auf YouTube auf Grundlage unserer Historie ansehen sollten, sind Beispiele dafür, wie KI unser Leben unwiderruflich zum Besseren verändert. Die subtilen, inkrementellen Vorteile von KI-Anwendungen im Supply-Chain-Geschäft werden trotz des enormen Potenzials nicht ausreichend berücksichtigt. Auf die Logistikbranche zugeschnittene Business-Intelligence-Lösungen können moderne Technologie-Stacks (KI, maschinelles Lernen, Data Science und Predictive Analytics, Cloud Computing) nutzen, um bestehende Abläufe zu optimieren.

Der Logistik- und Lieferkettensektor ist ein Hauptkandidat für revolutionäre Veränderungen. Er bietet die Möglichkeit, in großem Maßstab zu revolutionieren und sofortige Ergebnisse zu liefern, indem er Prozesseffizienz, genaue Prognosen, optimierte Routenplanung, Bestandsverwaltung, die Anzeige von Echtzeit-Dashboards und vieles mehr bietet.

Problembereiche der Logistikbranche

Viele Lieferkettenbetreiber verlassen sich immer noch auf manuelle, jahrzehntealte Logistikprozesse, während die agilen, modernen Start-ups ihren Kundenstamm auffressen. Sie müssen erkennen, dass die Einführung neuer Technologien keine Option mehr ist, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen – sie wird schnell zu einer Notwendigkeit, um relevant zu bleiben.

Bevor wir uns mit dem Einsatz von KI in der Logistik befassen, wollen wir die vorherrschenden Probleme hervorheben, die zu unerwartetem Zeit- und Kostenaufwand führen.

• Unterauslastung vorhandener Daten
• Manuelle Arbeitshausverwaltungsprozesse
• Ungenaue Transport- und Routenprognosen
• Ungenaue Nachfrageprognose
• Manuelle Umleitung fehlgeleiteter Pakete
• Fragmentiertes Kundenerlebnis

84% der Supply Chain Manager nennen mangelnde Netzwerktransparenz als Hauptgrund für Ineffizienz, was alle oben aufgeführten Punkte abdeckt. Was jetzt geboten ist, ist die Anwendung sowohl strategischer als auch taktischer Ansätze – erstere werden langfristige Ergebnisse bringen, während letztere kurzfristige Vorteile und Vertrauen bieten, um den Weg der digitalen Transformation fortzusetzen.

KI-Anwendungsfälle in Logistik und Lieferkette

Hier sind einige der Lösungen, die moderne Technologielösungen wie KI, ML, Cloud Computing und Datenanalyse nutzen können, um sie auf ihrem Weg zur digitalen Transformation zu unterstützen und mit digital nativen Unternehmen zu konkurrieren.

Bestandsmodernisierung

In einem Lager sind Artikel aus verschiedenen Produktkategorien über mehrere Hektar Grundfläche verteilt. Bei manueller Überwachung kann man leicht den Überblick verlieren. Bestandsdaten sind zeitkritisch und müssen ständig aktualisiert werden, um einen Nutzen zu erzielen. Die Daten von heute sind morgen möglicherweise wertlos, sodass KI und Automatisierung genutzt werden müssen, um sie häufig zu aktualisieren.

Eine Drohne mit eingebauter Kamera, die täglich an den Regalen vorbeifliegt, kann diesen Bedarf decken. Die Daten würden in einen KI-gestützten Videoprozessor eingespeist, der Barcodes lesen und den Standort und die Menge eines Artikels genau bestimmen kann. Dies bietet die folgenden wiederkehrenden Vorteile:

• Schneller und mit geringerer Fehlerquote
• Langfristige Kosteneinsparungen
• Optimierte Auftragsabwicklung
• Sicherheit am Arbeitsplatz, da die Mitarbeiter nicht mehr in der Höhe arbeiten müssen

Automatisierte Sortierung

Das Sortieren von Paketen ist ein kritischer, zeitaufwändiger Prozess, bei dem es kaum Spielraum für Fehler gibt. Sie benötigen automatisierte, skalierbare Lösungen, um bei Bedarf zu skalieren und mit dem Wachstum des E-Commerce Schritt zu halten. Mit KI-gestützten Sortierern gehört die Notwendigkeit, während der Weihnachtszeit mehr Arbeitskräfte für das Sortieren einzusetzen, der Vergangenheit an.

Durch die Kombination optischer Lesegeräte mit KI-gestützten Bots kann der gesamte Prozess automatisiert werden. Sortierer ordnen Pakete automatisch nach vordefinierten Algorithmen. Wenn die Lösung ihr volles Potenzial ausschöpft, kann sie den gesamten Zyklus effizienter gestalten – vom Wareneingang über die Auftragsabwicklung, Kommissionierung, Verpackung bis hin zum Versand. Optische Scanner können sogar wichtige Merkmale jedes Pakets bestimmen, z. B. Gewicht, Abmessungen, Postleitzahl des Zielorts usw., um bessere Ergebnisse zu erzielen und diese wichtigen Vorteile zu bieten:

• Höhere Produktivität
• Reduzierter Personalbedarf
• Höhere Genauigkeit
• Niedrigere Betriebskosten

Transport- und Lieferroutenoptimierung

Das Problem des Handlungsreisenden ist eines der ältesten und schwierigsten Logistikprobleme. Es gibt verschiedene Ansätze, um es zu lösen. Der letzte Schritt der Lieferkette – die Lieferung – ist eines der komplexesten Probleme, da jederzeit unerwartete Ereignisse eintreten können. Staus, Verkehrsunfälle, Straßensperrungen, Kunden nicht erreichbar usw. sind reale Situationen, die nicht vorhersehbar sind. Was jetzt gebraucht wird, ist ein selbstlernender, flexibler Algorithmus, der sich den Bedingungen anpassen kann.

Wenn ein Zusteller Ihr Gebäude mit 20 Paketen verlässt, die an 20 verschiedene Adressen geliefert werden sollen, gibt ihm der Vorgesetzte eine Routenkarte, um Zeit und Kraftstoffkosten zu sparen. Was er zu diesem Zeitpunkt nicht berücksichtigt (und nicht berücksichtigen kann), sind die sich im Laufe des Tages ändernden Verkehrsbedingungen und Straßensperren. Hier kann Ihnen die KI-gestützte Routenoptimierung helfen, immer einen Schritt voraus zu sein. Die Routing-Anwendung kann Verkehrs- und Wetterdaten in Echtzeit lesen, um kontinuierlich die beste Route zu ermitteln und den Kurs bei Möglichkeit zu korrigieren.

Schlussfolgerung

Als Inhaber eines Logistikunternehmens müssen Sie nicht alle Altlasten auf einmal lösen. Sie können die Technologie schrittweise einführen, indem Sie zunächst die Vorteile einer Lösung nutzen, bevor Sie in eine andere investieren. Bei AI Superior helfen wir Ihnen, die Technologie so zu kanalisieren, dass Sie alle Phasen Ihres Unternehmens modernisieren – von der Auftragserstellung bis zur Lieferung und allem, was dazwischen liegt. Unsere maßgeschneiderten Lösungen helfen Ihnen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich in einem sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsumfeld zurechtzufinden.

In jüngster Zeit sind Modelle des maschinellen Lernens in eine neue Phase ihrer Entwicklung eingetreten. Ursprünglich wurden sie als Klassifikatoren und Prädiktoren eingesetzt, doch jetzt können sie selbst völlig neue Daten generieren.

Dies wurde durch die Ausweitung des unüberwachten Lernens auf generative Modellierung möglich, die auf visuelle Daten angewendet werden kann.

In diesem Artikel erklären wir, welche Art künstlichen Geistes die Bildgenerierung antreibt und welche Auswirkungen dies hat – von der Popkultur bis hin zu lebensrettenden Industrien.
Was sind generative kontradiktorische Netzwerke?
Generative Adversarial Networks (GANs) haben sich als einer der effizientesten Bildprozessoren erwiesen.

GANs sind paarweise arbeitende neuronale Netzwerke.

Jedes Paar hat einen Generator und einen Diskriminator. Der Generator verarbeitet die Trainingsdaten und generiert dann neue Daten, die die gleichen Eigenschaften wie der ursprüngliche Datensatz aufweisen und als natürlich gelten würden. für Menschen. Wenn der Generator beispielsweise mit Katzenporträts gefüttert wurde, sollte er ein völlig neues, natürlich wirkendes Katzenfoto generieren.

Es ist jedoch kein Mensch, der die Natürlichkeit der generierten Daten bewertet. Dies ist die Aufgabe des zweiten Netzwerks: des Diskriminators. Der Diskriminator verarbeitet sowohl die Trainingsdaten als auch die Ausgabe des Generators. Er genehmigt die Ausgabe des Generators oder lehnt sie als Fälschung ab. Die beiden Netzwerke liefern sich einen evolutionären Wettlauf, wie man ihn aus der Natur kennt: Ein Raubtier entwickelt Fähigkeiten zur besseren Jagd, während sein Opfer bessere Fluchtfähigkeiten entwickelt.

Sobald der Diskriminator die Eingabe als gefälscht markiert und sie gefälscht ist, aktualisiert der Generator seinen Generierungsalgorithmus, um die Daten effizienter zu fälschen. Das Ziel des Trainings besteht darin, den Generator beim Fälschen zu perfektionieren.

Doch in diesem Fall ist das Fälschen nicht schädlich. Es hilft, Lücken in visuellen Daten dauerhaft zu schließen.
GANs (Pop-)Kulturanwendungen
Heutzutage muss man nicht mehr Teil der KI-Branche sein, um mit Bildverarbeitungstechnologien in Kontakt zu kommen.

Erinnern Sie sich an die Katze? Solche Bilder nennt man Deepfakes - ÜbersetzungDeepfakes kommen beispielsweise in der Filmindustrie zum Einsatz. In Star Wars ersetzten die Filmemacher die bereits verstorbene Schauspielerin Carry Fisher durch ihren Deepfake, um in einem der Spin-offs der Saga eine Szene mit Prinzessin Leia einzufügen.

In der Mobil- und Internetbranche florieren Anwendungen, mit denen Sie Ihr Selfie mithilfe der Style-Transfer-Technik im Van-Gogh-Stil aussehen lassen können. Wissenschaftler oder einfach nur neugierige Menschen kolorieren Schwarzweißbilder, um die Geschichte und Erinnerungen ihrer Familien oder wichtige Ereignisse aus der Vergangenheit zu rekonstruieren.

GANs haben sogar einen weiteren Schritt in Richtung eines vollständig autonomen Geistes gemacht, indem sie KIs in die Lage versetzten, Bilder auf der Grundlage schriftlicher Anweisungen zu erstellen. Das Gegenteil funktioniert auch: Geben Sie einem GAN ein Bild und es wird Ihnen in einer natürlichen Sprache sagen, wer oder was darauf abgebildet ist.

Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen, wie das Ganze funktioniert.

Wie GANs für kritische Branchen funktionieren

Domänenanpassung: Medizin und Pharma

Wir haben im vorherigen Teil die Bild-zu-Text- oder Text-zu-Bild-Übersetzung erwähnt. Darüber hinaus ist auch die Bild-zu-Bild-Übersetzung möglich. Die Stilübertragung zu Unterhaltungszwecken ist nur ein Teil davon.

In einer kritischen Branche wie der medizinischen Versorgung Bild-zu-Bild-Übersetzung kann zur Unterstützung der Forschung und der tatsächlichen Behandlung von Patienten eingesetzt werden. So ermöglicht die Analyse von Gewebe beispielsweise, den Krankheitsverlauf zu verfolgen und die wirksamste Behandlung zu bestimmen. Während einer Analyse wird ein Gewebe mit einem Reagenz gefärbt. Allerdings gibt es für diesen Zweck verschiedene Reagenzien. Es würde viel Zeit und Mühe kosten, echte Bilder aller möglichen Varianten des Krankheitsverlaufs und mit allen verfügbaren Reagenzien gefärbter Gewebe zu sammeln.

Stattdessen ermöglicht die Bild-zu-Bild-Konvertierung die Erzeugung solcher Bilder mit einem hohen Maß an Genauigkeit. Bei AI Superior waren wir stolz, eine solche Erfahrung durch die Fleckenübertragung machen zu können: Verarbeitung von Krebsgewebebildern, durchgeführt für ein Pharmaunternehmen. Die größte Herausforderung dieses Projekts war das Fehlen gepaarter Bilder, die zeigen würden, wie dasselbe Gewebe nach der Verarbeitung mit verschiedenen Reagenzien aussieht. Dennoch nutzte das AI Superior-Team modernste Technologien, um dieses Problem zu überwinden, und erstellte ein GAN, das realistische Bilder einer anderen Domäne erzeugen konnte, wobei kritische Merkmale für die weitere Analyse erhalten blieben.

Domänenanpassung: Geospatial Analytics

Ein weiterer Bereich unserer Dienstleistungen, der GANs umfasst, ist die Geodatenanalyse. Unternehmen, die an Außeninspektionen interessiert sind, darunter Entwicklungsunternehmen, Nationalparkbetreiber, Stadtverwaltungen, Öl- und Gasunternehmen usw., helfen wir dabei, von Satelliten bereitgestellte Synthetic Aperture Radar-Daten in benutzerfreundliche visuelle Daten in Graustufen oder Farbe zu übersetzen. Unsere Kunden sehen eine natürliche oder industrielle Landschaft genau so, wie sie am Boden existiert. Diese Technologie ermöglicht schnellere Entscheidungen durch die Verwendung von Kartenansichten, die keinerlei Interpretation erfordern. Darüber hinaus können Geodaten mit nicht-räumlichen Daten überlagert oder markiert werden. Tags klassifizieren physische Objekte und ermöglichen es Ihnen, Unstimmigkeiten schnell zu erkennen, z. B. ein Objekt, das nicht zum Gebiet gehört, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Reaktionszeit verkürzt wird.

Dies funktioniert sowohl bei gewerblich genutzten als auch bei nicht-gewerblichen Einrichtungen optimal und verhindert, dass sich der physische Schaden ausbreitet oder negative Auswirkungen hat.

Bildverarbeitung und -optimierung

Abgesehen von diesen beiden recht spezifischen Domänen sind verschiedene domänenübergreifende Anwendungen von GANs für unterschiedliche Branchen möglich.

Grundsätzlich ermöglichen GANs die Manipulation von Bildern auf der Grundlage des antrainierten „Verständnisses“ des GANs davon, wie ein perfektes oder ordentliches Bild aussehen sollte.

So können beispielsweise unvollständige Bilder ihre fehlenden Teile zurückerhalten oder beschädigte Teile eines Bildes – häufig eines alten Fotos oder Kunstwerks – wiederhergestellt werden. Diese Technik nennt man Bildretusche und geht auf die Bedürfnisse vieler Wissenschaftler, Restauratoren, Privatpersonen und aller ein, die an der Verbesserung digitaler Bilder interessiert sind, seien sie rein digital oder mit einem physischen Artefakt dahinter.

Als nächstes bringen GANs Techniken, die aus Photoshop und ähnlicher Software bekannt sind, auf ein neues Niveau. Sie ermöglichen es, verschwommene Bilder schärfer zu machen. GANs können die Auflösung eines Bildes künstlich erhöhen, indem sie kleine, für das menschliche Auge nicht erkennbare Bildteile hinzufügen, indem sie diese von einem ähnlichen Bild übernehmen, das sie zuvor gelernt haben.

GANs können nicht nur ein Bild ergänzen, sondern auch Bildteile entfernen und durch passendere ersetzen. Sie können Schmutzflecken aus digitalen Kopien alter Fotos entfernen oder, was noch wichtiger ist, Rauschunterdrückung von Bildern. Kriminalbeamte sind definitiv diejenigen, die von dieser Technik profitieren können.

Generierung synthetischer Daten

Durch die Fähigkeit, visuelle Daten zu generieren, helfen generative kontradiktorische Netzwerke anderen neuronalen Netzwerken beim Lernen und ihren Entwicklern, kostengünstige und realistische Datensätze für sie zu erhalten. Ein anschauliches Beispiel sind Bilderkennungsalgorithmen, die in selbstfahrende Autos eingebettet sind und viele visuelle Elemente benötigen, um zu lernen, sicher zwischen der großen Menge an realen Objekten – lebendigen und künstlichen – zu navigieren.

Synthetische visuelle Daten können hilfreich sein, um reale Daten zu anonymisieren. Wir alle kennen das Problem mit Google Street View. Es ist eine tolle Sache, wenn man einen weit entfernten Ort besser kennenlernen möchte, aber ein Übel, wenn das eigene Gesicht darin zu sehen ist. Derzeit verwischt Google Gesichter und Nummernschilder, aber in Zukunft wäre es toll, echte Gesichter durch Deepfakes zu ersetzen: nicht existierende Personen, denen ihre Privatsphäre egal wäre.

Interessanterweise war einer der Anwendungsbereiche für synthetische Daten einst der stärkste Standort menschlicher Kreativität: die Mode. Aus irgendeinem Grund scheint die Modebranche jedoch bereitwillig KI-Algorithmen zu übernehmen. Allerdings weniger für die Entwicklung völlig neuer Ideen. Ähnlich wie Videospielentwickler nutzen Modedesigner KI, um das natürliche Verhalten von Kleidung am menschlichen Körper nachzuahmen. Dadurch lässt sich die Beliebtheit neuer Kleidungsstücke vorhersagen, da für die Kunden nicht nur ihr Aussehen zählt, sondern auch, wie der Stoff am Körper sitzt.

Datenkodierung und -dekodierung

Nvidia hat eine nette Verbesserung für Nutzer von Videokonferenzen. Sie wissen wahrscheinlich, wie seltsam es sich anfühlt, Ihrem Gegenüber während einer Videokonferenz nicht in die Augen zu blicken, aus dem einfachen Grund, dass unsere Webcams nie in der Mitte des Bildschirms platziert sind, an dem Punkt, an dem wir natürlicherweise hinsehen möchten. Nvidia hat eine Technik entwickelt, die es ermöglicht, Ihre Kameraaufnahmen auf der anderen Seite des Anrufs so umzuwandeln, dass Sie Ihrem Gesprächspartner in die Augen blicken.

Dies bedeutet nicht nur eine bessere und natürlichere menschliche Kommunikation, sondern auch eine geringere Belastung der Kommunikationsgeräte. Anstatt das gesamte Filmmaterial während des gesamten Anrufs zu übertragen, wird Ihr Bild nur einmal übertragen. Dann werden nur einige Referenzpunkte auf Ihrem Gesicht verfolgt, um Ihre Mimik zu erfassen. Ihr Gesichtsausdruck wird dann am anderen Ende des Anrufs rekonstruiert. Diese Methode reduziert die hin- und herübertragene Nutzlast, die zuvor eine enorme Bandbreite und Rechenkapazität verbrauchte.

Schlussfolgerung

Bei AI Superior beobachten wir ständig die neuesten Trends im Bereich des maschinellen Lernens. Unsere Kunden liefern uns die besten Beispiele dafür, wie KI und Bildverarbeitung unser Leben verändern und diese Welt zu einem sichereren Ort machen. Wir sind bereit, unser Fachwissen bei der Anwendung von GANs für die medizinische Versorgung und Forschung sowie für Geodatenanalysen und andere Branchen zu teilen.

4,4 Milliarden USD.

Dies ist der prognostizierte Wert des globalen Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Modeindustrie bis 2027, so das Forschungsunternehmen Statista.

Was treibt die schnelle Integration von KI im Modehandel an? In den vergangenen zwei Jahren hat die Notwendigkeit der Umstellung auf digitale Dienstleistungen gezeigt, wie sehr sich Modeunternehmen auf Daten und Automatisierung verlassen müssen, um zu überleben. Allein im Jahr 2020 mussten etablierte Einzelhändler wie J.C. Penney, Neiman Marcus und J.Crew ihre Geschäfte schließen, weil sie disruptive Trends nicht vorhersehen konnten.

Es wird erwartet, dass sich der Einsatz von KI in der Modebranche - vom Design über die Herstellung bis hin zum Vertrieb - in den nächsten Jahren ausbreiten wird, da immer mehr Einzelhändler die Vorteile der Nutzung von Daten für die Kundenanpassung und Prozessoptimierung erkennen.

Anwendung von AI in der Modeindustrie

Um besser zu verstehen, wie KI die Art und Weise, wie Mode produziert und konsumiert wird, verändert, sollten wir uns ansehen, wie Datenwissenschaft in der Modeindustrie eingesetzt wird.

Personalisierte Einkaufserlebnisse und virtuelle Umkleidekabinen

Da immer mehr Kunden auf die Bequemlichkeit des E-Commerce umsteigen, werden Einzelhandels-Apps notwendiger denn je. Algorithmen können auf der Grundlage von Daten, die aus dem Kaufverhalten der Kunden gewonnen wurden, genaue Empfehlungen aussprechen. Es ist nicht nur einfach, durch Produktkategorien zu blättern, sondern die Kunden erhalten auch verwandte Artikel, die ihre Auswahl ergänzen. Darüber hinaus nutzen Marken wie ASOS und Macy's eine KI-Plattform, die Kleidungsstücke über die Fotos potenzieller Käufer legt, die diese in die App hochladen. Das Ergebnis ist eine nahtlose virtuelle Umkleidekabine.

Diese Personalisierung trägt den begrenzten Möglichkeiten Rechnung, die die meisten Verbraucher beim Besuch von Geschäften haben. Strategische demografische Analysen können auch dabei helfen, potenzielle Kunden und ihre Kaufgewohnheiten zu identifizieren, was zu besseren Marketingkampagnen führt, die die richtige Zielgruppe ansprechen.

Trendanalyse und Nachfragevorhersage

Durch Datenanalyse können Algorithmen Modeprognosen erstellen und das Internet nach neuen und künftigen Trends durchsuchen. KI sammelt Daten aus sozialen Medien, Modeschauen, Suchergebnissen, Umfragen und Verbraucherstimmungen, um besser vorhersagen zu können, welche Kleidung sich bei welchen Kunden verkaufen wird. Der Algorithmus identifiziert dann wiederkehrende Muster, demografische Präferenzen und sich entwickelnde Stile.

Die Datenanalyse ist die größte Herausforderung für Einzelhändler, wenn es darum geht, Geschäftschancen zu erkennen. Social-Media-Plattformen wie TikTok und Instagram sind oft Hotspots für Modetrends, aber viele Unternehmen versäumen es, diese Entwicklungen richtig zu analysieren und in ihre Geschäftsstrategien einzubeziehen, was zu Chancenverlusten führt.

Optimierung der Lieferkette und Prozessautomatisierung

Eine KI-gestützte Lieferkette sorgt dafür, dass Einzelhändler ihren Herstellungsprozess im Griff haben - von der Beschaffung von Designs über die Auswahl von Materialien bis hin zum weltweiten Versand von Produkten. Mithilfe einer Kombination aus vernetzten Geräten wie Sensoren, Kameras und QR-Codes kann die Software jetzt den effizientesten Weg für den Zuschnitt von Stoffen und die Lieferung von Materialien an verschiedene Fabriken ermitteln.

Eine automatisierte Lieferkette kann die Strom- und Arbeitskosten senken und Lieferverzögerungen reduzieren. Die Abläufe werden gestrafft, um schnell verkaufte Artikel effizient zu ersetzen, und neue Modelle werden schnell entwickelt und produziert.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Modehandel

Bei der Integration des maschinellen Lernens in die Modebranche gibt es drei große Herausforderungen.

• Fehlen einer standardisierten und zentralisierten Datenerfassung und -verarbeitung. Viele Einzelhändler haben zwar eine Online-Präsenz, verfügen aber nicht über eine intuitive Anwendung oder Software, um Daten effizient zu erfassen und aussagekräftige Berichte oder Erzählungen zu erstellen. Einige Modeunternehmen verfügen zwar über eine bestehende Daten- oder Wissensdatenbank, diese kann jedoch unorganisiert und nicht so aktuell sein, wie sie sein sollte.

• Langsame Integration der Automatisierung in bestehende Prozesse. Viele Fabriken stellen Kleidung noch auf traditionelle Weise her, was zu ineffizienter Produktion, unethischen Praktiken und geringem Output führt. Einige Unternehmen zögern auch, in die Automatisierung zu investieren, weil das Anfangskapital teuer ist, einschließlich der Mitarbeiterschulung.

• Langsame Akzeptanz von Cloud-Diensten und Online-Plattformen. Trotz zahlreicher Unternehmen, die Software-as-a-Service (SaaS) und Platform-as-a-Service (PaaS) anbieten, wissen viele Einzelhändler immer noch nicht, wie sie optimierte E-Commerce-Websites aufbauen und Data Science nutzen können, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren.

Wie AI Superior helfen kann

Sie möchten KI-basierte Lösungen in Ihrem Modeeinzelhandelsunternehmen implementieren, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Wir können Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Prozesse Sie mithilfe von maschinellem Lernen automatisieren können. Unsere Dienstleistungen und Lösungen können die Herausforderungen der Implementierung von Data Science in Ihre Arbeitsabläufe, Lieferketten und Geschäftsstrategien, einschließlich der Datenerfassung und -analyse, bewältigen. Unter Berücksichtigung aller Faktoren, die Ihr Einzelhandelsgeschäft beeinflussen, können wir eine maßgeschneiderte KI-Lösung entwickeln, die alle Ihre Anforderungen erfüllt. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fragen haben oder eine Demo wünschen.

Im vergangenen Jahrzehnt war keine Diskussion über neue Technologietrends vollständig, ohne die künstliche Intelligenz (KI) zu erwähnen. Sie ist mittlerweile zu einer Mainstream-Technologie geworden, die alle Aspekte unseres Lebens berührt – Arbeit, Pendeln, Unterhaltung, Einkaufen, Reisen und vieles mehr. Technologie und Umwelt werden in der Nachhaltigkeitsdebatte oft als gegensätzliche Seiten dargestellt. In diesem Artikel bieten wir eine andere Perspektive und untersuchen, wie Big Data in der Umweltwissenschaft eingesetzt wird.

Kann Data Science die Umwelt retten?

Der Klimawandel ist hier und jetzt. Den Städten geht das Wasser aus, Gletscher schmelzen, Arten sterben aus und unsere nicht erneuerbaren Energiequellen gehen zur Neige. Wir sind wahrscheinlich die erste Generation von Menschen, die die negativen Auswirkungen zu spüren bekommt, und die letzte Generation, die noch Zeit hat, etwas dagegen zu unternehmen. Die Milliarden intelligenter Geräte, die schnellsten Autos, die hochentwickelten Weltraummissionen, die Miniaturroboter, die unsere Adern reinigen, und die astronomischen Marktkapitalisierungen der Technologiegiganten würden wenig nützen, wenn es keine Menschen gäbe, die von ihren Vorteilen profitieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie uns KI helfen kann, eine bessere, nachhaltige Zukunft aufzubauen.

Smart City Projekte

Dies ist wohl der größte und umfassendste Anwendungsfall für die Nutzung der Datenwissenschaft zum Schutz der Umwelt. Wenn wir maschinelles Lernen effektiv für mehr Nachhaltigkeit einsetzen, können wir Städte mit grünen Gebäuden haben, die recyceltes Wasser für den Außenbereich verwenden, einen minimalen CO2-Fußabdruck haben, durch Bedarfsprognosen ein nachhaltiges Energiemanagement betreiben, sich auf erneuerbare Energiequellen konzentrieren und vieles mehr. Dies wird die bestehende Infrastruktur entlasten und einen endlosen, nicht nachhaltigen Bauwettlauf beenden, wie wir ihn weltweit erleben.

Abfallmanagement

Data Science und Umwelt scheinen auf den ersten Blick nichts miteinander zu tun zu haben. Ein genauerer Blick auf beide Konzepte eröffnet jedoch unbegrenzte Möglichkeiten in Bezug auf Nachhaltigkeit und Abfallmanagement. Die Weltbank schätzt, dass wir jährlich 2,01 Milliarden Tonnen festen Hausmüll erzeugen, von denen mindestens 331 Milliarden Tonnen die Umwelt schädigen. Die Mülltrennung ist ein großer Engpass beim Recycling und ein großer Teil davon erfolgt manuell. KI, maschinelles Lernen und Data Science können genutzt werden, um Abfallkategorien durch das Lesen von Bildern und Gewichtsdaten vorherzusagen. Dies kann unsere Mülltrennungsprozesse sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit verbessern. Da selbstlernende Systeme mehr Daten verbrauchen, werden sie intelligenter und können zukünftige Trends genauer einschätzen.

Verkehrsregelung

Der Personen- und Güterverkehr trägt in erster Linie durch Emissionen und Lärm zur Umweltverschmutzung bei. KI-basierte intelligente Verkehrsmanagementsysteme können bei der Steuerung von Ampeln helfen, indem sie vergangene Daten analysieren und die Ampelzeiten entsprechend einstellen. Modelle für maschinelles Lernen können Kamerabilder lesen und Verkehrsverstöße, Geschwindigkeitsüberschreitungen, Fahren ohne Helm, das Blockieren freier Linksabbieger, Fahren auf der falschen Seite, Spurverstöße usw. erkennen. Dies sind einige der vielen Anwendungsfälle für den Einsatz von maschinellem Lernen für Nachhaltigkeit.

Management von Nahrungsmittelressourcen

Angesichts der ständig wachsenden Weltbevölkerung und der steigenden Lebenserwartung steht der Agrarsektor weltweit unter enormem Druck, die Produktion zu steigern. Studien der Vereinten Nationen zeigen, dass jedes Jahr fast die Hälfte aller weltweit produzierten Obst- und Gemüsesorten verschwendet wird. Allein in Industrieländern wie den USA werden 301 TP3T aller produzierten Lebensmittel (im Wert von 48,3 Milliarden US-Dollar) weggeworfen. Der Schaden wird noch größer, wenn wir die entsprechende Verschwendung der für die Produktion verwendeten Ressourcen berücksichtigen – Wasser, Boden, Arbeit, Strom, Transport, Energie usw. KI und Datenwissenschaft sind leistungsstarke Werkzeuge, um diese Verschwendung zu minimieren, sobald wir lernen, wie Big Data

Herausforderungen

Nachhaltige Entwicklung erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, an dem sich alle Beteiligten und Interessenvertreter beteiligen. Bei der Umsetzung vor Ort gibt es regulatorische, technologische und operative Herausforderungen. Einige davon sind:

Heterogene Daten

Wir verfügen über eine Menge verstreuter, unformatierter und heterogener Daten. In einer idealen Welt müssen unsere Systeme die Daten an der Quelle bereinigen und in ein universelles Format einspeisen, das sich leicht verarbeiten, analysieren, präsentieren, kommunizieren und integrieren lässt. Wenn wir möchten, dass die Datenwissenschaft der Umwelt hilft, müssen wir unsere Datenstrategie neu ausrichten, um ein homogenes Ökosystem zu entwickeln, in dem alle Teilnehmer auf das gemeinsame Ziel hinarbeiten.

Investition

Um den Traum von Nachhaltigkeit zu verwirklichen, müssen staatliche Stellen und private Akteure zusammenarbeiten. Dies erfordert Fachwissen, Ressourcen, Engagement und Koordination entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Angesichts der Größe unserer Städte ist dies eine große Herausforderung, die durch Bildung und Führungsaufsicht gelöst werden kann.

Regulierungskohärenz

Umweltorientierte Start-ups und private Akteure auf der ganzen Welt entwickeln Lösungen, die uns erste Schritte in Richtung einer grünen, sauberen und nachhaltigen Zukunft ermöglichen. Sie benötigen die Zustimmung und Führung der Regulierungsbehörden. Agile politische Entscheidungsträger mit staatlicher Unterstützung sind das Gebot der Stunde, denn die Umweltuhr tickt jeden Tag. Diese Liste ist keineswegs vollständig und die Anwendung von KI zur Verbesserung unserer Umwelt ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. In einem Artikel, der sich mit der Frage beschäftigt, wie KI der Umwelt hilft, geht das Magazin Nature davon aus, dass KI dazu beitragen könnte, 79% der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen.