Künstliche Intelligenz, kurz KI oder AI (für Artificial Intelligence), und Machine Learning (ML) erlauben ganz neue Anwendungen und Dienste, die bisher nicht möglich waren. Sie brauchen allerdings auch viel Rechenpower und grosse Datenmengen – mit der richtigen AI Cloud ist das aber kein Problem.
Sprechende Computersysteme, die dank KI Termine mit echten Menschen in einem Telefonat für einen Restaurant-Besuch vereinbaren, Taxis, die völlig autonom Fahrgäste zu ihrem Ziel fliegen oder Textsysteme, die Bewerbungen vorbewerten und eingehende Post richtig als Anfrage, Rechnung oder Lieferschein klassifizieren: künstliche Intelligenz findet sich schon heute in vielen Diensten und Produkten. In der Medizin liefern KI-Systeme bei der Auswertung von CT, EKG- und MRT-Aufnahmen wertvolle Hinweise bei der Diagnose von Lungenkrebs, Schlaganfällen oder Hautveränderungen.
Gerade Machine- und Deep-Learning-Systeme sind in der Lage, grosse Datenmengen zu analysieren und auszuwerten. Allerdings müssen diese Daten auch digital in einer gut verwertbaren Form vorliegen, was zum Beispiel im Gesundheitswesen oft der Fall ist.
In der Lernphase einer künstlichen Intelligenz, in der ein künstliches neuronales Netz erstellt wird, braucht es grosse Datenmengen und eine enorme Rechenleistung. Ist das neuronale Netz erst einmal designed, ist für die Anwendung eine geringe Leistung nötig.
Gerade die hohen Anforderungen an Datenmengen und Rechenleistung machen die Cloud zur idealen Basis von KI-Anwendungen. Anwender können mit der Cloud Speicherbedarf und CPU-Power passend skalieren und so den Anforderungen sehr leicht anpassen (Burst-Modus). So entsteht die ideale AI Cloud.
Hinzu kommt, dass Anbieter grosser Cloud-Systeme mittlerweile den Bedarf erkannt haben und zahlreiche Produkte und Dienste für KI-Anwendungsentwicklungen anbieten. Das geht von kostenlosen OpenSource-Software wie Tensorflow, die man als Module in eigene Projekte einbindet bis hin zu grossen Lösungen wie Microsoft Azure Machine Learning Studio/Service, das Entwicklern eine ganze Suite an Tools für die Entwicklung zur Verfügung stellen.
Für KI-Anwendungen gibt es von verschiedenen Cloud-Anbietern mittlerweile umfangreiche Frameworks, um die Anwendungsentwicklung zu vereinfachen.
Gerade für typische Anwendungen wie die Auswertung von Bildern oder gescanntem Material, Audio-Analyse und Sprachanwendungen sowie Chatbots gibt es bereits eine Vielzahl von Lösungen, die nur an die eigenen Wünsche angepasst werden müssen. Eine Einarbeitung in die schwierigen mathematischen Tiefen neuronaler Netze ist damit meist nicht erforderlich.
Auch für die Entwicklung von Apps mit KI bietet sich die Cloud als „Datenverarbeiter“ an, weil die Leistung einfacher Smartphones heute oft noch nicht ausreicht, um Spracherkennung mit der Qualität von Siri und Microsoft Azure Machine Learning Studio durchzuführen. Auch diese Sprachassistenten schicken ihre Audio-Daten an Server, um sie dort auswerten zu lassen.
Viele Unternehmen betrachten die Cloud noch als „Datenbank im Internet“. Bei KI-Anwendungen werden aber Teile der Software (und eben nicht nur die Daten) in die Cloud verlagert. Andere Teile der Anwendungen laufen auf lokalen Rechnern oder mobilen Geräten. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und vor allem Cloud-Know-how, um in den frühen Planungsphasen keine falschen Entscheidungen zu treffen.
Wenn Sie noch wenig Erfahrung bei der Anwendungsentwicklung in der Cloud und speziell mit KI-Applikationen haben, sollten Sie auf die Erfahrung eines Cloud-Spezialisten wie netrics setzen, der Sie in allen Phasen der Einführung und Entwicklung von Cloud-basierten Lösungen unterstützen kann. Unsere Spezialisten kennen alle aktuellen am Markt befindlichen Cloud-Technologien und Cloud-Anbieter und können mit Ihnen gemeinsam die besten Lösungen für eine AI Cloud entwickeln. Dazu nutzen wir die Erfahrung aus mehreren hundert erfolgreich umgesetzten Cloud-Projekten mit Kunden aus verschiedensten Branchen.
Für den Bereich Healthcare / Gesundheitswesen hat netrics ausserdem profunde Branchenkenntnisse und ein grosses Partnernetzwerk. Wir unterstützen Sie bei allen notwendigen Zertifizierungen, erstellen GAP-Analysen und können eine sichere Datenhaltung in einem Schweizer Rechenzentrum garantieren.
Künstliche Intelligenz lässt sich in vielen Unternehmensbereichen anwenden: Beim Erfassen und Auswerten grosser Informationsmengen, in der Prozessoptimierung, bei der Bilderkennung, Medikamentenentwicklung, Analyse oder in der Logistik. Die Cloud in Form einer AI Cloud bildet dabei die ideale Plattform, weil sie sich leicht an die Anforderungen von KI-Anwendungen anpassen lässt und genügend Leistung und Platz für Daten- und rechenintensive Programme bereitstellen kann.
Für den Einstieg in die Welt der cloudbasierten KI empfiehlt es sich jedoch, einen erfahrenen Partner zu wählen, der bei der Auswahl von Cloud, Werkzeugen und Frameworks mit der notwendigen Erfahrung und Branchenkenntnissen hilft, das Projekt „Künstliche Intelligenz“ von Anfang an erfolgreich umzusetzen.