企业如何使用人工智能
弗劳恩霍夫协会对人工智能的应用进行研究——以应用为导向，以帮扶经济发展为目的。
人工智能在哪些方面可以比人类做得更出色？“人脑在模式识别方面极为出色。”弗劳恩霍夫光电、系统技术和图像开发研究所应用系统工程部主任托马斯·劳申巴赫教授说。“例如，人脑可以不费吹灰之力就把一杯咖啡和一杯水区分开来。然而，当涉及到识别所谓的海量数据，即‘大数据'中的模式时，就变得更加困难。在这里，人工智能优于人类。”弗劳恩霍夫协会正在研究这如何能使工业受益。该协会拥有约 30,000 名雇员，不仅在德国，而且在全世界都是面向应用研究的领先组织。
在这里，您可以了解到弗劳恩霍夫公司为工业界开展的三个人工智能项目：
REMORA——人工智能部署的先决条件和基础
人工智能在企业应用中遇到了很多障碍，例如：不同年代的系统和不同厂家的机器。它们经常“说”多种不同的语言，并以不同的格式和数据库存储数据。REMORA 项目（工业 4.0 中基于人工智能的软件和服务开发的多阶段自动持续交付）旨在成为一个开放和技术中立的框架，使公司的所有系统能够相互沟通，从而促进人工智能的全面使用。
状态监测和预测性维护——保持机器运转
“状态监测”利用测量值的数据系列，如机器声音等最微小的变化，识别出生产设备在运行过程中处于萌芽阶段的问题，如：磨损或故障。它对这些问题进行分类并触发反应。“预测性维护”使用数据组分析，用于预测单个机器或整个工厂园区的故障和磨损。这使得服务和维护的精确规划成为可能。这最大限度地减少了停机时间，加快了故障排除和维修。
“可解释的人工智能”(XAI)——人工智能如何获得结果
工业领域的人工智能也有缺点吗？托马斯·劳申巴赫评论说：“使用一些深度学习方法的一个主要挑战是，我们无法清楚地理解人工智能的结果。”通过统计评估，结果可以得到确凿的解释，但对于更复杂的和自我学习的算法则不同。“对于人工智能程序，很多东西就像一个黑盒子。如果结果不符合，就很难理解原因。”劳申巴赫说。这就是为什么“可解释人工智能”(XAI) 是弗劳恩霍夫公司的一个重要研究课题。它的目的是使人工智能如何得出其结果变得透明和可理解。
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