Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Mensch macht sich bei Alltagsanwendungen wie bei Bildern noch nicht bemerkbar. Während das Coverbild dieser Ausgabe von der AI-Software midjourney.ai unter Eingabe von „woman from behind looking to a robot comic style“ erstellt wurde, stammt dieses Meme von Menschenhand.
Ein Sensor (von lateinisch „sentire“, deutsch „fühlen“ oder „empfinden“) ist ein technisches Bauteil, das bestimmte physikalische oder chemische Eigenschaften wie z.B. Wärme, Druck, Schall, Lichtmenge oder auch pH-Werte oder Ionenstärke erfassen kann. Diese Größen werden mittels physikalischer, chemischer oder biologischer Effekte in ein elektrisches Signal umgeformt.
(Quelle: wikipedia.org/wiki/Sensor)
Mit einem Weltmarkt-Potenzial von bis zu 120 Mrd. US$ laut deutschem Branchenverband AMA ist die Sensortechniksparte im Aufwind. Seit 2015 sind die Umsätze in Deutschland um 60 Prozent gewachsen. Sensoren sind im Zuge der Digitalisierung aus der Industrie wie bei Endverbraucherprodukten nicht mehr wegzudenken.
(Quelle: Deutscher Verband für Sensorik und Messtechnik AMA)
Sensoren lassen sich grundsätzlich in aktive und passive Sensoren einteilen. Aktive erzeugen ein elektrisches Signal, bei passiven werden Parameter durch die Messgröße verändert, etwa bei Magnetfeldsensoren. Eine weitere Einteilung ergibt sich aus dem Mess- oder Wirkprinzip, etwa mechanische, optische oder magnetische Sensoren, nach Anwendungsgebieten oder ob sie physisch als Bauteil oder virtuell als Software vorliegen.
(Quelle: wikipedia.org/wiki/Sensor)
Ein Bewegungsmelder ist ein elektronischer Sensor, der Bewegungen in seiner näheren Umgebung erkennt und dadurch als elektrischer Schalter arbeiten kann. Er kann mit elektromagnetischen Wellen, mit Ultraschall oder anhand der Infrarotstrahlung der bewegten Person und der Umgebung arbeiten.
(Quelle: wikipedia.org/wiki/Bewegungssensor)
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich künstlicher Intelligenz (KI). Es nutzt Daten zur Verbesserung von maschinellen Prozessen. Während jedes ML eine KI ist, gilt dies nicht umgekehrt. Heute gehört Machine Learning basierend auf Algorithmen schon zum Alltag, etwa bei Banken, beim Online-Einkaufen, bei sozialen Medien oder in der Industrie bei Maschinen.
(Quelle: oracle.com/at/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-machine-learning/)
Künstliche Intelligenz (KI) und integrierte Sensorsysteme gehen Hand in Hand. KI macht große Mengen an Daten, die von Sensoren gesammelt werden, auswertbar und ist direkt im Sensor verankert. So werden vom Menschen nicht erkennbare Zusammenhänge feststellbar, wie zum Beispiel Materialeigenschaften. Sensorsysteme treiben dabei die Miniaturisierung der KI-Systeme an.
(Quelle: Upgrade-Titelgeschichte "Die Sinnesorgane der digitalen Welt")
Vorausschauendes Agieren hilft, unerwünschte Zustände zu vermeiden. Integrierte Sensorsysteme sorgen heute bereits bei industriellen Prozessen für sogenannte „Predictive Maintenance“, also vorausschauende Wartung. Unerwünschte Betriebszustände von Maschinen lassen sich vorhersagen und Service- sowie Wartungsaktionen rechtzeitig planen.
(Quelle: Frauenhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM)
©
Yoni S. Hamenahem, CC BY-SA 3.0
Ein relevanter Anwendungstrend integrierter Sensorsysteme sind Digitale Zwillinge. Diese virtuellen Modelle stellen ein digitales Abbild physischer Objekte dar, die durch Sensoren erfasst werden. Mit Digitalen Zwillingen lassen sich beispielsweise alle Prozesse einer Maschine oder auch komplexer Systeme erfassen, in Echtzeit analysieren und durch Simulation verbessern. (Quelle: ibm.com/de-de/topics/what-is-a-digital-twin)
Wasser- und Umweltsensorik schafft es heute, innerhalb von Stunden beispielsweise gesundheitsgefährdende Keime im Trinkwasser nachzuweisen und Daten online zu übertragen. Wassersensoren leisten auch bei der zunehmend wichtiger werdenden automatisierten Bewässerung von Pflanzen gute Dienste. (Quelle: Zentrum für Wasser- und Umweltsensorik der Universität für Weiterbildung Krems)