Neuronale Netzwerke
Was ist damit gemeint?
Neuronale Netzwerke sind ein zentraler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz. Sie orientieren sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns: Informationen fließen durch miteinander verbundene Knoten – sogenannte Neuronen – die Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. Je nach Aufbau und Training lernen diese Netze, Sprache zu verstehen, Bilder zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen. Mit jeder neuen Eingabe verfeinern neuronale Netzwerke ihre „Erfahrungen“ und verbessern dadurch ihre Ergebnisse. Sie werden daher häufig für besonders komplexe Aufgaben eingesetzt, bei denen klassische Algorithmen an ihre Grenzen stoßen.
Was bedeutet das für den Alltag?
Ob bei der Spracherkennung im Smartphone oder der automatischen Qualitätskontrolle in der Fertigung – neuronale Netzwerke tragen dazu bei, dass Technologien im Hintergrund immer „smarter“ werden. In der Produktion können Kameras und Sensoren mithilfe neuronaler Netze Abweichungen von der Norm sofort erkennen: Kratzer, falsche Farben oder fehlerhafte Bauteile werden automatisch identifiziert und aussortiert. So wird die Qualität sichergestellt, bevor Produkte das Werk verlassen.
Anwendung bei INFORM
INFORM nutzt neuronale Netzwerke in seinen Softwarelösungen, um anspruchsvolle Optimierungsprobleme zu lösen und dabei auch Informationen einzubeziehen, die durch klassische Algorithmen nicht effizient ausgewertet werden können.
