Die Digitalisierung hat auch in der Materialwissenschaft einen tiefgreifenden Wandel eingeleitet. Durch den Einsatz moderner digitaler Technologien können Materialforschende, Ingenieurinnen und Ingenieure zunehmend präzisere Daten über die Eigenschaften und das Verhalten von Materialien in verschiedenen Umgebungen sammeln und analysieren.
Ein zentraler Treiber dieses Wandels ist die Künstliche Intelligenz (KI). Im Zusammenspiel mit Technologien wie maschinellem Lernen, Deep Learning und Big Data verändert sie nicht nur die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, sondern auch, wie wir miteinander kommunizieren und wie Unternehmen ihre Prozesse gestalten.
Künstliche Intelligenz: Theorie und Entwicklung von Computersystemen
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben übernehmen können, welche bislang von Menschen durchgeführt werden mussten. Hierzu gehören die visuelle Wahrnehmung und Interpretation, Entscheidungsfindung, Spracherkennung und die Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen. Die Forschung im Bereich der KI hat sich in den letzten Jahrzehnten enorm weiterentwickelt. Sie ermöglicht es heute, Maschinen mit Fähigkeiten zu schaffen, die bislang menschliche Mitwirkung erforderten. Dabei kann die KI in manchen Bereichen den Menschen sogar übertreffen. KI-Systeme können inzwischen selbstständig lernen, sich anpassen und Entscheidungen treffen, ohne dass sie jedes Mal explizite Anweisungen benötigen.
Künstliche Intelligenz kann derzeit (2024) noch keine kreativen Prozesse steuern und keine komplexen Fragen, zum Beispiel ethische Fragen, beantworten. Für solche Fragestellungen fehlt der KI das Selbstverständnis, sich als Mensch zu sehen.
Maschinelles Lernen: Die Fähigkeit, sich ohne explizite Anweisungen anzupassen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und sich dadurch zu verbessern. Im Gegensatz zur traditionellen Softwareprogrammierung, bei der der Computer genau nach festen Anweisungen arbeitet, lernt er im maschinellen Lernen selbstständig durch die Analyse von Daten. Computer nutzen generell Algorithmen und statistische Modelle, um Fragestellungen zu bearbeiten. Beim maschinellen Lernens werden diese Methoden dann kontinuierlich verfeinert und während des Lernprozesses angepasst, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, die auf den gelernten Daten basieren.
Maschinelles Lernen wendet man heute in zahlreichen Bereichen an, von der Finanzanalyse über personalisierte Werbung bis hin zu medizinischen Diagnosen. Die Fähigkeit von Systemen, sich durch Erfahrung und Daten kontinuierlich zu verbessern, ist ein entscheidender Faktor für die Weiterentwicklung der KI-Technologie.
Deep Learning: Eine revolutionäre Methode im maschinellen Lernen
Deep Learning (englisch, mehrschichtiges Lernen, tiefes Lernen oder tiefgehendes Lernen) ist ein spezieller Ansatz innerhalb des maschinellen Lernens. Er beruht auf künstlichen neuronalen Netzen. Diese Netzwerke bestehen aus mehreren Schichten, die jeweils zunehmend komplexere Merkmale aus den Eingabedaten herausziehen. Deep Learning kann große und komplexe Datenmengen verarbeiten und dabei Muster erkennen, ähnlich wie das menschliche Gehirn die Welt verarbeitet. Diese Technik ist besonders effektiv bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung sowie bei der Verarbeitung von Text und anderen unstrukturierten Daten.
Diese Technologie bildet die Grundlage für viele moderne KI-Anwendungen, von autonom fahrenden Autos bis hin zu Sprachassistenten.
Generative KI
Generative KI ist eine spezielle Anwendung des Deep Learning, die aus Eingaben eigenständig Inhalte wie Texte, Bilder oder Codes erstellt. Sie erkennt Muster in Daten und generiert Ausgaben, ohne explizite Anweisungen zu benötigen. Dafür wird sie mit großen Datensätzen trainiert und nutzt eine Kombination aus überwachten und unüberwachten Lernmethoden.
Big Data: Die Analyse riesiger Datensätze
Big Data (englisch, große Daten) bezeichnet die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze, die aufgrund ihrer Größe und Komplexität nicht mit traditionellen Methoden bearbeitet werden können. Auch der Mensch kann große Datenmengen nicht ohne maschinelle Hilfe durchschauen. Durch moderne Technologien und leistungsfähige Algorithmen können aus diesen riesigen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden.
Zum Beispiel helfen große Mengen an Daten aus der Medizin dabei, neue Medikamente und Behandlungsmethoden zu entwickeln.
Ontologie: Strukturierte Wissensrepräsentation
Ontologie ist ein überlieferter Begriff aus der Philosophie und steht dort für die Lehre vom Sein. In der Informatik versucht man, die reale Welt als Datensätze abzubilden, um ein digitales Sein zu erzeugen. Deshalb wurde der Begriff übernommen und angepasst. In der Informatik und im Datenmanagement bezeichnet eine Ontologie eine strukturierte und normalerweise maschinenlesbare Darstellung von Begriffen und deren Beziehungen zueinander. So will man ein digitales Weltbild erstellen, das nicht nur Objekte und Prozesse beschreibt, sondern auch die Wechselwirkungen und Beziehungen der Objekte untereinander berücksichtigt. Diese Beschreibungen nutzt man, um Wissen in einem bestimmten Bereich zu formalisieren und den Austausch von Informationen zu ermöglichen. Eine Ontologie definiert, welche Konzepte existieren und wie sie miteinander verknüpft sind.
Die Ontologie wird häufig in der Künstlichen Intelligenz verwendet, um Systeme mit einem strukturierten Zugriff auf Wissen auszustatten. Sie spielt eine wichtige Rolle in der semantischen Web-Technologie. Diese zielt darauf ab, dass Maschinen Daten besser interpretieren und sinnvoll miteinander verbinden können. Ontologie ist die Grundlage für Digitale Zwillinge.
Automatisierung: Effizienz durch intelligente Systeme
Automatisierung beschreibt die Übertragung von Aufgaben an Maschinen und Computersysteme, sodass diese selbstständig Prozesse durchführen, steuern und regeln können. Die Industrie nutzt Automatisierung, um die Effizienz und Präzision in der Produktion zu steigern. Durch den Einsatz von Robotern, Maschinen und Softwarelösungen können Produktionsprozesse schneller, kostengünstiger und mit weniger menschlichem Eingreifen durchgeführt werden.
Ein Beispiel für Automatisierung sind Fertigungsstraßen. Hierbei übernehmen Roboter bestimmte Arbeitsschritte, die zuvor manuell durchgeführt wurden. Diese Entwicklung geht Hand in Hand mit der Einführung von intelligenten Systemen, die in der Lage sind, auf Veränderungen in der Produktionsumgebung zu reagieren und ihre Handlungen entsprechend anzupassen.
Industrie 4.0: Der digitale Wandel der Produktion
Industrie 4.0 bezeichnet die vierte industrielle Revolution. Sie ist durch die Digitalisierung und die Vernetzung von Maschinen, Prozessen und Systemen in der Produktion gekennzeichnet. Die intelligente Vernetzung von Produktionsstätten mit moderner Informationstechnologie ermöglicht eine effizientere, flexiblere und personalisierte Fertigung.
In der Industrie 4.0 werden Produktionsprozesse durch den Einsatz des Internet der Dinge (IoT, Internet of Things), Künstlicher Intelligenz und Big Data optimiert. Maschinen können miteinander kommunizieren, um sich gegenseitig zu steuern und auf Veränderungen in der Produktionsumgebung zu reagieren. Dies führt zu einer höheren Effizienz, besseren Qualität und geringeren Kosten in der Produktion.
Die Auswirkungen von Industrie 4.0 sind weitreichend und betreffen nicht nur die Produktion, sondern auch die Arbeitswelt, die Logistik und das gesamte Wirtschaftssystem.
Zusammenfassung
Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning verändert die Art und Weise, wie wir mit Computern und Maschinen interagieren. Durch die Nutzung von Big Data, Automatisierung und Ontologien entstehen neue Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren und Systeme intelligenter zu gestalten. In der Industrie führt diese digitale Transformation zu einer zunehmenden Automatisierung und Vernetzung, was die Grundlage für Industrie 4.0 und die Digitalisierung bildet.
Durch diese digitale Transformation wird die Materialwissenschaft effizienter, innovativer und zukunftsfähiger, was zu Fortschritten in zahlreichen Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, der Medizintechnik und der nachhaltigen Energieproduktion führt.
Weiterführene Informationen
- J. Kimmig, S. Zechel, and U. S. Schubert, „Digital Transformation in Materials Science: A Paradigm Change in Material’s Development,“ Adv Mater, vol. 33, no. 8, p. e2004940, Feb 2021
