Expertenbeitrag

 Marten Schirge

Marten Schirge

Geschäftsführer, Device Insight GmbH

KI & Big Data
Maschinelles Lernen: Was tun mit 180 Zettabytes?

Von Marten Schirge 2 min Lesedauer

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Laut Beratungsunternehmen PwC soll bei 80 Milliarden vernetzten Geräten bis 2025 das Datenvolumen von 4,4 Zettabytes auf 180 Zettabytes anwachsen (das sind rund 180 Milliarden Gigabytes). Als Schlüssel zur Beherrschung dieser Datenflut dienen Advanced Analytics- und Machine Learning-Technologien.

IoT-Plattformen fungieren als Bindeglied, um die über Sensoren gelieferten Betriebs- und Produktionsdaten auszuwerten.(Bild:  Device Insight)
IoT-Plattformen fungieren als Bindeglied, um die über Sensoren gelieferten Betriebs- und Produktionsdaten auszuwerten.
(Bild: Device Insight)

Das maschinelle Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der vor allem für die Industrie immer wichtiger wird. ML bedient sich mathematischer Algorithmen, um ein System in die Lage zu bringen, Muster zu erkennen und mit dem gewonnenen Wissen die eigenen Parameter anzupassen. Auf diese Weise können Fehlerquellen ermittelt, Prozesse verbessert und Vorhersagen getroffen werden, wann etwa Maschinenteile oder Werkzeuge ausgetauscht werden müssen.

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