N wie Neuronales Netz - App Entwicklung A bis Z
Die neue Smartphone-Generation kommt nicht mehr ohne KI-Chip aus. Diese leistungsfähigen Coreprozessoren sind optimiert zum Rechnen grosser Datenmengen und ermöglichen den Geräteherstellern, Features basierend auf neuronalen Netzen einzubauen. Welche Auswirkungen hat es auf die Entwicklung von Apps, dass künftig solche leistungsfähigen Chips in Smartphones zur Verfügung stehen?
Neuronale Netze (Künstliche neuronale Netze KNN) stellen einen Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) dar. Diese orientieren sich am biologisches Vorbild, den Nervenzellvernetzungen im menschlichen Gehirn und Rückenmark und dienen zur Abstraktion in der Informationsverarbeitung. Die Funktionsweise von solchen künstlichen neuronalen Netzen wird hier genauer erklärt.
Abb. Schema eines künstlichen Neurons Quelle: de.wikipedia.org
Bereits in den 1940er Jahren wurde Forschung an künstlichen neuronalen Netzen betrieben, aufgrund fehlender Rechenleistung konnten diese aber in der Praxis nicht angewendet werden. Durch immer leistungsfähige Computer und neuerdings auch die sogenannten KI-Chips für Smartphones, ist die Anwendung von neuronalen Netzen im Vormarsch. Diese werden vor allem für komplexere Bild- und Gesichtserkennung eingesetzt und finden Verwendung in virtuellen Agenten, intelligenten Kameras, Spielen oder Simulationen.
So enthält beispielsweise das kürzlich von Google präsentierte Pixel 3 einen solchen KI-Chip, Huawei produziert künftig sogar selber solche Chips für ihre Android Smartphones und Apple hat bereits im iPhone X eine KI-Einheit eingebaut. Bestimmt werden auch die Smartphones von Samsung und weiteren Herstellern demnächst mit KI-Funktionen ausgestattet.
Nicht nur die Gerätehersteller, auch wir als App Entwickler, erhalten durch solche leistungsfähigen, neuronalen Chips in Smartphones neue Möglichkeiten. Unsere entwickelte Scan-Technologie, welche u.a. in den Produkten Smoohscan und Scantastic eingesetzt wird, basiert bereits seit längerem auf einem neuronalen Netz und kann zuverlässig Zahlen und Zeichen erkennen. Dank neuen Frameworks wie dem ML-Kit für iOS und dem ML-Kit für Android könnten in Zukunft auch Anwendungen wie das Erkennen von Bau- oder Ersatzteilen im Serviceumfeld, das Anreichern von Informationen im Augmented Reality Bereich oder auch die Verarbeitung von grösseren Datenmengen direkt auf dem Smartphone umgesetzt werden. Es wird also viele neue Möglichkeiten geben, gerne beraten wir Sie bezüglich der Umsetzbarkeit Ihrer Idee.
