Künstliche Intelligenz

Definition

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz in Computersystemen, die Daten analysieren, Muster erkennen, Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben automatisieren können.

Erweiterte Erklärung

KI umfasst verschiedene Technologien und Methoden wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und Computer Vision. Diese ermöglichen es Systemen, große Datenmengen zu verarbeiten, aus Erfahrungen zu lernen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.

In Laborumgebungen und der Materialwissenschaft spielt AI eine zentrale Rolle, insbesondere bei:

• Datenanalyse
  Gewinnung von Erkenntnissen aus Versuchs- und QS-Daten
• Prädiktiven Modellen
  Vorhersage von Materialverhalten auf Basis historischer Ergebnisse
• Automatisierung
  Vereinfachung repetitiver Aufgaben wie Dateneingabe oder Klassifikation
• Entscheidungsunterstützung
  Optimierung von Rezepturen und Identifikation relevanter Trends für F&E-Teams

Relevanz für LabV

LabV integriert KI-gestützte Material Intelligence, um F&E- und QS-Teams bei der Verarbeitung komplexer Datensätze zu unterstützen, Korrelationen zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Im Unterschied zu klassischen LIMS- oder Datenmanagementsystemen automatisiert LabV die Datenverarbeitung, verbessert Entscheidungsprozesse und optimiert die Materialentwicklung. KI-gestützte Funktionen wie intelligente Suche, prädiktive Analysen und automatisierte Berichte helfen Laboren, Ineffizienzen zu beseitigen und das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen.

FAQ

Wie verbessert KI die Laboreffizienz?

KI steigert die Laboreffizienz, indem sie die Datenverarbeitung automatisiert, Fehler reduziert und schnellere Entscheidungen ermöglicht. Forschende können große Mengen experimenteller Daten analysieren, Ergebnisse vorhersagen und Workflows optimieren, wodurch weniger Zeit für manuelle Aufgaben erforderlich ist.

Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?

AI ist das übergeordnete Konzept der maschinellen Nachbildung menschlicher Intelligenz. Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet davon und konzentriert sich darauf, Systeme anhand von Daten zu trainieren, damit sie Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen automatisiert ableiten können.

Worin unterscheiden sich KI-Assistent vs Machine Learning im Labor?

Ein KI-Assistent ist ein Chatbot, der ohne großen Aufwand auf die gesamten Informationen der Plattform zugreifen kann. Er unterstützt, indem er beispielsweise nach Messdaten recherchieren kann, Analysen durchführt, Visualisierungen erstellt, Rohstoffalternativen identifiziert oder Ergebnisse in Zusammenhang bringt. Alles mit einfachen Prompts ähnlich zu ChatGPT sowie auf Basis der eigenen aktuellen und historischen Daten.  

Das unterscheidet sich grundlegend von Machine-Learning-Modellen: Auf Basis historischer Daten wird ein ML-Modell trainiert, das Muster erkennt und Beziehungen zwischen Rohstoffkombinationen, Formulierungsparametern und den erzielten Performance-Eigenschaften ableiten kann. Das ist der Bereich der prädiktiven KI: Sie sagt nicht nur, was passiert ist, sondern kann abschätzen, was wahrscheinlich passieren wird.

Wie wird KI in der Materialentwicklung eingesetzt?

In der Materialentwicklung wird KI eingesetzt, um Materialeigenschaften vorherzusagen, Rezepturen zu optimieren, Defekte zu erkennen und Entwicklungszyklen zu beschleunigen. KI-gestützte Plattformen wie LabV analysieren Versuchsdaten, identifizieren Trends und verbessern QS-Prozesse für eine schnellere Produktentwicklung und letztlich bessere Produkte.

Synonyme & verwandte Begriffe

Maschinelle Intelligenz, Machine Learning, KI-basierte Automatisierung, intelligente Algorithmen

Interne Links

Material Intelligence , Prädiktive Analytik, KI im Labor