Das in München ansässige Start-up Design AI hat eine AI-basierte Videoanalyse-Plattform entwickelt, um audiovisuellen Content automatisiert und nach den jeweiligen personalisierten Bedürfnissen zu verschlagworten. In Form eines modernen Video Content Warehouse ermöglicht es die Entwicklung insbesondere Medienunternehmen, eine sehr große Anzahl an Videos effizient zu analysieren und zu verschlagworten, während durch die Kombination aus Bild- und Audio-Informationen der Kontext in einzigartiger Tiefe verstanden und dadurch effektiver und effizienter nutzbar gemacht werden kann.

Quelle: TrendOne

Der BR hat sich für den Alltag mit KI und Automatisierung zehn ethische Richtlinien auferlegt. Der Fokus liegt dabei stets darauf, einen Mehrwehrt für die Nutzer zu schaffen. Dabei soll transparent gemacht werden, welche Technologien wo eingesetzt und welche Daten erhoben werden. Trainingsdaten sollen Vielfalt repräsentieren, während von Dienstleistern belastbare Informationen zu Datenquellen verlangt werden. Auch bleibt das Abnahmeprinzip bei automatisiert erstellen Inhalten bestehen, und es findet fortwährend eine regelmäßige interdisziplinäre Reflektion im Umgang mit den Technologien statt.

Quelle: TrendOne

Die in Frankreich ansässige Thales Group hat mit „GreenSpeed“ ein Assistenzsystem für Triebfahrzeugführer zur Förderung der Dekarbonisierung des Verkehrs vorgestellt. Angetrieben von einer KI, kann das System den Fahrer über die optimale Geschwindigkeit zur Einhaltung des Zeitplans informieren, während ferner der Energieverbrauch durch optimale Brems- sowie Antriebssteuerung reduziert wird und so unter anderem auch Maschinenausfälle seltener werden. Insgesamt macht das System den Fahrer zu einem noch besseren Experten, reduziert Stress und erhöht den Komfort, was zu mehr Effizienz führt.

Quelle: TrendOne

Ein Team von Forscher:innen der RMIT University in Melbourne hat ein KI-System entwickelt, das während routinemäßiger CT-Scans Prostatakrebs erkennen kann. Während Prostatakrebs in der Regel relativ langsam wächst, bleibt er oft jahrelang unbemerkt, da es für Ärzt:innen in der Regel schwierig ist, Prostatakrebs in CT-Bildern zu erkennen. Wenn Männer sich jedoch aus anderen Gründen einer Bauch- oder Beckenuntersuchung unterziehen, kann das trainierte KI- System helfen, Prostatakrebs zu erkennen, und Ärzt:innen und Patienten eine Chance zur frühzeitigen Behandlung bieten.

Quelle: TrendOne

Klimawandel, aussterbende Tierarten und Waldsterben: Umweltschutz ist ein sehr wichtiges Ziel unserer heutigen Gesellschaft. Immer neue Umweltschutzprojekte und Aktionen versuchen einen Beitrag zu leisten, um die Natur zu schützen – auch durch KI.

EDE 4.0 ist ein solches KI-gestütztes Projekt. Das cloudbasierte Decision-Support-System des Karlsruher Instituts für Technologie und der EDI GmbH soll eine nachhaltige Forstwirtschaft unterstützen, indem es die Förster:innen mit KI unterstützt. Die KI gibt dabei Empfehlungen ab, wo geerntet oder gepflanzt werden soll und wie die Erfolgsaussichten der gepflanzten Bäume stehen.

Vorausschauender Arten- und Naturschutz

Auch Tierschutz kann durch KI vorangetrieben werden, beispielsweise mithilfe des Hightech-Bienenstocks der Initiative „we4bee“. Dieser ermittelt mithilfe von KI die Bedürfnisse der Bienen, was in Zeiten des zunehmenden Bienensterbens relevante Informationen für die Forschung liefert. Da Bienen sehr sensibel auf Veränderungen in der Umwelt reagieren, können zudem wichtige Daten über Umweltereignisse gewonnen werden. So ist es sogar möglich Trockenperioden, Unwetter und andere Naturkatastrophen vorherzusagen. Ein solcher Bienenstock steht auch seit Kurzem auf dem Dach des bayerischen Digitalministeriums und sammelt dort Informationen zu Temperatur, Luftdruck, Vibration, Feinstaubbelastung und vielem mehr.

KI als Umwelt-Polizei

Nicht nur in Deutschland, sondern weltweit werden ähnliche Umweltschutzprojekte ins Leben gerufen. Ein wichtiger Bestandteil vieler solcher Projekte ist auch das Wissen der indigenen Bevölkerung über Flora und Fauna. Durch die Integration dieses Wissens in KI-basierte Systeme können diese an Effizienz gewinnen. Projekte wie der Schutz von Schildkrötennestern im Norden Australiens profitieren davon: Dort werden die Strände von der Luft aus überwacht und eine KI erkennt Orte, an denen sich viele Nester sammeln. So können diese besser vor Fressfeinden geschützt werden. Ein Projekt der US-amerikanischen Rainforest Connection spürt via Sound-Überwachungsanlagen Wilderer oder Holzfäller in Regenwäldern auf. Die KI filtert dabei verschiedene Geräusche aus den Aufnahmen heraus und sendet auffälliges Material, wie Kettensägen oder Schüsse, an die örtlichen Ranger, welche gegebenenfalls direkt eingreifen können.

KI kann damit zur Aufforstung, zum Tierschutz und dem Schutz vor einer Abholzung des Regenwaldes beitragen und durch solche Projekte den Umweltschutz vorantreiben und intelligenter machen.

Die Intensivmedizin ist aktuell relevanter denn je zuvor und ein wesentlicher Bestandteil unserer Gesundheitsversorgung – und doch gibt es hier noch einige Defizite. Fehlende Spezialist:innen führen beispielsweise in ländlich gelegenen Kliniken oftmals dazu, dass eine ideale Versorgung vor Ort nur schwer möglich ist. Neuste Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz schaffen hier eine Perspektive: Der Medical-On-Site-Assistent (kurz: Mona) der Clinomic GmbH überwacht die medizinischen Daten der Intensivpatienten, leitet diese an hochspezialisierte Stationen anderer Kliniken weiter und gleicht sie mit deren Forschungsdaten ab. So können Therapieentscheidungen auf Grundlage der Erfahrungen von Spezialist:innen getroffen werden, ohne, dass die Patient:innen verlegt werden müssen. Sollen eben diese spezialisierten Ärzt:innen in die Behandlung einbezogen werden, kommen die in Mona integrierten Kameras und Mikrofone zum Einsatz.

Tech-Assistenz für Kliniken und das Zuhause

Ärzt:innen bei Diagnosen und Therapieentscheidungen zu unterstützen, ist generell ein wichtiges Ziel KI-gestützter Anwendungen. So forscht die Medizinische Universität Wien aktuell an einer Bildanalyse, die mithilfe von KI Augenerkrankungen erkennen und durch die Analyse von Netzhaut-Scans die Diagnosestellung und das Patientenmanagement optimieren soll.

In den nächsten Jahren wird KI somit zunehmend in den Klinik-Alltag einziehen und den Weg zu einer zukunftsfähigen Gesundheitsversorgung ebnen.

Doch nicht nur in Krankenhäusern, sondern auch Zuhause kann KI dabei helfen, die eigene Gesundheit zu optimieren – das verspricht eine App des US-Start-Ups Biobetter. Durch Bluttests kann die in der App integrierte KI körpereigene Prozesse (Ernährung, Aktivität, Schlaf, Hormone etc.) analysieren. Auf der Grundlage dieser Daten werden dann Empfehlungen für den eigenen Lebensstil gegeben, welche zur Prävention von Krankheiten beitragen und sogar den Alterungsprozess verlangsamen sollen.
KI kann also zukünftig nicht nur im klinischen Bereich, sondern auch in unserem Alltag zum Einsatz kommen und zu einer Verbesserung der eigenen Gesundheit beitragen.

Warum lernt ein Schüler besser bei der Mathelehrerin als bei dem Physiklehrer? Macht eine Schülerin bei ihren Matheaufgaben nur Flüchtigkeitsfehler oder versteht sie die Logik hinter den Rechenaufgaben nicht? Und hat die Pandemie und Homeschooling tatsächlich die Lernleistungen beeinflusst? All diese Fragen könnten durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Schulen beantwortet werden.

KI unterstützt im Klassenzimmer

Einige Schulen testen bereits KI-gestützte Tools und Lernplattformen. So setzen beispielsweise aktuell um die 30 Lehrkräfte von Gymnasien auf Learning Analytics: „Feedbock“ ist ein Tool, welches Grammatikfehler korrigiert und die passende Erklärung anzeigt. Auch bei falsch beantworteten Fragen zu Inhalten von Texten und Audioinhalten greift das Programm ein und wiederholt den entsprechenden Abschnitt. Ein Programm der TU München kann durch das Erfassen individueller Lernprozesse erkennen, ob ein/e Schüler:in Flüchtigkeitsfehler beim Rechnen macht oder zentrale Rechenprozesse nicht verstanden hat. Auch das Leibnizinstitut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik forscht aktuell an einem Tool, welches beim Schreiben von englischen Aufsätzen unterstützen soll. Dabei werden nicht nur Fehler in der Argumentation erkannt, sondern auch Gegenargumente aufgeworfen, sodass die Schüler:innen ihre Behauptungen im Text prüfen und verbessern können.

KI kann so die Schüler:innen beim Lernen unterstützen und sammelt gleichzeitig Daten über den individuellen Lernfortschritt. Diese Daten können einerseits hilfreich dabei sein, Abweichungen einzelner Jahrgänge oder Klassen (wie sie beispielsweise durch die Corona-Pandemie auftraten) besser zu verstehen aber andererseits auch die Lehrkräfte unterstützen. Diese können durch KI besser den individuellen Lernstand einschätzen und gegebenenfalls Inhalte wiederholen, aber auch ihre eigene Lehre hinterfragen und verbessern. Letzteres ist das Ziel des Anbieters für Online-Nachhilfe „GoStudent“. Dieser zeichnet mithilfe einer Software zur Emotionserkennung die Emotionen des Lehrers/der Lehrerin und der Schüler:innen auf. So sollen Erkenntnisse über den Erfolg der Lehrmethoden gewonnen und Unterschiede zwischen Lehrmethoden verschiedener Lehrkräfte besser verstanden werden.

Bremst Skepsis den Fortschritt?

Bisher sind dies jedoch einzelne Pilotprojekte. Der massentaugliche Einsatz von KI im Unterricht scheitert oftmals auch an der Skepsis der Beteiligten. Die Aufzeichnung, wie sie bei „GoStudent“ der Fall ist, sei beispielsweise ein Problem für Schüler:innen, da so die Ruhephasen fehlen und sie somit stetig unter Beobachtung stehen – so die Medienforscherin Felicitas Macgilchrist. Zudem sind viele Programme noch in der Entwicklung und Testphase und flächendeckende Lernstandserhebungen mithilfe von KI, wie sie beispielsweise in England bereits eingesetzt werden, fehlen in Deutschland. bislang. Bis KI in den Klassenzimmern zur Normalität wird, wird es somit noch einige Zeit dauern.

Die digitale Transformation wird durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Blockchain maßgeblich vorangetrieben – und eine Kombination eben dieser beiden Technologien erscheint als besonders vielversprechend. Bei einer Blockchain handelt es sich um eine dezentralisierte Datenbank für jegliche Arten der Transaktionen, wie beispielsweise von Bitcoins. Statt der zentralen Speicherung dieser Information auf einem Server, befinden sich identische Kopien der Information auf vielen verschiedenen Computern. So ist eine Manipulation (z.B. durch das Hacken einzelner Computer) nahezu ausgeschlossen. Hinter der Prüfung dieser Transaktionen stehen dabei Menschen, die Teil dieses Netzwerks sind (im Falle von Bitcoins die sogenannten „Miner“).

Der Mensch bleibt wichtig

Da KI bislang nur auf relativ spezifische Arbeitsschritte und Probleme trainiert werden kann, ist ein vollständiges Ersetzen des Menschen durch eine KI in der Blockchain in naher Zukunft zwar unwahrscheinlich, jedoch kann das Potenzial der KI zur intelligenten Arbeitsteilung genutzt werden. So würde die KI ihren spezifischen Arbeitsschritt ausüben und die Aufgabe zur Weiterbearbeitung an die jeweils zuständige Einheit übergeben. Somit könnte die Blockchain-Technologie noch autonomer und dezentraler werden. Der „Faktor Mensch“ und damit Transaktionskosten und Fehlerraten werden damit immer geringer. Dies ist insbesondere für das Dezentralisierte Finanzwesen (DeFi) interessant, welches durch Trends wie die KI-gestützte Vermögensverwaltung eine zunehmende Alternative zum traditionellen Bankenwesen darstellt.

Symbiose von KI und Krypto

Dass sich auch etablierte Unternehmen zusehends mit KI, Blockchain und Kryptowährungen auseinandersetzen, wird auch an Meldungen wie der kürzlichen Investition von Bosch in das auf KI spezialisierte Krypto-Projekt Fetch.ai deutlich. Fetch.ai spezialisiert sich auf die Verknüpfung von Blockchain-Technologie mit KI und Maschinellem Lernen, um dezentrale Kryptobörsen zu erschaffen, welche ebenfalls durch das DeFi genutzt werden können. Die Investition von Bosch stellt dafür eine der wichtigsten Kooperationen dar, mithilfe derer maßgeblich die Verknüpfung von KI und Blockchain vorangetrieben und ein voll funktionsfähiges Blockchain-Netzwerk aufgebaut werden soll.

Die Verknüpfung von KI und Kryptowährung ist jedoch nicht nur ein Thema für Unternehmen: Auch Kleinanleger können durch Plattformen wie ArbiSmart KI nutzen, um mittels Krypto-Arbitrage ein Investment in Kryptowährungen zu realisieren. Solche Tools nutzen die kurze Zeitspanne, in denen ein Coin auf verschiedenen Börsen zu unterschiedlichen Preisen gehandelt wird, um so Gewinne zu realisieren. Sie versprechen dabei durch den Einsatz von KI ein im Vergleich zu menschlichen Anlageentscheidungen deutlich geringeres Risiko für Anleger:innen zu erreichen. KI ist somit im Blockchain- und Kryptowährungs-Umfeld sehr vielfältig einsetzbar und wird die Art zu investieren und zu handeln auf lange Sicht vermutlich stark verändern.