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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 51
Die ITU-T (ITU Telecommunication Standardization Sector) ist diejenige Abteilung
innerhalb der ITU, die in technischen Komitee Standards – die bei ITU-T Recs bzw.
Recommendations (Empfehlungen) genannt werden – auf dem Gebiet der Telekom-
munikation erarbeitet. ITU-T Recs sind freiwillig in der Anwendung, werden jedoch
häufig in nationale Gesetzgebungen integriert. Die bisher veröffentlichten Empfeh-
lungen behandeln inhaltlich beispielsweise die Internet Netzwerkarchitektur von
Breitband DSL bis zu Next Generation Networks. Technische Arbeitsgruppen werden
bei ITU Study Groups genannt und veröffentlichen Arbeitsprogramme, in denen die
Themen der kommenden Jahre festgelegt werden. Die „Study Group 20 Internet of
things (IoT) and smart cities and communities (SC&C)” hat das Thema KI im Portfolio.
Unter dem Titel „Artificial Intelligence and Internet of Things“ wird derzeit in einem
technischen Report analysiert, welche Interoperabilitätsfragen sich aus dem Zusam-
menspiel von KI und IoT im Smart City Kontext ergeben und welche Standardisie-
rungsaktivitäten ITU-T beginnen sollte.
KI-Standards und Standardisierungsinitiativen
Ein Blick auf KI-Innovationsindikatoren (KI entwickelnde Unternehmen, Patenanmel-
dungen) zeigt, dass amerikanische Unternehmen das Technologiefeld KI stark domi-
nieren. Von den ca. 260 weltweit tätigen Unternehmen, die sich eindeutig mit der
Entwicklung von KI beschäftigen, sind mehr als zwei Drittel in den USA tätig. Ebenso
haben die meisten Anmelder von KI-Patenten ihren Wohnsitz in den USA (IPlytics
2018). Das amerikanische Standardisierungsinstitut IEEE-SA ist bei der Erstellung von
KI-Standards und bei KI-Standardinitiativen entsprechend ebenfalls Vorreiter.
Das Standardisierungsinstitut IEEE-SA hat mit der IEEE 1232-2010 „Artificial Intelli-
gence Exchange and Service Tie to All Test Environments (AI-ESTATE)” einen Stan-
dard für die Fehler- und Systemdiagnose in Testumgebungen komplexer Systeme
entwickelt. In komplexen Systemen wie z.
B. im Flugzeugbau werden immer häufiger
Techniken und Algorithmen der KI zur Fehler- und Systemdiagnose eingesetzt. Inner-
halb dieser Algorithmen leiten Programme (sogenannte Inferenzmaschinen) Schluss-
folgerungen über neues Wissen ab, die zur Lösung eines Problems führen. Der Stan-
dard IEEE 1232-2010 definiert Schnittstellen sowie Datenaustauschformate zwischen
den Inferenzmaschinen, den Nutzern der Diagnosealgorithmen sowie angebunde-
nen Datenbanken.
Die Norm IEEE 1232-2010 entwickelte die Institute of Electrical and Electronics Engi-
neers Standards Association (IEEE-SA) im „IEEE Standards Coordinating Committee
20 (SCC 20) on Test and Diagnosis for Electronic Systems“, und das Technische Komi-
tee 91 „Electronics assembly technology” der Internationalen Elektrotechnischen
Kommission überführte sie in eine internationale Norm. Diese wurde ins nationale
Normenwerk von Großbritannien, den Niederlanden und Polen übernommen.
Künstliche Intelligenz
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Title
- Künstliche Intelligenz
- Subtitle
- Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Editor
- Volker Wittpahl
- Publisher
- Springer Vieweg
- Date
- 2019
- Language
- German
- License
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-662-58042-4
- Size
- 16.8 x 24.0 cm
- Pages
- 286
- Keywords
- Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
- Category
- Technik
Table of contents
- Vorwort 7
- Inhaltsverzeichnis 15
- A Technologie 18
- B Anwendung 92
- Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
- 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
- 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
- 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
- 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
- 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
- 10. Maschinelle Übersetzung 194
- C Gesellschaft 212
- Ausblick 273
- Anhang 277
- Autorinnen und Autoren 277
- Abkürzungsverzeichnis 286