Multimodal AI

Trendbeschreibung

Die Weltwirtschaft wird volatiler, das Tempo, mit dem die Logistik Schritt halten muss, schneller.
Die Wirtschaft optimiert laufend ihre Geschäftsprozesse, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Trendbeschreibung

Multimodale Künstliche Intelligenz (KI) ist ein aufkommender Makrotrend, der die Fähigkeit von KI-Systemen beschreibt, Informationen aus verschiedenen Modalitäten oder Datentypen – wie Text, Bild, Audio und Video – zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Diese Entwicklung spiegelt einen signifikanten Fortschritt in der KI-Forschung und -Anwendung wider, da sie darauf abzielt, Maschinen ein umfassenderes und menschenähnlicheres Verständnis von Informationen zu ermöglichen. Multimodale KI-Systeme können Informationen aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten gleichzeitig verarbeiten und integrieren. Beispielsweise kann ein System sowohl die gesprochenen Worte in einem Video verstehen als auch die dargestellten visuellen Informationen interpretieren. Multimodale KI ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, von fortgeschrittenen Chatbots und virtuellen Assistenten, die natürlichsprachige Konversationen mit visuellen Hinweisen kombinieren, bis hin zu intelligenten Sicherheitssystemen, die sowohl visuelle als auch akustische Signale erkennen und interpretieren können.

Google Gemini

Diese multimodale KI ist Googles fortschrittlichstes und leistungsfähigstes KI-Modell, das in Zusammenarbeit mit DeepMind entwickelt wurde. Es ist multimodal konzipiert, was bedeutet, dass es unterschiedliche Informationsarten wie Text, Code, Audio, Bilder und Videos verarbeiten kann. Gemini zeichnet sich durch seine Flexibilität aus und kann effizient auf einer breiten Palette von Geräten, von Rechenzentren bis hin zu mobilen Geräten, eingesetzt werden. Mit Gemini 1.5 stellt Google eine verbesserte Version vor, die in der Lage ist, Kontexte mit bis zu 1 Million Tokens zu verarbeiten, was eine deutlich erweiterte Verständnisbreite ermöglicht. Diese neue Version verspricht, die Art und Weise, wie Entwickler und Unternehmen KI nutzen und skalieren, erheblich zu verbessern. Gemini hat in verschiedenen Benchmark-Tests, einschließlich der Massiven Multitask-Sprachverständnistests (MMLU), herausragende Leistungen erbracht und dabei sogar menschliche Experten übertroffen.

Interpretation von
diversen Datenquellen

Multimodale KI-Systeme können in Lagerhäusern eingesetzt werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, wie z.B. Bilderkennung durch Kameras zur Überwachung des Lagerbestands, Textverarbeitung für Lieferscheine und RFID-Sensordaten für die Echtzeit-Ortung von Waren. Diese integrierten Daten helfen bei der Optimierung der Lagerplatznutzung, der Automatisierung des Ein- und Auslagerungsprozesses und der Verbesserung der Bestandsmanagementgenauigkeit.

Zusammenspiel von Datenquellen

Die Integration von Sensordaten (z.B. Temperatur, Vibration), Bildern (für visuelle Inspektionen) und Wartungsaufzeichnungen ermöglicht es multimodalen KI-Systemen, den Zustand von Fahrzeugen und Ausrüstungen zu überwachen. Durch die Vorhersage potenzieller Ausfälle können so Wartungsarbeiten proaktiv geplant werden, um Ausfallzeiten zu minimieren.