Hinter den Kulissen von IBMs Supermaschine Watson IoT

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Welche Philosophie steckt hinter Watson? Wie arbeitet der Algorithmus?

Thorsten Schroer: Es gibt nicht den einen Algorithmus. Unsere Platform-as-a-Service-Lösung nennt sich Bluemix, innerhalb dieser gibt es Tausende von Services für Analytics und Dutzende von Watson APIs. Es gibt sehr unterschiedliche APIs, die für verschiedene Teile der Watson-Intelligenz zuständig sind.

Aber die meiste Zeit läuft es auf irgendeine Art der Mustererkennung hinaus?

Thorsten Schroer: Genau, auf Mustererkennung in strukturierten und unstrukturierten Daten, die für den Menschen vom Umfang zu groß sind und wo ein Mensch Abhängigkeiten vielleicht vermutet, aber nicht belegen kann. Das System muss also mit möglichst vielen relevanten Mustern gefüttert werden – es muss intelligent gefüllt werden.

Entsprechendes Domain-Know-how im Bereich Fertigung, Qualitäts-, Produktions- und Designdaten, die alle einen Einfluss auf das Ergebnis haben, und auch externe Daten müssen berücksichtigt werden. Zum Beispiel Wetterdaten: Anhand der Luftfeuchtigkeit lässt sich bestimmen, wie lange ein Produkt zum Trocknen brauchen wird.

Wenn jetzt ein kleines Unternehmen seinen Fertigungsprozess besser verstehen möchte und die Qualität seiner Produkte verbessern will – wäre das im Prinzip aus Ihrer Sicht schon interessant oder ist das zu gering?

Thorsten Schroer: Die Größe der Unternehmen spielt keine Rolle. Die Lösungen sind alle komplett Cloud-fähig und als Software-as-a-Service (SaaS) als Testpaket erhältlich. Es muss also kein Mindestvolumen vorhanden sein, damit sich die Anwendung lohnt – Unternehmen können auch mit vergleichsweise kleineren Losgrößen starten, um Erfahrungen zu sammeln.

Es geht natürlich auch um die Komplexität des Unternehmens: Kann ich mit menschlicher Kompetenz noch zufriedenstellend Daten vergleichen oder brauche ich hier bereits ein automatisiertes System?

* Diesen Beitrag haben wir von unserem Partnerportal Elektronik Praxis übernommen.

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