Generative KI, föderiertes Lernen und digitale Zwillinge

Generative künstliche Intelligenz (AGI) oder GANs (Generative Adversarial Networks) sind eine Art von KI, die auf der Grundlage dessen, was sie aus vorhandenen Daten gelernt hat, neue Inhalte wie Bilder, Text und Musik erstellen kann. Dies ermöglicht es Unternehmen, neue Inhalte und Ideen zu generieren, ohne dass menschliche Eingaben erforderlich sind. Zum Beispiel könnte ein Modeunternehmen sie verwenden, um neue Designs zu kreieren, oder eine Marketingagentur könnte sie verwenden, um neue Anzeigen und Marketinginhalte für eine bestimmte Gruppe von Kunden zu generieren.

Digitale Zwillinge sind dagegen virtuelle Repräsentationen physischer Vermögenswerte und Systeme. Diese Zwillinge können verwendet werden, um das Verhalten eines realen Objekts wie einer Maschine, einer Stadt, einem Stromnetz oder einem Gebäude zu simulieren, um vorherzusagen, wie es sich unter verschiedenen Bedingungen verhalten wird. So können Benutzer die Leistung ihrer Anlagen testen und optimieren, bevor sie gebaut oder implementiert werden.

Generative KI und digitale Zwillinge, beide in Kombination mit föderiertem Lernen, können verwendet werden, um Ereignisse vorherzusagen, indem ein virtuelles Modell eines realen Systems erstellt und KI verwendet wird, um verschiedene Szenarien zu simulieren, während die Daten vor Ort, sicher und privat bleiben. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, eine KI mit Daten aus verteilten Quellen zu trainieren und dabei die aktuellen Datenvorschriften, die Datensicherheit und damit den Datenschutz einzuhalten. Der so generierte digitale Zwilling kann verwendet werden, um den aktuellen Zustand des Systems darzustellen. Mithilfe von KI kann anhand verschiedener Eingaben vorhergesagt werden, wie sich das System verändern wird, indem verschiedene Szenarien simuliert werden. Auf diese Weise können Unternehmen fundiertere Entscheidungen über potenzielle Ereignisse treffen, die ihren Betrieb stören könnten, und sich besser darauf vorbereiten.

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Was sind die Vorteile der Kombination von digitalen Zwillingen und generativer KI?

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), digitalen Zwillingen und föderiertem Lernen kann Unternehmen und Organisationen in mehrfacher Hinsicht zugute kommen. Ein Vorteil ist die Fähigkeit, mithilfe von Verbundlernen genauere Vorhersagen und Prognosen zu treffen. Bei dieser Methode werden Modelle auf mehreren Geräten oder Systemen trainiert und nicht auf einem zentralen Server, wodurch die Genauigkeit der Vorhersagen verbessert wird. Darüber hinaus können digitale Zwillinge verwendet werden, um physische Systeme in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren, während KI Muster erkennen und Vorhersagen über zukünftiges Verhalten treffen kann. Dies hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und sich auf mögliche Ereignisse vorzubereiten. Ein weiterer Vorteil ist der Schutz von Datenschutz und Sicherheit, da die Daten vor Ort aufbewahrt werden und gleichzeitig die Modelle darauf geschult werden. Hier sind einige Ideen und Anwendungsfälle, die wir bei unserer Recherche entdeckt haben:

• Föderiertes Lernen ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und so die Genauigkeit von Modellen zu verbessern. Dies ist besonders wichtig für digitale Zwillingsmodelle, mit denen die Leistung realer Anlagen vorhergesagt werden kann.
• Unternehmen können die Kontrolle über ihre eigenen Daten behalten und gleichzeitig an maschinellen Lernprojekten zusammenarbeiten, was dazu beitragen wird, das Risiko von Datenschutzverletzungen und anderen Sicherheitsproblemen zu verringern.
• Einhaltung von Vorschriften: Halten Sie Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA ein, indem Sie sicherstellen, dass personenbezogene Daten im Unternehmen bleiben.
• Kostengünstig: Unternehmen können die mit der Datenspeicherung und -verarbeitung verbundenen Kosten senken, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren, um genauere Modelle zu erstellen.
• Bessere Zusammenarbeit: Unternehmen aus Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Regierung können an maschinellen Lernprojekten zusammenarbeiten, ohne Rohdaten auszutauschen, was besonders vorteilhaft sein kann.
• Bessere Skalierbarkeit: Ermöglicht Unternehmen, ihre Machine-Learning-Projekte zu skalieren, indem sie Daten aus mehreren Quellen nutzen.

Föderiertes Lernen kann ein effektives Instrument für Unternehmen sein, die generative künstliche Intelligenz und digitale Zwillinge nutzen und gleichzeitig Datenschutz und -sicherheit gewährleisten, Kosten senken sowie die Effizienz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften steigern möchten.

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Wie kann föderiertes Lernen beim Aufbau einer generativen KI helfen?

Daten werden häufig in mehreren Datenquellen gespeichert, die verschiedenen Organisationen gehören. Um Modelle zu trainieren, kann generative KI mithilfe von Verbundlernen Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren. Darüber hinaus können digitale Zwillingsmodelle auch mithilfe von Verbundlernen trainiert werden. Dabei werden Daten von verschiedenen Sensoren und Systemen kombiniert, auch wenn sie unterschiedlichen Organisationen gehören. Auf diese Weise können Unternehmen genauere Modelle für digitale Zwillinge erstellen, was zu besseren Prognosen und einer effizienteren Wartung von Anlagen führen kann. Da die Rohdaten niemals das unternehmenseigene System verlassen, ist das Risiko von Datenschutzverletzungen oder anderen Sicherheitsproblemen geringer. Darüber hinaus können Unternehmen die Kontrolle über ihre eigenen Daten behalten und so die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA sicherstellen.

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Experimentieren Sie und scheitern Sie schnell, um den besten Weg für Ihre Branche und Ihren Fall zu finden.

Föderierte Data Lakes sind in der Lage, die Risiken zu reduzieren, die mit der gemeinsamen Nutzung, Verteilung und Zusammenarbeit von Daten verbunden sind. FL ermöglicht es Unternehmen, ihre eigene KI mit gemeinsam genutzten Daten zu trainieren, ohne alle Daten gemeinsam nutzen zu müssen. Die Verwendung moderner KI-Frameworks ermöglicht genauere Modelle, eine höhere Effizienz und eine höhere Wahrscheinlichkeit in Kombination mit besserem Datenschutz und besserer Sicherheit. Insgesamt kann Verbundlernen ein hervorragendes Tool für Unternehmen, Organisationen und Forscher sein, die die Vorteile generativer KI nutzen möchten, um mögliche Szenarien mit der Technologie digitaler Zwillinge zu modellieren und gleichzeitig den Datenschutz und die Sicherheit zu wahren, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und Vorschriften einzuhalten. Es ist immer notwendig, zu untersuchen, wie diese Technologien in die Geschäftsstrategie integriert werden können, und Expertenrat zur Implementierung einzuholen.