Die Anwendung von KI hat sich über Forschungsumgebungen hinaus auf die reale Welt ausgedehnt. Die Simulationsmodellierung erleichtert diese Ausweitung, indem sie unterstützende Umgebungen bietet, um die Versprechen der KI zu nutzen. Die Kombination von KI und Simulation bietet Unternehmen im gesamten Industriesektor vielfältige Möglichkeiten zur Bewertung von Prozessen, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen, die für eine präzise Entscheidungsfindung erforderlich sind.
KI umfasst Teilbereiche wie maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und neuronale Netze. Laut Definition ist künstliche Intelligenz der Prozess der Entwicklung von Maschinen und Computersystemen, die in der Lage sind, die menschliche Intelligenz zu simulieren. Das maschinelle Lernen bietet Einblicke in die verschiedenen Möglichkeiten, wie diesen Maschinen oder Systemen beigebracht werden kann, ihre Leistungen durch Erfahrungen zu verbessern, und neuronale Netze beschreiben die Verbindungen zwischen der Analyse von Erfahrungen und der Entscheidungsfindung.
Intelligente objektbasierte Simulation bezieht sich auf die Erstellung von Objekten, die mithilfe von Entscheidungslogik denken. Simio verwendet beispielsweise intelligente Objekte, die mit einer Entscheidungslogik zur Auswahl von Aufträgen oder Ressourcen ausgestattet sind. Somit zeigt das Objekt ein intelligentes Verhalten, das in der Lage ist, zukünftige Leistungen vorherzusagen. Im Kontext der KI in der Simulation unterstreicht die Verwendung intelligenter Objekte die Integration regelbasierter KI in Simulationsmodelle.
Im Allgemeinen sind die Herausforderungen in der realen Welt komplexer als die Auswahl eines Auftrags oder von Ressourcen. Denken Sie zum Beispiel an die Entscheidungsfindung bei der Auswahl zwischen zwei Linien in einer Fabrik, um einen Auftrag schnell zu erledigen. Diese beiden Linien bestehen aus einem Dutzend Arbeitsstationen, was bedeutet, dass Faktoren wie der Status der nachgelagerten Arbeitsstationen und die Einrichtung der Arbeitsstationen entscheidende Faktoren sind, die sich auf die Fertigstellungszeit einer Linie auswirken. Die Wahl der Linie, die eine schnellere Fertigstellung garantiert, erfordert die Anwendung komplexer regelbasierter Logik innerhalb eines Modells.
Die manuelle Erstellung der komplexen regelbasierten Logik ist eine zeitaufwändige Aufgabe, und der Kenntnisstand des Erstellers bestimmt auch die Leistung der Regel. Die künstliche Intelligenz, insbesondere die Anwendung neuronaler Netze, umgeht den manuellen Konstruktionsprozess. Durch das Hinzufügen eines neuronalen Netzes zum Simulationsmodell wird die Erstellung der komplexen regelbasierten Logik ohne menschliche Beteiligung automatisiert. Darüber hinaus kann das Modell durch das Training des neuronalen Netzes anhand von Simulationsdaten die leistungsstärkere Linie auswählen. Durch kontinuierliches Training wird das Modell auch darauf vorbereitet, Logik zur Beantwortung anderer komplexer Fragen anzuwenden, um die Produktivität zu optimieren.
Mit Simulationen kann die Leistung von KI- und ML-Algorithmen bewertet werden. In diesem Szenario vergleicht ein Simulationsmodell die Auswirkungen der Entscheidungen eines Algorithmus mit historischen Leistungsdaten, die von einem realen System gesammelt wurden. Die Bewertungsergebnisse bilden die Grundlage für das Training des Algorithmus und die Verbesserung seiner Entscheidungsfähigkeit.
Reale Anwendungsfälle von Simulation Enabling AI
Die theoretische Anwendung intelligenter objektbasierter Simulation oder KI-gestützter Simulation zeigt die Möglichkeiten der Optimierung von Systemen mit KI auf. Reale Anwendungen beleuchten jedoch die Anwendungsszenarien und den daraus resultierenden Nutzen besser.
Deep Reinforcement Learning – Das AlphaGo-Beispiel
AlphaGo gilt als klassisches Spiel mit einer Vielzahl von Möglichkeiten, es zu Ende zu spielen. Es ist ein komplexes Spiel, bei dem die Spieler kreatives und strategisches Denken anwenden müssen, um zu gewinnen. Schätzungen zeigen, dass es mehr Techniken gibt, ein einzelnes Spiel zu beenden, als es Atome im Universum gibt. Daher verfeinern Profispieler ihre Fähigkeiten, indem sie über Jahrzehnte hinweg verschiedene Spielmuster erlernen.
Um die Fortschritte in der KI zu demonstrieren, entwickelte Google das DeepMind AlphaGo-System. Die neuronalen Netze des Systems wurden in einem Simulationsmodell trainiert. Der Trainingsprozess beinhaltete die Verwendung synthetischer Daten aus der gesamten Online-Bibliothek von Go, und AlphaGo lernte auch aus seinen Spielerfahrungen. Im Jahr 2016 spielte AlphaGo fünf Partien gegen Lee Sedol, den Go-Weltmeister, und gewann vier der fünf Partien.
Laut Lee Sedol „wandte AlphaGo Strategien an, die ein menschlicher Go-Spieler nicht angewandt hätte, und das Spiel der KI verbesserte sich im Laufe der Spiele und passte sich an kreative Züge an“. Die KI meisterte erfolgreich knifflige Situationen, was ihre Fähigkeit unterstreicht, in Echtzeit zu lernen und optimale Entscheidungen zu treffen.
Bewertung der Auswirkungen von KI innerhalb des Systems zur Beantragung von Leistungen
Die Bundesbehörde für Leistungsverwaltung ist für die Bewilligung von Gesundheitsleistungen, Lebensmitteln und finanziellen Leistungen für die Öffentlichkeit zuständig. Ineffizienzen bei der Leistungsgewährung wirken sich negativ auf schutzbedürftige Bürger aus, was die Notwendigkeit unterstreicht, den Verwaltungsprozess zu optimieren.
Der Einsatz ereignisdiskreter Simulationen hat dazu beigetragen, die Wartezeiten im Gesundheitswesen zu verkürzen und Ressourcen zwischen verschiedenen Leistungszentren zu teilen. Die Integration von KI kann jedoch zu einer Entscheidungsfindung in Echtzeit führen und komplexe operative Probleme im Zusammenhang mit der Verwaltung von Leistungen lösen.
Um die Auswirkungen von KI-Lösungen zu verstehen, wurde ein digitaler Zwilling des Leistungsanwendungssystems entwickelt. Der digitale Zwilling bot eine virtuelle Umgebung zum Testen von KI-Technologien, um die Auswirkungen der Einführung von KI-Lösungen in das Leistungsanwendungssystem zu ermitteln. Die Untersuchung der Auswirkungen von KI-Technologien vor ihrer Einführung in das System verringert die Ressourcenverschwendung und vereinfacht den Implementierungsprozess.
Die oben genannten Beispiele zeigen, dass wir an einem Punkt angelangt sind, an dem die KI die menschlichen Problemlösungsfähigkeiten übertreffen und mit der Simulation zusammenarbeiten kann, um Lösungen für betriebliche Probleme zu finden. Die Kompatibilität der beiden Bereiche bietet Unternehmen im gesamten Industriesektor die Möglichkeit, die Produktivität zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.