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3. Interoperabilität :
Für den Aufbau einer umfassenden KI-Lösung ist die Zusammenarbeit von verschiedenen Systemen, Programmen oder Plattformen essentiell. Die Realität ist, dass es kein einzelnes Framework gibt, das die besten Lösungen für alle Anwendungsbereiche der KI bieten kann. Derzeit konzentriert sich jedes Deep Learning Framework auf einige wenige Anwendungen und Produktionsplattformen, während effektive Lösungen Teile aus mehreren verschiedenen Workflows zusammenführen müssen.
Dies erzeugt Reibung und reduziert die Produktivität. Diesem Problem nehmen sich Unternehmen wie ONNX.ai an. Sie bieten eine Umgebung, in der Entwickler, das beste Werkzeug frei wählen, ihre Modelle einfacher teilen und ihre Lösungen auf einer breiten Palette von Produktionsplattformen einsetzen können.
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Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) in allen Branchen wächst auch die Notwendigkeit, sie verfügbar, zugänglich und anwendbar für Ingenieure und Wissenschaftler unterschiedlicher Fachrichtungen zu machen.
Die Komplexität immer größerer Datensätze, Cloud-Computing, die Implementierung in Embedded-Anwendungen und größere Entwicklungsteams stellen Entwickler vor neue Herausforderungen. Um diesen zu begegnen, müssen Lösungsanbieter an Wegen für mehr Zusammenarbeit und Interoperabilität arbeiten. So werden produktivere Workflows entstehen und die Abhängigkeit von IT-Abteilungen wird abnehmen.
Die Trends im Bereich Künstlicher Intelligenz formuliert hat Dr. Frank Graeber von Math Works. Er ist Manager Application Engineering in dem Unternehmen.
(gk)
16. Januar 2019 - Welche Trends in diesem Jahr die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz bestimmen werden, lesen Sie hier. Dr. Frank Graeber von Math Works hat sie zusammengefasst.
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