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Künstliche Intelligenz ist auf künstliche neuronale Netzwerke zurückzuführen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. In bestimmten Situationen ist es notwendig, die Entscheidungsgrundlage der Modelle aus dem Bereich Deep-Learning für Vorhersagen erklären zu können.
Welche Kraftwerke müssen eingesetzt werden, sodass die Last in einem Stromnetz gedeckt ist? Wie wird die Ungenauigkeit der Prognose für erneuerbare Energiequellen berücksichtigt? Wie soll der Lade- und Entlade-Zyklus der Energiespeichersysteme im Stromnetz mit dem aktuellen Marktpreis für den Strom koordiniert werden? Diese Fragen sind ein Teil der täglichen operativen Betriebsplanung eines Stromversorgungssystems.
Der Fortschritt im Bereich des Natural Language Processing ist rasant und erscheint unaufhaltbar. Zwischen Begriffen wie Transformer, Transfer-Learning, BERT und T5 noch am Zahn der Zeit zu bleiben ist nicht immer leicht.
Für komplexe Problemstellungen in Wirtschaft und Industrie werden Optimierungsmodelle und Lösungsalgorithmen täglich verwendet, um schwierige Entscheidungen zu treffen. Klassische Optimierungsverfahren werden mit maschinellem Lernen kombiniert, um den hohen Anforderungen gerecht zu werden.
Forscher der RISC Software GmbH entwickelten eine Methode zur medizinischen Segmentierung von CT-A Scans von Bauchaortenaneurysmen mittels Deep Learning.
Mathematische Modelle werden überwiegend in der Wissenschaft verwendet, insbesondere der Naturwissenschaften. Klassische Einsatzgebiete sind hier die theoretische Physik oder zur Zeit sehr prominent die Epidemiologie.
