Skip to main content

Infrastrukturen werden intelligent

  • Chapter
  • First Online:
Künstliche Intelligenz – Wann übernehmen die Maschinen?

Part of the book series: Technik im Fokus ((TECHNIK))

  • 21k Accesses

Zusammenfassung

Das Nervensystem der menschlichen Zivilisation ist mittlerweile das Internet. Das Internet war bisher nur eine („dumme“) Datenbank mit Zeichen und Bildern, deren Bedeutung im Kopf des Nutzers entsteht. Um die Komplexität der Daten zu bewältigen, muss das Netz lernen, selbstständig Bedeutungen zu erkennen und zu verstehen. Das leisten bereits semantische Netze, die mit erweiterbaren Hintergrundinformationen (Ontologien, Begriffe, Relation, Fakten) und logischen Schlussregeln ausgestattet sind, um selbstständig unvollständiges Wissen zu ergänzen und Schlüsse zu ziehen. So lassen sich z. B. Personen identifizieren, obwohl die direkt eingegebenen Daten die Person nur teilweise beschreiben. Hier zeigt sich wieder, dass Semantik und Verstehen von Bedeutungen nicht vom menschlichen Bewusstsein abhängt.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

eBook
USD 19.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 24.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Literatur

  1. Easley D, Kleinberg J (2010) Networks, Crowds, and Markets. Reasoning about a Highly Connected World. Cambridge University Press, Cambridge

    Book  Google Scholar 

  2. Leskovec J, Adamic L, Huberman B (2007) The dynamics of viral marketing. ACM Transactions of the Web 1(1):5

    Article  Google Scholar 

  3. McKenzie A, Kashef I, Tillinghast JD, Krebs VE, Diem LA, Metchock B, Crisp T, McElroy PD (2007) Transmission network analysis to complement routine tuberculosis contact investigations. American Journal of Public Health 97(3):470–477

    Article  Google Scholar 

  4. Mainzer K (2014) Die Berechnung der Welt. Von der Weltformel zu Big Data. C.H. Beck Verlag, München

    Book  Google Scholar 

  5. BITKOM (Hrsg) (2012) Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte. Berlin

    Google Scholar 

  6. Dean J, Ghemawat S (Google Labs) MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. http://research.google.com/archive/mapreduce.html

  7. Mayer-Schönberger V, Cukier K (2013) Big Data – A Revolution That will Transform How We Live, Work and Think. Eamon Dolan/Mariner Books, London

    Google Scholar 

  8. Hambuch U (2008) Erfolgsfaktor Metadatenmanagement: Die Relevanz des Metadatenmanagements für die Datenqualität bei Business Intelligence. VDM Verlag Dr. Müller, Saarbrücken

    Google Scholar 

  9. Ginsburg J (2009) Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature 457:1012–1014

    Article  Google Scholar 

  10. Dugas AF (2012) Google flu trends: correlations with emergency department influenza rates and crowding metrics. CID Advanced Access 8. doi:10.1093/cid/cir883

    Article  Google Scholar 

  11. Halevy A, Novik P, Pereira F (2009) The unreasonable effectiveness of data. IEEE Intelligent Systems March/April:8–12

    Article  Google Scholar 

  12. Dean J (2014) Big Data, Data mining, and Machine Learning. Value Creation for Business Leaders and Practioners. Wiley, Hoboken, S 56 (nach Fig. 4.1)

    Book  Google Scholar 

  13. Salakhutdinov R, Hinton G (2007) Restricted Boltzmann Machines for collaborative filtering. In: Mnih, Mnih A (Hrsg) Proceedings of the ICML, S 791–798

    Chapter  Google Scholar 

  14. http://lunar.xprize.org/. Zugegriffen: 30.7.2015

  15. http://www.audi.de/de/brand/de/vorsprung_durch_technik/content/2015/06/mission-to-the-moon.html. Zugegriffen: 30.7.2015

  16. Stiller C (2007) Fahrerassistenzsysteme. Schwerpunktthemenheft der Zeitschrift it – Information Technology 49:1

    Google Scholar 

  17. Braess HH, Reichart G (1995) Prometheus: Vision des „intelligenten Automobils“ auf „intelligenter Straße“? Versuch einer kritischen Würdigung. ATZ Automobiltechnische Zeitschrift 4:200–205

    Google Scholar 

  18. http://www.velodynelidar.com/lidar/products/manual/HDL-64E%20Manual.pdf. Zugegriffen: 30.7.2015

  19. Hawkins W, Abdelzaher T (2005) Towards feasible region calculus: An end-to-end schedulability analysis of real-time multistage execution. IEEE Real-Time Systems Symposium. 12–88, Miami Florida

    Google Scholar 

  20. Lee E (2008) Cyber-physical systems: Design challenges. In: Technical Report No. UCB/EECS-2008-8. University of California, Berkeley

    Google Scholar 

  21. Cyber-Physical Systems (2008) Program Announcements & Information. The National Science Foundation, 4201 Wilson Boulevard, Arlington, Virginia 22230, USA, 2008-09-30

    Google Scholar 

  22. Wayne W (2008) Computers as Components: Principles of Embedded Computing Systems Design. Morgan Kaufmann, Amsterdam

    Google Scholar 

  23. Wedde HE, Lehnhoff S, van Bonn B (2007) Highly dynamic and adaptive traffic congestion avoidance in real-time inspired by honey bee behavior. In: PEARL Workshop 2007, Informatik aktuell. Springer

    Google Scholar 

  24. Broy M (1993) Functional specification of time-sensitive communication systems. ACM Transactions on Software Enginering and Methodology 2(1):1462–1473

    Google Scholar 

  25. European Technology Platform Smart Grids. http://ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf. Zugegriffen: 30.7.2015

  26. Wedde HF, Lehnhoff S (2007) Dezentrale vernetzte Energiebewirtschaftung im Netz der Zukunft. Wirtschaftsinformatik 6

    Google Scholar 

  27. Informations- und Kommunikationstechnologien als Treiber für die Konvergenz Intelligenter Infrastrukturen und Netze (2014). Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und energie (Projekt-Nr. 39/13). LMU-Forschungsverbund: Intelligente Infrastrukturen und Netze, Abb. 2, S. 20

    Google Scholar 

  28. acatech (2011) Cyber-Physical Systems. Innovationsmotor für Mobilität, Gesundheit, Energie und Produktion. Springer, Berlin

    Google Scholar 

  29. Falk D (2010) CNC-Kompendium PAL Drehen und Fräsen, Braunschweig. https://de.wikipedia.org/wiki/CNC-Drehmaschine. Zugegriffen: 30.7.2015

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Klaus Mainzer Emeritus of Excellence .

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2019 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Mainzer, K. (2019). Infrastrukturen werden intelligent. In: Künstliche Intelligenz – Wann übernehmen die Maschinen?. Technik im Fokus. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-58046-2_9

Download citation

Publish with us

Policies and ethics