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Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) befassen sich mit unterschiedlichen Problemstellungen. Sie nutzen beispielsweise automatische Bilderkennung (Image Recognition), um Fehler zu erkennen. Das kommt bei der Auswertung von Röntgenbildern oder anderen medizinischen Daten im Gesundheitswesen zum Einsatz.
Aber auch zum Beispiel die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) gehören zu den Schwerpunkten beim Einsatz von KI.
Unternehmen unterschiedlichster Branchen setzen dafür auf Produkte von Intel, etwa auf skalierbare Xeon-Prozessoren, SSD-Speicher, optimierte KI-Software sowie auf Toolkits und umfassende Architekturen. Sie arbeiten unter anderem im Gesundheits- oder Finanzwesen, bieten Cloud Services oder HPC-Produkte an oder gehören zur Industrie sowie zum Energiesektor.
Diese Sammlung von kurzen Case Studies zeigt, wie die Intel-Experten Unternehmen dabei unterstützen, die richtigen Produkte für ihre KI-Projekte zu nutzen.
In diesem Dokument lesen Sie:
- 19 Case Studies unterschiedlicher Branchen zu KI-Projekten mit Intel.
- Wofür die Organisationen Künstliche Intelligenz jeweils nutzen.
- Welche Heraus- und Anforderungen es jeweils gab und wie sie gelöst wurden.
- Welche Vorteile die Unternehmen durch den Einsatz von KI gewinnen.
Originalauszug aus dem Dokument:
Researchers at the Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences are seeking a deeper understanding of the human brain. Trained neural networks must process the large 3D images of cell structures produced by high-resolution microscopy producing 3D image data larger than the previously used 2D images by a factor of 1,000. Even highperformance computing (HPC) systems struggle to process the data volumes of this size. By adopting the Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit, researchers unleashed the power of neural networks, enabling faster insights from 3D image data while minimizing hardware requirements. Because the project-specific workload was a perfect match for the performance characteristics of Intel® Optane™ persistent memory, the team achieved excellent results in a cost-efficient manner.
“The 3D data volume is at least a 1000 times larger than the previous 2D data volume, making the analysis and evaluation of individual layers by human experts impossible. By contrast, with Intel® OpenVINO™ processing times of one 3D image are now under an hour.” Andreas Marek, Senior HPC Expert and Lead of the Data Analytics Group, Max Planck Computing and Data Facility.