Jetzt mitmachen: Leistungszentrum lädt zu erster KI-Umfrage bei Anwendern ein

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen wird in der Logistik seit einiger Zeit intensiv diskutiert. Erste Anwendungsbeispiele wurden publiziert, doch die Diskussion wird von Beratern, Verbänden und Forschern beherrscht. Das Leistungszentrum Logistik und IT und das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik wollen daher mit einer Befragung herausfinden, wie der Stand der Umsetzung aktueller und geplanter Projekte sowie der Informationsbedarfe aus Anwendersicht ist. »Wir laden Unternehmen herzlich dazu ein, sich an unserer Umfrage zu beteiligen, damit wir ein realitätsgetreues Bild von der Verbreitung und dem aktuellen Stellenwert von Maschinellem Lernen in der Logistik gewinnen«, so Christoph Pott, einer der Leiter des Leistungszentrums Logistik und IT. Mit dem Research-Clan Maschinelles Lernen kümmert sich eine interdisziplinär besetzte Forschergruppe im Leistungszentrum bereits umfassend um das Thema.

In der Umfrage sollen die Teilnehmer in insgesamt zwölf Fragen die Relevanz von Maschinellem Lernen für ihren Betrieb heute und in den nächsten Jahren einschätzen. Zudem geht es darum, in welchen Bereichen des Betriebs maschinelles Lernen bereits eingesetzt wird bzw. perspektivisch eingesetzt werden soll. Vor diesem Hintergrund sollen die Teilnehmer auch Chancen und Hemmnisse einschätzen.

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz wiederum ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die intelligentem (menschlichem) Verhalten ähneln. Als Maschinelles Lernen bezeichnet man Verfahren und Computer-Algorithmen, die sich mithilfe von Daten ein möglichst optimales oder Erfolg bringendes Verhalten antrainieren bzw. lernen können, ohne dass jeder Einzelfall explizit programmiert werden muss.

Die Umfrage läuft bis zum 17. Mai 2020. Hier können interessierte Vertreter von Unternehmen direkt teilnehmen.

Foto: Fraunhofer IML