Deep Learning: Mehr Intelligenz für Smartphones & CO

13. Juni 2016 /

Qualcomm gehört zu jenen Unternehmen, dessen Produkte Nicht-Experten in der Regel unbekannt sind und die trotzdem jeder nutzt. Es ist nach Intel, Samsung und TSMC der viertgrößte Chiphersteller der Welt – es gibt kaum ein Smartphone, Tablet oder auch Luxusgefährt, das nicht einen Chip des US-Mobilfunkspezialisten verbaut hätte.

Auch Qualcomms neueste Ankündigung, seinen Prozessoren einen sogenannten Deep Learning Software-Entwicklungskit (SDK) zu verpassen, interessiert scheinbar nur Spezialisten. In Wirklichkeit betrifft es jeden, denn die Technologie hat massive Auswirkungen darauf, welche Aufgaben Smartphones oder andere intelligente Endgeräte in Zukunft übernehmen werden.

Hinter dem Begriff Deep Learning verbirgt sich der Versuch, die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns zu simulieren. Vereinfacht gesagt: Unzählige Neuronen werden in einem neuronalen Netz zusammengeschaltet, um wie in einem Gehirn komplexe Aufgaben zu lösen. Typische Anwendungsgebiete sind Objekterkennung in Fotos. Bilder können auch in einem Fahrzeug ausgewertet werden und helfen beispielsweise, Fußgänger zu erkennen und somit einen Unfall zu vermeiden.

Mit dem Deep Learning SDK von Qualcomm, das voraussichtlich in der zweiten Jahreshälfte verfügbar sein wird, sollen direkt auf einem Smartphone Bild- und Texterkennung, Objektverfolgung und -umgehung, Gestensteuerung, Gesichtserkennung und die Verarbeitung von natürlicher Sprache möglich werden. Damit wird sich die Art, wie wir Smartphones und andere Geräte bedienen, grundlegend ändern, d.h. die Umgang mit den Devices wird einfacher und intuitiver.

Das erste Unternehmen, das die Deep Learning-Plattform einsetzen wird, ist Nauto, ein Startup-Unternehmen, das sich im Rahmen der Connected Car-Initiative auf Fahrsicherheit spezialisiert hat. Das System analyisiert die Umgebung des Fahrzeuges in Echtzeit und warnt rechtzeitig bei drohender Gefahr. Ein Highlight ist, dass die Lösung die Unfallursache Nummer Eins erkennt, und zwar wenn der Fahrer abgelenkt ist.

Am Ende einer Fahrt erstellt das Nauto-System auf Wunsch eine Zusammenfassung gibt wichtige Hinweise. Zugleich erleichtert es das Flottenmanagement, indem es mit Echtzeit-Sensoren Unfallursachen ermittelt und damit Unklarheiten aus dem Weg räumt. Das sind einige Beispiele von vielen, denn Deep Learning steht, was die Anwendungen betrifft, erst am Anfang.

Verfasst von
Wolfgang Franz ist freier IT-Journalist und Mitgründer der Content-Agentur kontexte.

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