Gaaanz einfaches Beispiel: Akkuüberwachung beim Roboter.
Wenn die Akkuüberwachung per fester Entladeschwelle und ermittelter Distanz den Rückkehrzeitpunkt zur Ladestation errechnet, ist das ein Algorithmus (bei dem der gediegene Ing. anhand der Nebenbedingungen Akkualterung, Last, Umgebungstemperatur, Streckenprofil, Wartezeiten im Stau, ... gleich nen Anfall bekommt und entweder eine zweijährige Studie zur Eruierung der Nebenbedingungen einberuft oder einfach 30% Toleranz aufschlägt)
Wenn das per neuronalem Netz läuft, wird der gesamte Lebenszyklus simulierbar (zur Erstellung des NN), gleichzeitig praktisch übertragbar UND es berücksichtigt noch die Fertigungsstreuungen, ohne im Ergebnis eine überdimensionierte Toleranz verwenden zu müssen.
Sprich: Der Einsatz der KI verspricht erst einmal ein optimaleres Ergebnis bei gleichzeitig verkürzter Entwurfszeit (Eingangsparameter müssen nur noch in weiten Bereichen geschätzt werden, der Algorithmus korreliert sie in der Praxis genauer, als der Programmierer es über parametrierte oder codierte Toleranzen tun kann).
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