General Recognition [Gr] erkennt vorher unbekannte Muster beliebiger Modalitäten wie Zeitreihen, Texte, Bilder oder tabellenorientierte Daten.

Es erkennt Änderungen im Systemverhalten, Normabweichungen und Abhängigkeiten.

Das KI-Element wird in Unternehmen eingesetzt, um Ursachen im Fehlverhalten komplexer Systeme zu finden, versteckte Abhängigkeiten in Prozessen zu entdecken und vor dem Ausfall von Komponenten zu warnen.

Die Bedeutung von General Recognition [Gr] wird durch den Anstieg der Sensordatenmenge im Internet der Dinge (IoT) und der Industrie 4.0 unterstrichen.

Unternehmen wie SAP, Microsoft, Amazon, RapidMiner GmbH und KNIME AG bieten Lösungen und Services für dieses KI-Element an.

General Recognition [Gr] arbeitet eng mit Data Analytics [Da], Planning [Pl] und Decision Making [Dm] zusammen

Anwendungsfälle für General Recognition [Gr] umfassen die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und die Analyse von Kommunikationsdaten in Verbindung mit Finanztransaktionen, um Betrug oder Geldwäsche zu erkennen.

Unternehmen nutzen General Recognition [Gr], um Ursachen für Fehlverhalten in komplexen Systemen zu identifizieren, versteckte Abhängigkeiten in Prozessen zu finden und Komponentenausfälle vorherzusagen.

Unternehmen, die Predictive-Maintenance-Lösungen anbieten, entwickeln praktische Anwendungen für General Recognition [Gr].

Maschinenbauunternehmen wie Trumpf und AXOOM schaffen Integrationsplattformen und Ökosysteme für die Entwicklung und den Betrieb von Anwendungen dieses KI-Elements in industriellen Umgebungen.

Die Entwicklung von General Recognition [Gr] wird durch die steigende Nachfrage nach intelligenten Algorithmen zur Auswertung der wachsenden Menge an Sensordaten im IoT vorangetrieben.

Das Marktwachstum für Predictive Maintenance und Machine Learning unterstreicht die wirtschaftliche Bedeutung dieses KI-Elements.

General Recognition [Gr] stellt eine große Herausforderung dar, da es die Erkennung von Mustern in Objekten unterschiedlicher Datenmodalitäten erfordert.

Derzeit gibt es keine anwendungsbereiten Standardlösungen für komplexe Szenarien, stattdessen werden maßgeschneiderte Lösungen entwickelt.

Die Entwicklung von General Recognition [Gr] findet sowohl in der Grundlagenforschung an Universitäten und Forschungsinstituten als auch in Forschungsabteilungen von Unternehmen statt.

Praktische Anwendungen und Weiterentwicklungen basieren auf öffentlich verfügbaren oder aus Industriepartnerschaften gewonnenen Daten.