{"id":724386,"date":"2020-01-27T17:05:38","date_gmt":"2020-01-27T16:05:38","guid":{"rendered":"https:\/\/dailynewshungary.com\/de\/vorteile-von-ki-und-maschinellem-lernen-im-verteidigungssektor\/"},"modified":"2020-01-27T17:05:38","modified_gmt":"2020-01-27T16:05:38","slug":"vorteile-von-ki-und-maschinellem-lernen-im-verteidigungssektor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailynewshungary.com\/de\/vorteile-von-ki-und-maschinellem-lernen-im-verteidigungssektor\/","title":{"rendered":"Vorteile von KI und maschinellem Lernen im Verteidigungssektor"},"content":{"rendered":"<p class=\"has-text-align-center\"><em><strong><span style=\"color:#abb8c3\" class=\"tadv-color\">Gesponserte Inhalte<\/span><\/strong><\/em><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Was ist Machine Learning&nbsp;<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maschinelles Lernen bezieht sich, wie der Name schon sagt, darauf, Maschinen das \u201cDenken\u201d und Verbessern beizubringen. Dies wird durch eine Software erreicht, die es Maschinen erm\u00f6glicht, zu lernen, indem sie sie neuen Daten aussetzen. Diese Maschinen f\u00fchren Aufgaben aus, nicht indem sie programmiert werden, sondern aufgrund der Muster, die sie aus vorhandenen Daten erkennen lernen. Maschinelles Lernen f\u00e4llt unter den Schirm der K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/span> <\/p>\n<p>Maschinelles Lernen wird heute in der IT-Branche h\u00e4ufig eingesetzt und bedient verschiedene reale Anwendungen. Lernende im neuen Alter m\u00f6chten die Technologie gerne erlernen, indem sie sich einschreiben&nbsp;<a href=\"https:\/\/intellipaat.com\/machine-learning-certification-training-course\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kurs Maschinelles Lernen<\/a>. <\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Was ist K\u00fcnstliche Intelligenz<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schauen Sie sich das Video an, um die k\u00fcnstliche Intelligenz zu verstehen.<\/span><\/p>\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\">\n<div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"What Is AI? | Artificial Intelligence | What is Artificial Intelligence? | AI In 5 Mins |Simplilearn\" width=\"1480\" height=\"833\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ad79nYk2keg?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe>\n<\/div>\n<\/figure>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Sektoren, in denen ML eine Wirkung erzielt hat und warum Unternehmen sie \u00fcbernehmen<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maschinelles Lernen wurde in vielen Industriesektoren \u00fcbernommen, mit drastischen Auswirkungen In diesem Artikel geht es um die Anwendung von maschinellem Lernen in der <\/span><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Arms_industry\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verteidigungssektor<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Bevor wir jedoch dazu \u00fcbergehen, werden im Folgenden andere Sektoren erw\u00e4hnt, die vom maschinellen Lernen profitiert haben:&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Bildung&nbsp;<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend menschliche Lehrer immer noch einen Platz im Klassenzimmer haben, ist der Einsatz von Technologie zur Verbesserung des Lernerlebnisses f\u00fcr heutige Sch\u00fcler eine Realit\u00e4t. Allerdings kann selbst der engagierteste Lehrer nicht allen seinen\/ihren Sch\u00fclern ungeteilte Aufmerksamkeit schenken. Solange eine Schule Zugang zu Computern, Tablets und dem Internet hat, k\u00f6nnen sie maschinelles Lernen nutzen, um die Arbeit ihrer Lehrer auf folgende Weise zu erg\u00e4nzen:&nbsp;<\/span><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Lernpl\u00e4ne k\u00f6nnen an die Bed\u00fcrfnisse und den Lernstil jedes Sch\u00fclers angepasst werden.&nbsp;&nbsp;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Durch das Sammeln und Analysieren der Arbeit eines Sch\u00fclers k\u00f6nnen Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen Lernbehinderungen identifizieren<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Generieren relevanter Aufgaben und Tests durch Durchsuchen des unz\u00e4hligen Studienmaterials.&nbsp;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Sch\u00fcler durch den Lernprozess f\u00fchren und Feedback geben.&nbsp;<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beim maschinellen Lernen wird das Sch\u00fcler-\/Lehrerverh\u00e4ltnis kein Problem mehr sein, da jeder Sch\u00fcler eine qualitativ hochwertige Ausbildung und ungeteilte Aufmerksamkeit erh\u00e4lt.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Gesundheitswesen<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einige Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen umfassen:<\/span><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Einsatz von Computern zum Vergleich der Symptome mit einer umfangreichen Datenbank m\u00f6glicher Diagnosen, was zu schnelleren Diagnosen und einer schnelleren Genauigkeit der Behandlung f\u00fchrt.&nbsp;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Einsatz von Robo-\u00c4rzten wie dem Da Vinci zur Unterst\u00fctzung chirurgischer Eingriffe, wodurch die Fehlerquote erheblich verringert wird.&nbsp;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Einsatz von pr\u00e4diktiven und kognitiven Analysen, um \u201cgef\u00e4hrdete\u201d Personen zu identifizieren und ihnen vorbeugende Pflege zu geben, bevor sie eine Krankheit wie Diabetes entwickeln.&nbsp;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bereitstellung von Nachsorge zu Hause mit tragbaren Ger\u00e4ten.&nbsp;<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Finanzdienstleistungen<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Finanzsektor hat in den letzten Jahren eine breite Einf\u00fchrung von maschinellem Lernen und KI erlebt. Dies liegt daran, dass der Finanzsektor ein hohes Risiko birgt, mit vielen Daten umgeht und seine Abl\u00e4ufe Genauigkeit erfordern. Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen l\u00f6sen alle drei Probleme: Maschinen k\u00f6nnen einen gro\u00dfen Datensatz schneller sortieren als ein Mensch, sie sind genauer und minimieren daher das Risiko.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einige Anwendungsbeispiele f\u00fcr maschinelles Lernen im Finanzsektor sind:&nbsp;<\/span><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Kunden w\u00e4hrend des Kreditantragsverfahrens gewinnen<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Einsatz von Robo Advisors, zum Beispiel Wealth Front oder Best Robo Advisors, um Anlageportfolios zu verwalten und Kunden \u201chei\u00dfe\u201d Anlagem\u00f6glichkeiten zu empfehlen.&nbsp;<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Kundenservice und Abfragebearbeitung.&nbsp;<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Betrugserkennung durch \u00dcberwachung und Erkennung ungew\u00f6hnlicher Transaktionen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Transport<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das selbstfahrende Auto ist die am weitesten verbreitete Anwendung von maschinellem Lernen im Transportwesen Waymo, das als selbstfahrendes Auto von Google begann, ist mit Software und Hardware ausgestattet, die darauf ausgelegt ist, die Umgebung und das Fahrerverhalten zu erlernen.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uber ist auch dabei, selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln, w\u00e4hrend Tesla seinen Fahrzeugen bereits einen Autopiloten zur Verf\u00fcgung stellt, der das Auto selbst fahren l\u00e4sst. Die Autopilot-Funktion ist besonders n\u00fctzlich, um schwierige Wetterbedingungen zu bew\u00e4ltigen.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Die Auswirkungen des maschinellen Lernens im Verteidigungssektor&nbsp;<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maschinelles Lernen hat im Verteidigungssektor, insbesondere im Milit\u00e4r, erhebliche Auswirkungen gehabt. Dies ist in Bereichen wie<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Milit\u00e4rischer Geheimdienst<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Moderne Kriegsf\u00fchrung ist zunehmend auf KI und maschinelles Lernen angewiesen. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Systemen kann Software f\u00fcr maschinelles Lernen viele Daten verarbeiten. Dies verbessert die Entscheidungsfindung und Genauigkeit von Kampfsystemen.&nbsp;&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Regierungen, die maschinelles Lernen in ihren milit\u00e4rischen Sektoren \u00fcbernehmen, werden in Kriegsf\u00fchrungsszenarien einen Vorteil haben China und die USA sind die prominentesten von KI und maschinellem Lernen f\u00fcr milit\u00e4rische Zwecke.2017 gab das US-Verteidigungsministerium $7,4 Milliarden f\u00fcr KI und Big Data aus, China hat ebenfalls riesige Investitionen get\u00e4tigt und wird bis 2030 voraussichtlich die f\u00fchrende KI-Nation sein.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Waffen<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Neue Kriegsf\u00fchrungssysteme und Waffen sind nun in KI eingebettet, was sie effizienter und weniger abh\u00e4ngig von menschlichen Operationen macht. Dies hat auch zu mehr Synergien zwischen Operationen und Systemen sowie zu einer Reduzierung des Wartungsbedarfs f\u00fcr Ausr\u00fcstung und Waffen gef\u00fchrt.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Cybersicherheit<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Cyberangriff auf milit\u00e4rische Einrichtungen kann zum Verlust hochsensibler Daten f\u00fchren und Sch\u00e4den an milit\u00e4rischen Stellen verursachen. Der Einsatz von maschinellem Lernen in milit\u00e4rischen Einrichtungen tr\u00e4gt dazu bei, diese Art von Angriffen zu verhindern, indem Netzwerke vor unbefugtem Eindringen gesch\u00fctzt werden. Indem sie sich auf etablierte Muster verlassen, k\u00f6nnen Sicherheitssysteme Angriffen vorbeugen und Gegenma\u00dfnahmen entwickeln.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Transport<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein effizientes Transportsystem ist wichtig f\u00fcr den Erfolg im Milit\u00e4r Munition, Lebensmittel, Waffen, Truppen und andere G\u00fcter m\u00fcssen p\u00fcnktlich und in gutem Zustand an ihr Ziel gelangen Durch die Integration von maschinellem Lernen in den logistischen Prozess des Milit\u00e4rs werden der menschliche Aufwand reduziert, Fehler und Ausnahmen minimiert, was zu k\u00fcrzeren Vorlaufzeiten f\u00fchrt und Anomalien schneller erkennt.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Zielerkennung<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Kampfumgebungen sind komplex Terrains, Wetterbedingungen und Feindverhalten k\u00f6nnen die Zielerkennung erschweren Techniken des maschinellen Lernens k\u00f6nnen in solchen Situationen helfen, indem sie geografische Daten, Newsfeeds und Geheimdienstdaten analysieren, um ein besseres Verst\u00e4ndnis des Ziels zu erm\u00f6glichen Zum Beispiel <\/span><a href=\"https:\/\/www.militaryaerospace.com\/articles\/2015\/07\/hpec-radar-target-recognition.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\"><span style=\"font-weight: 400;\">TRACE-Programm DER DARPA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Setzt auf maschinelles Lernen, um Ziele mithilfe von Radar zu identifizieren.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Battlefield Healthcare<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Jahr 2018 wurde die <\/span><a href=\"https:\/\/pharmacy.unc.edu\/news\/2018\/09\/10\/unc-to-apply-machine-learning-ai-to-improve-battlefield-medicine\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">University of North Carolina erhielt einen Zuschuss von $1,6 Millionen vom US-Verteidigungsministerium, die<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Wie die Finanzierung eines Projekts, das maschinelles Lernen und KI-L\u00f6sungen f\u00fcr den Umgang mit Verletzungen in Kampfsituationen entwickeln soll Das System wird Daten analysieren und die F\u00e4higkeiten und Patientenversorgungstechniken vorhersagen, die in einem bestimmten Szenario gelten Ein solches Tool zur Steuerung der Entscheidungsfindung stellt sicher, dass jedes Ergebnis das bestm\u00f6gliche ist.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Kampftraining<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Milit\u00e4r nutzt computergenerierte Umgebungen, um sein Personal zu schulen, damit diese Simulatoren effektiv sind, m\u00fcssen sie realistische Bedingungen schaffen und auch adaptiv sein Das bedeutet, dass sie ihr Verhalten anpassen m\u00fcssen, um den verschiedensten Situationen gerecht zu werden.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies wird durch Verst\u00e4rkungslernen erreicht, bei dem virtuelle oder menschliche Agenten lernen, indem sie nach der Durchf\u00fchrung bestimmter Aktionen Belohnungs- oder Bestrafungssignale erhalten. Dieser Ansatz tr\u00e4gt dazu bei, die Kampfausbildung f\u00fcr virtuelle Agenten und menschliche Soldaten zu verbessern.&nbsp;<\/span><\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">Bedrohungs\u00fcberwachung&nbsp;<\/span><\/i><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nachrichten &#8211; und Aufkl\u00e4rungsmissionen sind wichtig f\u00fcr das Bedrohungsbewusstsein, zu Tarnkappenzwecken haben Verteidigungsorgane dazu \u00fcbergegangen, unbemannte Systeme wie Drohnen einzusetzen, diese sind mit einer Software ausgestattet, die es ihnen erm\u00f6glicht, Grenzen zu erkennen, potenzielle Bedrohungen zu erkennen und einen Angriff zu melden oder zu starten Drohnen sind vor allem in abgelegenen Gebieten n\u00fctzlich.<\/span><\/p>\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\">\n<div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\nhttps:\/\/www.youtube.com\/watch?v=YJB3RpKZ8fs&nbsp;\n<\/div>\n<\/figure>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Schlussfolgerung&nbsp;<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Da Industrien und Regierungen weiterhin in Geld investieren <\/span><a href=\"https:\/\/www.simplilearn.com\/pgp-ai-machine-learning-certification-training-course\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zertifizierung in maschinellen Lernkursen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u201eEs wird viel mehr maschinelle Beteiligung an Aufgaben geben, die sich wiederholen, m\u00fchsam sind oder Menschenleben bedrohen. F\u00fcr den Verteidigungssektor bedeutet dies eine h\u00f6here Sicherheit innerhalb und au\u00dferhalb der Grenzen, eine hohe Verurteilungsrate wegen Kriminalit\u00e4t, und f\u00fcr das Milit\u00e4r m\u00fcssen Soldaten ihr Leben nicht mehr unn\u00f6tig gef\u00e4hrden.&nbsp;<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gesponserte Inhalte Was ist Machine Learning&nbsp; Maschinelles Lernen bezieht sich, wie der Name schon sagt, darauf, Maschinen das \u201cDenken\u201d und Verbessern beizubringen. Dies wird durch eine Software erreicht, die es Maschinen erm\u00f6glicht, zu lernen, indem sie sie neuen Daten aussetzen. 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