Verbesserungen durch maschinelles Lernen
Es sind zahlreiche Funktionen, die durch maschinelles Lernen verbessert werden können. Zu nennen sind dabei:
- Innenraumnavigation
- Bildklassifizierung
- Augmented Reality
- Spracherkennung
- Übersetzung
und viele andere Funktionen auf einer ständig wachsenden Liste. Chip oder Software in mindestens jedem fünften Smartphone, das 2017 verkauft wird, wird in Situationen ohne Netz (z. B. Flugzeug, U-Bahnschacht oder entlegenen Gegenden) "als neuronales Netzwerk fungieren".
Deloitte prognostiziert:
"Dadurch werden Funktionen wie Innenraumnavigation, Bilderkennung, Augmented Reality, Spracherkennung und Übersetzung selbst ohne oder mit nur schwacher Verbindung (z. B. im Flugzeug, unter der Erde oder in entlegenen Gegenden) verbessert"
"Besteht Empfang (Mobilfunk oder WLAN), kann maschinelles Lernen Funktionen und Anwendungen besser, schneller und sicherer machen."
Optimierung der Sicherheit bei IoT-Geräten
Maschinelles Lernen wird eine wichtige Rolle in der Sicherheit spielen, besonders bei IoT-Geräten. Die gewaltigen DDoS-Angriffe des vergangenen Jahres wurden durch Nachlässigkeit in der Sicherheit vernetzter Geräte erst möglich. Da sie oft mit vorinstallierten Benutzernamen und Passwörtern ausgeliefert werden, können sie besonders leicht manipuliert und zu Bots gemacht werden, ein maschinell lernender Chip jedoch könnte solche Angriffe erkennen und zukünftig verhindern.
Fortschritte bei Latenz
Dazu erklärt Duncan Steward, Director of Technology, Media and Telecommunications Research bei Deloitte Canada:
"Latenz ist die Zeit, die ein Handy braucht, um ein Signal an einen Sendemast, vom Sendemast zum Ziel und wieder zurück zu übertragen. Diese Latenz kann ein oder zwei Sekunden betragen"
"Wenn man eine Speisekarte übersetzen lassen will, ist das egal, aber wenn man z. B. eine Drohne fliegt, ein Auto fährt oder in einer Fabrik eine Maschine bedient, muss es millisekundenschnell gehen. Wenn maschinelles Lernen im Gerät integriert ist, kann die Latenz reduziert und damit die Leistungsfähigkeit dieser mobilen Objekte erheblich gesteigert werden."
Noch mehr Prognosen
Weitere Prognosen für 2017 sind Wachstum bei biometrischen Funktionen, da die Zahl der Geräte, die in der Lage sind Fingerabdrücke zu erkennen, in diesem Jahr 1 Milliarde erreichen soll, sowie DDoS-Angriffe, die als Folge lückenhafter Sicherheit in vernetzten Geräten immer häufiger und ausgeklügelter werden.
Über Deloitte
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Weiterführende Links:
Deloitte: Global TMT Predictions 2017
