Datenstandardisierung in der KI: von kanonischen Formen zu normalisierten Modellen

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Einführung

Eine standardisierte Datendarstellung ist für die Entwicklung und Implementierung effektiver Systeme der künstlichen Intelligenz unerlässlich. Diese Standardisierung, auch "kanonische Form" oder "normalisiertes Modell" genannt, schafft einheitliche, vereinfachte und optimierte Darstellungen von Daten, Algorithmen und Strukturen.

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Dieser auf mathematischen und computerwissenschaftlichen Prinzipien basierende Ansatz ist im Bereich der KI von entscheidender Bedeutung, insbesondere angesichts der zunehmenden Komplexität und Integration moderner Technologien.

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Das Konzept der Datenstandardisierung in der KI

Der Begriff "kanonisch" leitet sich vom Begriff "Kanon" ab, der eine allgemein akzeptierte Regel oder Norm bezeichnet. In der Informatik bezeichnet "Kanonisierung" den Prozess der Umwandlung von Daten, die mehrere mögliche Darstellungen aufweisen, in eine "standardisierte" oder "normalisierte" Form[^1]. Wie in Wikipedia erläutert, ist dieser Prozess wichtig, um verschiedene Darstellungen auf ihre Äquivalenz hin zu vergleichen, sich wiederholende Berechnungen zu reduzieren oder eine sinnvolle Reihenfolge festzulegen[^2].

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Im Jahr 2025, mit der Ausweitung der KI auf zahlreiche Sektoren, sind Standarddatenmodelle (oder kanonische Datenmodelle - CDM) zu entscheidenden Werkzeugen geworden:

• Erleichterung der nahtlosen Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Gewährleistung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen
• Vereinfachung der Datenverarbeitung und -analyse in KI-Systemen[^3].

Ein standardisiertes Datenmodell fungiert als Vermittler zwischen verschiedenen Systemen und bietet ein gemeinsames Format, anstatt sich auf eine direkte Punkt-zu-Punkt-Kommunikation zwischen Systemen zu verlassen[^4].

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Praktische Anwendungen in modernen KI-Architekturen

1. Datenintegration und Interoperabilität

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In modernen Geschäftssystemen stellt die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen eine große Herausforderung dar. Standarddatenmodelle bieten einen Rahmen für die Darstellung von Entitäten und Beziehungen in ihrer einfachsten Form und erleichtern die Kommunikation zwischen heterogenen Systemen[^5].

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Eine Online-Lernanwendung könnte beispielsweise Daten aus den Teilsystemen für die Studentenregistrierung, die Kurseinschreibung und das Zahlungssystem integrieren, die jeweils ihre eigenen Formate und Strukturen haben. Eine standardisierte Vorlage kann gemeinsame Felder (Name des Studenten, ID, E-Mail usw.) in einem vereinbarten Format wie XML, JSON oder anderen definieren, wodurch sich die Zahl der erforderlichen Datenübersetzungen erheblich verringert[^6].

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2. Optimierung beim maschinellen Lernen

Standardisierte Formen spielen eine entscheidende Rolle bei Optimierungsproblemen, die für viele Algorithmen des maschinellen Lernens von zentraler Bedeutung sind. Im Jahr 2025 verwenden die fortschrittlichsten KI-Modelle einheitliche Darstellungen für:

• Strukturierung von Nebenbedingungen und Zielfunktionen in standardisierten Formaten
• Vereinfachung von Berechnungsprozessen
• Verbesserung der Effizienz beim Lösen komplexer Probleme[^7]

3. Neuronale Netze und fortgeschrittenes Deep Learning

Im Jahr 2025 hat die Entwicklung der KI-Architekturen zu erheblichen Fortschritten bei den Argumentationsfähigkeiten und der Qualität der "Grenzmodelle" geführt[^8]. Nach Angaben von Microsoft basieren diese Entwicklungen auf standardisierten Formen, die auf:

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• Optimierte neuronale Netze mit Gewichtsnormalisierung
• Modelle mit fortgeschrittenen Denkfähigkeiten, die komplexe Probleme durch logische Schritte ähnlich dem menschlichen Denken lösen
• Aktive Inferenzsysteme, die die Modellevidenz durch Minimierung der freien Variationsenergie optimieren[^9].

Diese standardisierten Ansätze ermöglichen es, die Anzahl der Parameter erheblich zu reduzieren, die Effizienz der Berechnungen zu verbessern und die zunehmende Komplexität von Big Data besser zu bewältigen.

4. Merkmalsdarstellung und Dimensionalitätsreduktion

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Standardisierte Darstellungen werden auch häufig für folgende Zwecke verwendet:

• Umwandlung von Problemen der Merkmalsdarstellung in Probleme der Matrixnähe
• Anwendung von Minimierungstechniken zum Erlernen einer strukturierten Einbettung
• Implementierung von Methoden zur Dimensionalitätsreduzierung wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Diese Ansätze ermöglichen es, die wesentlichen Merkmale der Daten zu erhalten und gleichzeitig die Rechenkomplexität zu verringern[^10].

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Vorteile von standardisierten Darstellungen in KI-Software

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Der Einsatz von standardisierten Modellen in der KI bietet zahlreiche Vorteile:

1. Einheitlichkeit: Bietet einen einheitlichen Rahmen für die Darstellung und Bearbeitung von Daten und Algorithmen
2. Effizienz: Vereinfachung der Berechnungsprozesse und Optimierung der Ressourcennutzung
3. Interoperabilität: Verbessert die Fähigkeit der verschiedenen Systeme und Komponenten, nahtlos zusammenzuarbeiten
4. Skalierbarkeit: Erleichtert die Handhabung komplexer Datenstrukturen und umfangreicher Anwendungen
5. Optimierung: Ermöglicht eine effektivere Optimierung von Modellen und Algorithmen
6. Komprimierung: Unterstützt Modellkomprimierungstechniken, die für die Implementierung von KI in ressourcenbeschränkten Umgebungen entscheidend sind[^11].

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Anwendungen im Jahr 2025: Konkrete Fälle von Standardisierung in der KI

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Erweiterte visuelle Erkennung

Unternehmen der Modeindustrie verwenden standardisierte Faltungsmodelle zur automatischen Klassifizierung von Kleidungsstücken. Diese Modelle erlauben eine Verringerung der Parameter bei gleichbleibend hoher Genauigkeit und ermöglichen die Implementierung auf Geräten mit begrenzten Ressourcen[^12].

Mehrsprachige natürliche Sprachverarbeitung

Bankdienste setzen standardisierte Sprachmodelle für die Stimmungsanalyse in Kundenrezensionen ein. Diese Darstellungen ermöglichen einen effizienten Umgang mit dialektalen und mehrsprachigen Varianten, was die Genauigkeit der Analyse erheblich verbessert[^13].

Optimierung der Lieferketten

Automobilhersteller verwenden standardisierte Optimierungsalgorithmen für das Lieferkettenmanagement. Dieser Ansatz verkürzt die Berechnungszeit und ermöglicht Anpassungen in Echtzeit, was die betriebliche Gesamteffizienz verbessert[^14].

Fortgeschrittene medizinische Diagnostik

Krankenhäuser setzen Entscheidungshilfesysteme ein, die auf standardisierten Darstellungen für die Interpretation medizinischer Bilder basieren. Diese Standardisierung verbessert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Abteilungen und erhöht die Diagnosegenauigkeit, was zu zeitnahen und individuelleren Behandlungen führt[^15].

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Künftige Normungstrends in der KI

Im Jahr 2025 zeichnen sich mehrere Trends bei der Datenstandardisierung für KI ab:

1. Agentenbasierte KI: Laut MIT Sloan Management Review gilt agentenbasierte KI - Systeme, die eigenständig Aufgaben erfüllen - als einer der wichtigsten Trends des Jahres 2025. Diese autonomen und kollaborativen Systeme benötigen standardisierte Darstellungen, um effektiv miteinander kommunizieren zu können[^16].
2. Verstärkte Konzentration auf unstrukturierte Daten: Das Interesse an generativer KI hat zu einer verstärkten Konzentration auf unstrukturierte Daten geführt. Laut einer aktuellen Umfrage sagen 94 % der führenden KI- und Datenexperten, dass das Interesse an KI zu einer stärkeren Konzentration auf Daten führt, insbesondere auf unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos[^17].
3. Fortgeschrittene logische Modelle: Modelle mit fortgeschrittenen Denkfähigkeiten, wie sie von Microsoft und Morgan Stanley hervorgehoben werden, verwenden standardisierte Darstellungen, um komplexe Probleme mit logischen Schritten zu lösen, die dem menschlichen Denken ähneln. Dies macht sie besonders nützlich in Bereichen wie Wissenschaft, Programmierung, Mathematik und Medizin[^18][^19].
4. Regulatorische Standardisierung: Mit der Einführung des EU-KI-Gesetzes und anderer Rechtsvorschriften spielen Standardisierungsverfahren eine immer wichtigere Rolle, um sicherzustellen, dass die KI-Entwicklung ethisch vertretbar, transparent und mit den geltenden Vorschriften konform ist[^20].
5. Energieeffizienz: Standardisierte Modelle tragen dazu bei, die Energieeffizienz von KI-Systemen zu verbessern, was angesichts der zunehmenden Besorgnis über die Umweltauswirkungen von KI ein entscheidender Aspekt ist[^21].

Schlussfolgerung

Standardisierte Darstellungen sind ein grundlegender Ansatz für die Optimierung verschiedener Aspekte von Systemen. Von Datenmodellen bis hin zu Architekturen neuronaler Netze bieten diese Formen einen strukturierten, effizienten und interoperablen Rahmen, der für die Weiterentwicklung von KI-Technologien unerlässlich ist.

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Die Übernahme von Standardisierungspraktiken im Bereich der KI treibt die Innovation in Schlüsselsektoren wie der Fertigung, dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen voran und trägt dazu bei, die Entwicklung und Anwendung von KI an die Spitze zu bringen. Die Herausforderung für die Zukunft wird darin bestehen, ein Gleichgewicht zwischen der raschen Innovation und der Notwendigkeit der Standardisierung und Regulierung zu finden, um sicherzustellen, dass die KI ein Werkzeug im Dienste der Menschheit bleibt, das von ethischen Grundsätzen und gemeinsamen Werten geleitet wird[^22].

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Bei der Weiterentwicklung dieses Bereichs wird es entscheidend sein, dass Forscher, Entwickler und politische Entscheidungsträger eng zusammenarbeiten, um eine Zukunft zu gestalten, in der standardisierte KI ihr volles Potenzial entfalten und gleichzeitig das Vertrauen der Öffentlichkeit erhalten kann.

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Quellen

[^1]: "Kanonisierung - Wikipedia", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonicalization

[^2]: "Kanonische Form - Wikipedia", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_form

[^3]: "Was ist ein kanonisches Datenmodell? CDMs Explained - BMC Software | Blogs", https://www.bmc.com/blogs/canonical-data-model/

[^4]: "Kanonisches Modell - Wikipedia", https://en.wikipedia.org/wiki/Canonical_model

[^5]: "Kanonische Modelle & Datenarchitektur: Definition, Nutzen, Design", https://recordlinker.com/canonical-data-model/

[^6]: "Canonical Data Models (CDMs) Explained | Splunk", https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/cdm-canonical-data-model.html

[^7]: "Data Normalization Explained: An In-Depth Guide | Splunk", https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/data-normalization.html

[^8]: "What's next for AI in 2025 | MIT Technology Review", https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/

[^9]: "6 KI-Trends, die Sie im Jahr 2025 verstärkt sehen werden", https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/

[^10]: "Kanonische Modelle: Standardisierung der Datendarstellung", https://elsevier.blog/canonical-models-data-representation/

[^11]: "Kanonisches Datenmodell - Definition und Überblick", https://www.snaplogic.com/glossary/canonical-data-model

[^12]: "AI in 2025: Building Blocks Firmly in Place | Sequoia Capital", https://www.sequoiacap.com/article/ai-in-2025/

[^13]: "Der Stand der KI 2025: 12 augenöffnende Diagramme - IEEE Spectrum", https://spectrum.ieee.org/ai-index-2025

[^14]: "AI's impact on healthcare is poised for exponential growth", https://stats.acsh.org/story/artificial-intelligence-in-2025-key-developments

[^15]: "KI am Arbeitsplatz: Ein Bericht für 2025 | McKinsey", https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

[^16]: "Five Trends in AI and Data Science for 2025 | MIT Sloan Management Review", https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/

[^17]: "2025 and the Next Chapter(s) of AI | Google Cloud Blog", https://cloud.google.com/transform/2025-and-the-next-chapters-of-ai

[^18]: "5 AI Trends Shaping Innovation and ROI in 2025 | Morgan Stanley", https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-trends-reasoning-frontier-models-2025-tmt

[^19]: "8 KI-Trends, auf die man 2025 achten sollte", https://www.synthesia.io/post/ai-trends

[^20]: "Januar 2025 KI-Entwicklungen - Übergang zur Trump-Administration | Inside Government Contracts", https://www.insidegovernmentcontracts.com/2025/02/january-2025-ai-developments-transitioning-to-the-trump-administration/

[^21]: "Informationsanfrage zur Entwicklung eines nationalen Strategieplans 2025 für Forschung und Entwicklung (F&E) im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI)", https://www.federalregister.gov/documents/2025/04/29/2025-07332/request-for-information-on-the-development-of-a-2025-national-artificial-intelligence-ai-research

[^22]: "Bitte um Informationen über die Entwicklung eines Aktionsplans für künstliche Intelligenz (KI)", https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/06/2025-02305/request-for-information-on-the-development-of-an-artificial-intelligence-ai-action-plan