Ambient ArtificialIntelligence (Umgebungsintelligenz) ist eine Technologie, die unbemerkt in der Umgebung arbeitet und sich an unsere Bedürfnisse anpasst, ohne dass eine ausdrückliche Interaktion erforderlich ist.
Laut Emergen Research bezieht sich Umweltintelligenz auf die Integration intelligenter und reaktionsfähiger Technologien in alltägliche Umgebungen, die es Räumen ermöglichen, sich automatisch und ohne explizite Eingaben an die Bedürfnisse der Nutzer anzupassen".
Diese Technologie nutzt Sensoren, KI, IoT und maschinelles Lernen, um:
Im Gegensatz zu Sprachassistenten, die explizite Befehle erfordern, arbeitet Ambient Intelligence im Hintergrund und macht Umgebungen intuitiver und personalisierter.
Grand View Research berichtet, dass die wachsende Vorliebe für Smart Homes eine der Haupttriebkräfte für Umweltintelligenz ist. Diese Systeme überwachen und steuern den Energieverbrauch und optimieren die Abfallentsorgung, wodurch die Häuser effizienter und komfortabler werden.
Laut dem Artikel in Emergen Research"nutzen Einzelhandelsumgebungen Ambient Intelligence, um das Ladenlayout in Echtzeit auf der Grundlage von Kundenbewegungsmustern zu optimieren, ohne dass eine manuelle Analyse erforderlich ist."
Wie Grand View Research berichtet, "passen Büroräume Beleuchtung, Temperatur und Geräuschunterdrückung subtil an die Art der ausgeführten Arbeit an und verbessern so automatisch die Produktivität, ohne dass der Benutzer direkt eingreifen muss".
Grand View Research schätzt, dass "der globale Markt für Ambient Intelligence im Jahr 2022 18,44 Milliarden Dollar erreicht hat und bis 2030 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 24,4 Prozent auf fast 100 Milliarden Dollar anwachsen wird."
Dieses Wachstum ist auf folgende Faktoren zurückzuführen:
Emergen Research identifiziert mehrere führende Unternehmen auf dem Markt für Ambient Intelligence:
Ein kritischer Aspekt der Umgebungsintelligenz sind die Auswirkungen auf die Privatsphäre. Grand View Research verweist auf die Entwicklung von "datenschutzfreundlichen 'Ambient AI'-Techniken, bei denen die Verarbeitung am Rande des Systems stattfindet und sensible Daten lokal ohne zentrale Speicherung verarbeitet werden. Bei diesen Ansätzen bleiben die Vorteile von Ambient Intelligence erhalten, während die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes berücksichtigt werden.
Wie die Studie zeigt, werden die erfolgreichsten Unternehmen in diesem Bereich diejenigen sein, die Technologie unsichtbar machen und Umgebungen schaffen, die intelligent auf menschliche Bedürfnisse reagieren, ohne Aufmerksamkeit zu erfordern.
Umweltintelligenz stellt einen grundlegenden Paradigmenwechsel dar: Es geht nicht mehr darum, mit der Technologie zu interagieren, sondern von ihr umgeben zu sein, damit sie unser tägliches Leben stillschweigend verbessert.
Sprachassistenten wie Alexa und Siri erfordern eine explizite Interaktion (z. B. das Sagen von "Hey Siri" oder "Alexa") und reagieren auf bestimmte Befehle. Ambient Artificial Intelligence hingegen läuft ständig im Hintergrund, ohne dass explizite Befehle erforderlich sind, und passt die Umgebung durch Sensoren und kontinuierliches Lernen automatisch an die Bedürfnisse der Nutzer an.
Ja, in ersten Formen. Systeme wie intelligente Thermostate, die Ihre Temperaturpräferenzen lernen, Lichter, die sich je nach Tageszeit und Ihrem Verhalten einstellen, oder Kühlschränke, die den Lebensmittelkonsum überwachen, sind Beispiele für Umgebungsintelligenz, die bereits in vielen Häusern vorhanden ist. Laut Grand View Research ist die wachsende Vorliebe für intelligente Häuser einer der Haupttreiber für das Wachstum der Umgebungsintelligenz.
Umwelt-KI und Roboter stellen komplementäre Ansätze für die Automatisierung dar. Während Umwelt-KI in die Umgebung selbst eingebettet ist (Wände, Decken, Böden, Geräte), sind Roboter mobile physische Einheiten, die mit der Umgebung interagieren können. In naher Zukunft werden wir wahrscheinlich eine engere Integration erleben: Haushaltsroboter, die mit Systemen der Umweltintelligenz zusammenarbeiten und Informationen von in der Umgebung verteilten Sensoren erhalten, um effizienter zu navigieren und Aufgaben auszuführen. Ein Staubsaugerroboter könnte beispielsweise vom Umweltsystem Informationen darüber erhalten, welche Bereiche des Hauses kürzlich benutzt wurden und gereinigt werden müssen.
Zu den Hauptrisiken gehören die kontinuierliche Sammlung von Daten über persönliche Gewohnheiten, die mögliche unbefugte Überwachung und die Erstellung detaillierter Nutzerprofile. Wie Grand View Research feststellte, haben diese Bedenken zur Entwicklung von Techniken geführt, die Daten lokal auf den Geräten selbst verarbeiten, ohne sie an zentrale Server zu senden, wodurch die Risiken für die Privatsphäre verringert werden.
Unbedingt. KI im Umfeld hat ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Zugänglichkeit und Autonomie von Menschen mit Behinderungen. Umgebungen, die sich automatisch an die Bedürfnisse des Nutzers anpassen, können individuelle Unterstützung bieten: automatische Anpassung der Beleuchtung für Menschen mit Sehbehinderungen, Umgebungskommunikationssysteme für nonverbale Menschen oder Umgebungen, die Risikosituationen für Menschen mit eingeschränkter Mobilität vorhersehen und vermeiden.
Obwohl diese Systeme für ihren Betrieb Energie benötigen, sind sie so konzipiert, dass sie die Gesamtenergieeffizienz von Räumen optimieren. Intelligente Beleuchtungs- und Klimatisierungssysteme können beispielsweise den Energieverbrauch erheblich senken, indem sie nur bei Bedarf aktiviert werden und sich an die tatsächlichen Bedingungen anpassen. Forschungsergebnissen zufolge könnte die groß angelegte Einführung von Umgebungsintelligenz in intelligenten Städten durch die Optimierung des Energieverbrauchs von Gebäuden und Verkehrssystemen dazu beitragen, die städtische CO2-Bilanz zu verbessern.
In den kommenden Jahren ist mit einer stärkeren Integration verschiedener Umweltsysteme zu rechnen, die derzeit noch isoliert arbeiten. Wir werden auch eine Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten erleben, da die Systeme in der Lage sein werden, Bedürfnisse genauer zu antizipieren. Die Entwicklung wird wahrscheinlich auch eine stärkere Personalisierung beinhalten, die nicht nur auf Gewohnheiten, sondern auch auf dem emotionalen und physischen Zustand der Menschen basiert, der durch nicht-invasive biometrische Sensoren erfasst wird.
Quellen:
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