Für KI-Anwendungen sind sowohl leistungsfähige Hardware als auch geeignete Software erforderlich. Da verschiedene Hardware-Architekturen unterschiedliche Kompatibilitäten aufweisen, sind spezifische Frameworks und APIs notwendig, um deren Potenzial auszuschöpfen. APIs ermöglichen den Zugriff auf KI-Funktionen, während Frameworks die Entwicklung durch vorgefertigte Tools und Algorithmen erleichtern.
Spezialisierte Hardware für KI-Anwendungen, wie FPGAs, ASICs, GPUs und NPUs, erfüllt hohe Anforderungen an Rechenleistung und Effizienz. Diese Komponenten sind optimiert für spezifische KI-Berechnungen und ermöglichen eine effiziente Verarbeitung mit geringem Stromverbrauch. CPUs bleiben relevant für allgemeine Berechnungen, während KI-Beschleuniger die Leistung steigern.
Processing-in-Memory (PIM) ist ein flüchtiger Speichertyp, der einen integrierten Prozessor zur Datenverarbeitung nutzt. Dies ermöglicht In-Memory Computing, bei dem Daten im Arbeitsspeicher verarbeitet werden, was den Datentransfer und Energieverbrauch reduziert. PIM eignet sich für spezielle Anwendungen wie KI und Big Data, erfordert jedoch eine andere Programmierung als herkömmliche Computer.
Die Tagschaltung mit dem CMOS-IC CD4093 nutzt vier NAND-Gatter und einen Fotowiderstand, um eine LED bei Dunkelheit auszuschalten und bei Helligkeit einzuschalten.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich stark entwickelt und ist in vielen Bereichen des täglichen Lebens präsent. Sie wird eingesetzt, um komplexe Datenanalysen durchzuführen und Entscheidungen zu beschleunigen, wo herkömmliche Algorithmen versagen. Beispiele sind Spracherkennung, Bildbearbeitung und medizinische Anwendungen. Smartphones integrieren zunehmend KI-Funktionen, die lokale Datenverarbeitung ermöglichen.
Künstliche neuronale Netze (KNN) sind von biologischen Neuronen inspirierte Systeme, die aus Schichten von Neuronen bestehen. Sie verarbeiten Eingabedaten und passen ihre Parameter an, um komplexe Zusammenhänge zu erlernen. Die optimale Struktur eines KNN hängt von der Aufgabe ab und muss oft experimentell ermittelt werden.
IEEE 802.11bh ist ein Standard zur Unterstützung zufällig generierter MAC-Adressen, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und Tracking zu erschweren. Aktuelle Betriebssysteme nutzen bereits Methoden zur MAC-Randomisierung, jedoch können diese Probleme in Netzwerken verursachen. Der Standard zielt darauf ab, eine einheitliche Lösung zu bieten und Adresskonflikte zu minimieren.
Ein Schmitt-Trigger wandelt analoge Eingangssignale in digitale Ausgangssignale um und verhindert unerwünschte Schaltvorgänge. Mit dem CMOS-IC CD4093 kann ein Schmitt-Trigger aus einem NAND-Gatter aufgebaut werden. Ein Potentiometer steuert die Schaltschwellen.
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizite Programmierung. Es erkennt Muster und leitet Regeln ab, was in Anwendungen wie Spamfiltern und Sprachassistenten nützlich ist. Im Gegensatz zum menschlichen Lernen basiert ML auf statistischer Datenverarbeitung und benötigt große Datenmengen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilbereich der Informatik, der Systeme entwickelt, die menschenähnliche Intelligenz simulieren und große Datenmengen effizient verarbeiten. Anwendungen reichen von Spracherkennung über Bildverarbeitung bis hin zu personalisierten Diagnosen.