Swarm Intelligence

natürliche Systeme als Ideengeber für das kollektive Verhalten selbstorganisierter Systeme.

Definition

Schwarmintelligenz ist das kollektive Verhalten von selbstorganisierten Systemen, ob natürlich oder künstlich. Das Konzept der Schwarmintelligenz findet sich in natürlichen Systemen, wie Ameisenkolonien, Bakterienwachstum und mikrobieller Intelligenz wieder. Künstliche Schwarmintelligenzsysteme bestehen typischerweise aus Population von Agenten (z.B. Datenabfragen), die mit ihrer Umgebung interagieren. Dieses Phänomen der Schwarmintelligenz wird hauptsächlich in der Arbeit mit künstlicher Intelligenz (AI) angewendet.

Das Konzept der Schwarmintelligenz ist zwar nicht neu, aber die Innovation des Edge Computing hat der Thematik einen neuen Schwung gegeben. Diese Technologie ermöglicht eine bessere Verarbeitung von Daten und Datenspeicherung auf lokalen Geräten statt in großen Rechenzentren oder in der Cloud. Fortschritte wie Internet of Things (IoT), maschinelles Lernen und 5G machen Schwarm-Systeme ebenfalls schneller und effizienter.

Quellen: [1,2,3]

Branchenfokus & Anwendungsfälle

Navigationssysteme
Crowd-Simulationen
Verhaltensmuster-Analyse
Supply-Chain-Systeme (Industrie 4.0)
Internet-of-Things

Quellen: [2]

Herausforderungen & Chancen

Herausforderungen

Behavior:

Es ist schwierig, das Verhalten anhand der einzelnen Regeln vorherzusagen.

Knowledge:

Die Funktionen der Kolonie können mit dem Wissen über die Funktionsweise eines Agenten nicht verstanden werden.

Sensitivity:

Schon eine kleine Änderung der einfachen Regeln führt zu einem anderen Verhalten auf Gruppenebene.

Chancen

Leistungsoptimierung von Datenabfragen
Optimierung und Steuerung sehr vieler einzelner, sehr einfacher Abfragen

Quellen: [4]

Key Player

GAFAM (Big Five)
Continental and HP
Bosch Group (AI)
DoBots
Consulting Sector:
ATOS Consulting
Accenture, IBM, Deloitte (General AI)