Die sprachbasierte künstliche Intelligenz hatte so ihre Schwierigkeiten. Die KI war zwar bei datenbasierten Aufgaben besser als der Mensch, blieb aber bei kognitiven Fähigkeiten hinter ihm zurück.

Doch in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), also dem Zweig der KI, der sich damit beschäftigt, wie Computersysteme Sprache wie Menschen verarbeiten können, sind Fortschritte zu verzeichnen.

NLP kombiniert moderne Technologie mit menschlicher Linguistik und ermöglicht es Maschinen und Menschen, dieselbe Sprache zu sprechen, miteinander zu kommunizieren und Informationen und Ideen auszutauschen. Maschinen sind dadurch zudem in der Lage, sowohl die schriftliche als auch die gesprochene menschliche Kommunikation zu verstehen.

Die Technologie ist nicht neu. Die NLP-Entwicklung begann bereits in den 1950er-Jahren mit Experimenten zur automatischen Übersetzung von Sprache. Hinzu kamen Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI), Chatbots, maschinelle Übersetzung, Algorithmen und Machine Learning.

Maschinen müssen in der Lage sein, sich selbst in kürzester Zeit anhand eines riesigen Sprachbereichs zu trainieren, um Menschen zu verstehen. Dafür sind hohe Rechenkapazitäten erforderlich, beispielsweise Grafikprozessoren (GPUs), FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays), CPUs, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), Crossover-Prozessoren und MCUs (Microcontroller Units). Bei der Sprachsteuerung gibt es bereits Fortschritte im Bereich der Mensch-Maschine-Schnittstelle.

Die Daten sind bei dieser Technologie der entscheidende Faktor, und zwar auch bei der einfachen Anwendung von Textdaten. Im Zeitalter von Big Data haben die Unternehmen die Bedeutung von Textdaten erkannt. Für den Einsatz datenintensiver Technologien wie beispielsweise E-Mails, Analystenberichte, Archivmaterial und sogar transkribierte Meetings und Telefongespräche benötigen die Designingenieure nach wie vor leistungsstarke Mikroprozessoren.

Diese leistungsstarken Prozessoren werden Sie definitiv brauchen

Mit der i.MX RT1060 Crossover-MCU von NXP Semiconductors können Entwickler skalierbare HMI-Schnittstellenlösungen konzipieren. Die leistungsstarke i.MX RT1060 Crossover-MCU arbeitet mit bis zu 600 MHz und eignet sich hervorragend für Smart-Home-Anwendungen wie Thermostate. Die RT1060 verfügt über hochentwickelte Integrationsfunktionen wie LCD-Controller und Kamera-Schnittstellen, die mit Grafiksoftware von NXP und anderen Partnern gekoppelt werden können. Die Embedded MCU eignet sich für industrielle Applikationen und datenintensive Verbraucherprodukte, bei denen Display-Funktionen gefragt sind.

Die Xeon^® Gold Prozessoren der dritten Generation von Intel^® haben sich als leistungsstarke und flexible Chips bewährt. Diese Prozessoren verfügen über eine integrierte KI-Beschleunigung für schnellere Analysen und moderne Sicherheitsfunktionen, mit denen sich KI von der Edge in die Cloud bringen lässt. Die skalierbaren Prozessoren sind für die Verarbeitung von Daten für Finanzmodelle, Fertigung, Genomforschung und viele andere Bereiche konzipiert. Außerdem sind sie für Cloud-, Unternehmens-, High-Performance-Computing (HPC), Netzwerk-, Sicherheits- und Internet der Dinge (IoT)-Workloads optimiert. Die Prozessoren besitzen bis zu 40 Cores und decken ein breites Spektrum an Frequenzen, Funktionen und Leistungsstufen ab.

Entwickler werden feststellen, dass die STM32H7 Hochleistungs-MCUs von STMicroelectronics zu den schnellsten und leistungsfähigsten 32-Bit RISC-Cores (Reduced Instruction Set Computer) gehören. STM32F7 MCUs erreichen die maximale theoretische Leistung des Arm^® Cortex^®-M7 Kerns, unabhängig davon, ob der Code vom Embedded Flash oder vom externen Speicher ausgeführt wird. Bei der Ausführung von Code und Datenübertragungen bietet der STM32H7 die höchste Leistung. Die MCUs unterstützen einen vollständigen Satz von DSP-Befehlen und verfügen über eine Speicherschutzeinheit (Memory Protection Unit, MPU) zur Gewährleistung der Anwendungssicherheit.

Fazit

Die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt sich ständig weiter. Durch die gemeinsame Implementierung von KI und ihrer Unterkategorie NLP entsteht eine Technologie, mit der Menschen und Maschinen nahtlos miteinander kommunizieren können.