Künstliche Intelligenzen können heutzutage große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und komplexe Informationen verarbeiten. Die Digitalisierung hat so zahlreiche Aufgabenbereiche erleichtert und Arbeitsprozesse optimiert. Jedoch bleibt bei diesen Fortschritten das wichtige Thema der Nachhaltigkeit und Ressourcenschonung meistens ausgeklammert.
Dabei stellt die hemmungslose Ausbeutung natürlicher Ressourcen eines der größten Probleme unserer modernen Konsumgesellschaft dar. Die Zukunft unseres Planeten hängt von einem grundlegenden Umdenken in der Produktionsweise von Gütern sowie im Konsumverhalten ab. Doch wie kann eine nachhaltige Entwicklung im Zeitalter der Digitalisierung gelingen?
Die Lösung dieses Problems sieht Autor Maximilian Pinegger im Einsatz neuronaler Netze in der Kreislaufwirtschaft. Zentrale Ansatzpunkte sind Produktion, Konsum, Abfallbewirtschaftung und der Markt für sekundäre Rohstoffe. Hier können neuronale Netze zur Datenanalyse, Optimierung und Mustererkennung dienen. Pinegger zeigt deutlich und praxisnah auf, wie viel Potenzial neuronale Netze für die Kreislaufwirtschaft bergen.
Aus dem Inhalt:
- Künstliche Intelligenz;
- Neuronale Netze;
- Kreislaufwirtschaft;
- Digitalisierung;
- Nachhaltigkeit;
- Ressourceneffizienz
Inhaltsverzeichnis
- Zusammenfassung
- Abstract
- Abkürzungsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Danksagung
- 1 Einleitung
- 1.1 Relevanz des Themas
- 1.2 Zielsetzung
- 1.3 Aufbau der Arbeit
- 2 Neuronale Netze
- 2.1 Grundlagen
- 2.2 Anwendungsgebiete
- 3 Kreislaufwirtschaft
- 3.1 Grundsätze und Bedeutung
- 3.2 Ansatzpunkte
- 4 Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Kreislaufwirtschaft
- 4.1 Technologische Innovationen und Nachhaltigkeit
- 4.2 Implementationsprozess von neuronalen Netzen
- 4.3 Überblick und Klassifizierung
- 4.4 Anwendungsfälle und -beispiele
- 5 Bewertung und Ausblick
- 5.1 Kritische Reflexion
- 5.2 Forschungsbedarf
- 6 Fazit
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Einsatz neuronaler Netze, einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, zur Förderung einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft. Die Arbeit untersucht die vielfältigen Möglichkeiten, wie neuronale Netze zur Steigerung der Ressourceneffizienz, zur Reduzierung von Schadstoffemissionen und zur Verbesserung der Abfallbewirtschaftung eingesetzt werden können.
- Grundlagen und Funktionsweise neuronaler Netze
- Anwendungsgebiete neuronaler Netze in der Kreislaufwirtschaft
- Technologische Innovationen und Nachhaltigkeit im Kontext der Kreislaufwirtschaft
- Implementationsprozess von neuronalen Netzen in der Praxis
- Bewertung und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Relevanz des Themas und die Zielsetzung der Arbeit darlegt. Kapitel 2 behandelt die Grundlagen und Anwendungsgebiete von neuronalen Netzen, während Kapitel 3 sich mit den Grundsätzen und Ansatzpunkten der Kreislaufwirtschaft befasst. Kapitel 4 zeigt konkrete Anwendungsfälle und -beispiele auf, wie neuronale Netze in der Praxis eingesetzt werden können, um die Kreislaufwirtschaft zu fördern. Schließlich bietet Kapitel 5 eine kritische Reflexion der Ergebnisse und beleuchtet den Forschungsbedarf für die Zukunft.
Schlüsselwörter
Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Kreislaufwirtschaft, Nachhaltigkeit, Ressourceneffizienz, Abfallbewirtschaftung, Technologische Innovationen, Implementationsprozess, Anwendungsfälle, Bewertung, Ausblick.
- Citar trabajo
- Maximilian Pinegger (Autor), 2017, Neuronale Netze. Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz in der Kreislaufwirtschaft, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/386669
