Apple und IBM Watson-Team für mobiles maschinelles Lernen in Unternehmen

Mit IBM Watson und Apple Core ML kommen neue mobile Machine-Learning-Funktionen auf Apple-Geräte.

Unter der Führung von CEO Tim Cook hat Apple nach einem immer größeren Stück vom Unternehmenskuchen gesucht. Letztes Jahr haben wir gesehen, wie der Technologieriese mit GE zusammenarbeitet, um die industriellen Vorhersage- und Analysefunktionen der Predix IIoT-Plattform auf Apples iOS zu bringen.

Aber auch Apple hat in den letzten Jahren seine Verbindungen zu IBM vertieft und ausgebaut. Als die beiden Unternehmen 2014 ihre strategische Partnerschaft ankündigten, behaupteten Tim Cook und IBM-CEO Virginia Rometty:„Apple und IBM sind wie Puzzleteile, die perfekt zusammenpassen.“

Im Rahmen der Vereinbarung übertrug IBM über 150 seiner Unternehmens-IT-Apps und -Tools nativ auf Apple-Plattformen und IBM verkaufte iPhones und iPads an seine Geschäftskunden weltweit. Entscheidend ist, dass es Apple Zugang zu den Branchen ermöglicht hat, die Microsoft in der Vergangenheit dominiert hat.

Jetzt hat das Duo die Partnerschaft um maschinelles Lernen erweitert und IBM Watson mit Apple Core ML kombiniert, um neue KI-Einblicke in die Geschäftsanwendungen auf Apple-Geräten zu bringen.

Watson + mobiles maschinelles Lernen

Anfang dieser Woche haben wir über IBMs neue Watson Assistant AI berichtet, und diese neueste Ankündigung mit Apple zielt darauf ab, die Fähigkeiten von Watson zu erweitern. Die Initiative wird einer Klasse von Produkten zugute kommen, die aus der bisherigen Zusammenarbeit stammen – in den Bereichen Finanzen, Versicherungen, Energie, Fertigung, Luftfahrt und darüber hinaus.

Durch die Nutzung der neuen Technologie können Kunden Machine-Learning-Modelle mit IBM Watson (der Cloud-basierten KI-Plattform des Unternehmens für Unternehmen) erstellen und mit ihren eigenen branchenspezifischen Daten trainieren. Dazu gehört die Möglichkeit, verschiedene Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die Ergebnisse zu vergleichen und automatisierte Experimente durchzuführen, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, um schneller Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen wird mit den visuellen Modellierungstools von IBM Watson wie PixieDust und Brunel implementiert, aber es gibt Unterstützung für Jupyter-Notebooks mit Python, R und Scala – plus das Open-Source-RStudio. Diese wird dann in Apples Core ML konvertiert, um sie in Apple-kompatible Anwendungen zu integrieren.

Eine solche Anwendung des maschinellen Lernens ermöglicht es iPhone-Kameras, auf die Bilderkennungsfunktionen von Watson zuzugreifen. Benutzer können Inhalte identifizieren und klassifizieren, bevor sie sie analysieren, um detaillierte Informationen zu extrahieren. Diese Funktion könnte Arbeitsabläufe in der Industrie, Logistik und im Gesundheitswesen verändern.

Der Algorithmus für maschinelles Lernen wird im Laufe der Zeit reifen, wenn Apps Daten an Watson in der Cloud zurückgeben. Mahmoud Naghshineh, General Manager für IBM Partnerships and Alliances, erklärte über TechCrunch:

Internet of Business sagt

Indem IBM und Apple diese Art von automatisierten, intelligenten Anwendungen über ihre iPhones oder iPads in die Hände von Unternehmensmitarbeitern legen, ermöglichen sie eine informiertere und mobilere Belegschaft. Dies hat das Potenzial, Effizienz, Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung zu steigern.

Während die beiden Unternehmen wie unwahrscheinliche Bettgenossen erscheinen mögen, lag die Wahrheit in der „Rätselstück“-Analogie. Durch die Zusammenführung des Design- und UX-Stammbaums, der aus der jahrzehntelangen Verbrauchererfahrung von Apple stammt, mit dem IT-Know-how und der vertikalen Benutzerbasis von IBM, gibt es das Zeug dazu, die Festung Microsoft im geschäftlichen Bereich zu durchbrechen.