Triangulation bezeichnet in der künstlichen Intelligenz (KI) eine Methode zur Bestimmung der Position oder des Zustands eines Objekts oder Systems durch die Kombination mehrerer Beobachtungen oder Datenquellen. Im Gegensatz zur traditionellen Messung, bei der oft nur eine einzelne Datenquelle verwendet wird, zielt die Triangulation darauf ab, Genauigkeit und Zuverlässigkeit durch die Verwendung mehrerer Referenzpunkte zu erhöhen.
In der KI wird die Triangulation häufig in Bereichen wie der computerbasierten Vision oder dem maschinellen Lernen eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist die Lokalisierung autonomer Roboter, die ihre Position in einem Raum bestimmen müssen. Durch die Kombination von Sensorinformationen, wie Ultraschall, Infrarot oder Kameras, kann der Roboter seine genaue Position berechnen, indem er die Daten aus verschiedenen Winkeln oder Perspektiven auswertet.
Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Datenfusion, bei der Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden, um bessere Schlüsse oder Vorhersagen zu ermöglichen. In der Sprachverarbeitung beispielsweise kann die Triangulation dazu beitragen, die Bedeutung eines Wortes oder einer Phrase zu klären, indem sie Kontextinformationen aus verschiedenen Quellen berücksichtigt.
Die Triangulation bietet mehrere Vorteile: Sie reduziert die Abhängigkeit von einzelnen Datenquellen, was die Robustheit des Systems erhöht, und ermöglicht eine präzisere Schätzung von Zuständen oder Positionen. Gleichzeitig kann sie dazu beitragen, Unsicherheiten zu minimieren, die bei der Verwendung einzelner Sensoren oder Methoden auftreten können.
Insgesamt ist die Triangulation eine wichtige Technik in der KI, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Systemen zu verbessern, indem sie die Stärken verschiedener Datenquellen und Methoden kombiniert.