Einsatzpotenziale von KI-Libraries in Java-Systemen Kriterienbasierte Analyse der Chancen und Grenzen

Zusammenfassung Immer mehr Legacy-Systeme in Java sollen mit Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden. Libraries stellen dabei eine Möglichkeit dar, bestehende KI-Funktionen in eigene Systeme zu integrieren. Die zentrale Frage hierzu ist: Welche Library ist für das eigene System geeignet? Um...

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Published in:Informatik-Spektrum Vol. 48; no. 3-4; pp. 70 - 75
Main Authors: Anders, David, Meyer, Marlene, Kaya, Muhammed-Fatih
Format: Journal Article
Language:German
Published: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 10.11.2025
Subjects:
Computer Hardware
Computer Science
Computer Systems Organization and Communication Networks
Data Structures and Information Theory
Hauptbeitrag
Software Engineering/Programming and Operating Systems
ISSN:0170-6012, 1432-122X
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Abstract Zusammenfassung Immer mehr Legacy-Systeme in Java sollen mit Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden. Libraries stellen dabei eine Möglichkeit dar, bestehende KI-Funktionen in eigene Systeme zu integrieren. Die zentrale Frage hierzu ist: Welche Library ist für das eigene System geeignet? Um diese Fragestellung strukturiert beantworten zu können, stellt diese Forschungsarbeit Kriterien zur Auswahl von geeigneten KI-Libraries bereit. Dabei werden die KI-Libraries Deeplearning4j, Java-ML und Neuroph nach einer systematischen Vorauswahl und unter kritischer Prüfung der Auswahlkriterien bezüglich ihrer Chancen und Grenzen für deren Einsatz in Java bewertet. Die Ergebnisse dieses systematischen Vergleichs zeigen, dass je nach priorisierter Kriterienkombination stets eine differenzierte Entscheidung für die Auswahl der geeigneten KI-Library erfolgen muss.
AbstractList Immer mehr Legacy-Systeme in Java sollen mit Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden. Libraries stellen dabei eine Möglichkeit dar, bestehende KI-Funktionen in eigene Systeme zu integrieren. Die zentrale Frage hierzu ist: Welche Library ist für das eigene System geeignet? Um diese Fragestellung strukturiert beantworten zu können, stellt diese Forschungsarbeit Kriterien zur Auswahl von geeigneten KI-Libraries bereit. Dabei werden die KI-Libraries Deeplearning4j, Java-ML und Neuroph nach einer systematischen Vorauswahl und unter kritischer Prüfung der Auswahlkriterien bezüglich ihrer Chancen und Grenzen für deren Einsatz in Java bewertet. Die Ergebnisse dieses systematischen Vergleichs zeigen, dass je nach priorisierter Kriterienkombination stets eine differenzierte Entscheidung für die Auswahl der geeigneten KI-Library erfolgen muss.
Zusammenfassung Immer mehr Legacy-Systeme in Java sollen mit Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden. Libraries stellen dabei eine Möglichkeit dar, bestehende KI-Funktionen in eigene Systeme zu integrieren. Die zentrale Frage hierzu ist: Welche Library ist für das eigene System geeignet? Um diese Fragestellung strukturiert beantworten zu können, stellt diese Forschungsarbeit Kriterien zur Auswahl von geeigneten KI-Libraries bereit. Dabei werden die KI-Libraries Deeplearning4j, Java-ML und Neuroph nach einer systematischen Vorauswahl und unter kritischer Prüfung der Auswahlkriterien bezüglich ihrer Chancen und Grenzen für deren Einsatz in Java bewertet. Die Ergebnisse dieses systematischen Vergleichs zeigen, dass je nach priorisierter Kriterienkombination stets eine differenzierte Entscheidung für die Auswahl der geeigneten KI-Library erfolgen muss.
Author Meyer, Marlene
Kaya, Muhammed-Fatih
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