Das Startup Traptic hat im Juni mit dem kommerziellen Einsatz seines mobilen Erdbeerpflückroboters begonnen – dank einer unangekündigten Serie A in Höhe von 5Mio.USD, die Ende 2019 einging.
Das Startup Traptic hat im Juni mit dem kommerziellen Einsatz seines mobilen Erdbeerpflückroboters begonnen – dank einer unangekündigten Serie A in Höhe von 5Mio.USD, die Ende 2019 einging.
Das Projekt Open6GHub soll an der Entwicklung und Umsetzung intelligenter Kommunikationsnetze und der nächsten Mobilfunkgeneration 6G arbeiten.
Vor allem KMU befürchten häufig, bei der IT-gestützten Prozessoptimierung im Vergleich zu Großkonzernen nicht mithalten zu können. Die beiden Technologieprojekte IIP Ecosphere und FabOS, die im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs vom BMWi gefördert werden, wollen diesen Firmen den Zugang zu KI-Anwendungen erleichtern.
Wo Güter hergestellt, gelagert, sortiert oder verpackt werden, wird auch kommissioniert: einzelne Waren werden Kisten oder Kartons entnommen und neu zusammengestellt. Im Rahmen des Forschungsprojekts Flairop wird daran gearbeitet, Kommissionierroboter mit verteilten KI-Methoden intelligenter zu machen.
Das Fraunhofer Spin-off Plus10 erarbeitet mit Maschinenbau-Unternehmen branchenspezifische Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz und will so so den KI-Einstieg erleichtern.
Quadruped Robotics hat voll modifizierbare mehrbeinige Roboter entwickelt, die künstliche Intelligenz mit neuen Bewegungsabläufen und einer individuell anpassbaren Ausstattung verbinden.
Xilinx hat die Vivado ML Editions vorgestellt, die laut Unternehmen erste FPGA-EDA-Tool-Suite, die auf Machine-Learning (ML)-Optimierungsalgorithmen sowie fortschrittlichen, teambasierten Design-Flows basiert und signifikante Designzeit- und Kosteneinsparungen ermöglicht.
Die AIoT-Transformation kombiniert die drei Säulen vernetzte physische Systeme, Software und KI.
Die Potenziale künstlicher Intelligenz nutzen: Dieses Ziel hat sich eine Kooperative aus zehn Partnern gesetzt, initiiert vom Fraunhofer IOSB-INA.
Wie können Unternehmen ihre KI-Systeme vertrauenswürdig gestalten?
PerfectPattern stellt die in der Basisversion kostenlos nutzbare Aivis Insights App vor.
Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es künftig ermöglichen, komplexe Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln. Wie das funktioniert und welche Anwendungen davon profitieren, erklärt ein Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gemeinsam mit Kollegen aus Göttingen und Toronto.