Ein Forschungsteam an der Technischen Universität Graz hat die KI-Lernmethode E-prop entwickelt, mit der Hardware-Implementierungen von künstlicher Intelligenz energieeffizienter gestaltet werden können.
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Künstliche Intelligenz in der Data Analytics
Aktuell
Machine Learning einfach gemacht
Seit einigen Jahren schon werden die Fantasien der Ingenieure und Anlagenbauer beflügelt durch die Möglichkeiten von KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Klingt zwar zunächst sehr kompliziert, bietet aber konkrete Vorteile für die smarte Fabrik. Maschinen und Anlagen bzw. Produktionsprozesse erzeugen kontinuierlich Daten. Erfolgreich werden zukünftig Unternehmen sein, denen es gelingt, Mehrwert aus diesen Daten zu generieren.
Ultimate Data and AI Guide: Leitfaden durch den Buzzword-Dschungel
Der Ultimate Data and AI Guide richtet sich an alle, die einen Überblick und ein Verständnis für Data Science gewinnen möchten.
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Bild: ©monsitj/stock.adobe.com
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„KI-basierte Anwendungsfälle out of the box“
Im Februar hatte der Lösungsanbieter Empolis rund um cloudbasiertes Wissensmanagement die Akquisition von Intelligent Views bekanntgegeben – inklusive der
KI-gestützten Knowledge-Graph-Technologie. Wir haben in beiden Firmen nachgefragt, wie Wissensmanagement und künstliche Intelligenz zusammenpassen.
Bild: Dataiku
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KI-Plattform Dataiku legt Einflüsse auf Ergebnis offen
Dataiku bietet eine Plattform, um Data Science und künstliche Intelligenz unternehmensweit auszurollen.
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KI-gestützter Serviceassistent inklusive Data Mining
In den steigenden Datenvolumen einer Firma finden Servicetechniker die passende Informationen oft nur nach langem Suchen.
Bild: ©nd3000/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbH
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Machine Learning in der Fertigungs-IT
Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.
Bild: Nvidia Corporation
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Microsoft und Nvidia arbeiten zusammen
Edge Computing: Microsoft und Nvidia arbeiten zusammen Die beiden IT-Konzerne Nvidia und Microsoft kooperieren mit dem Ziel, Edge Computing intelligenter und schneller zu machen. Das gab Nvidia-CEO Jensen Huang im Rahmen des Mobile World Congress in Las Vegas bekannt....
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Die Zukunft des Einzelhandels
Erfolg im Einzelhandel hatte früher oftmals derjenige, der schlichtweg größer als seine direkten Wettbewerber war. Geschickt agierende Unternehmen, die lokal gesehen an erster oder zweiter Stelle standen, konnten tendenziell höhere Gewinnmargen erwirtschaften. Im Zuge...
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Schlüsseltechnologie für die smarte Fabrik
Die Digitalisierung der Fabriken bringt eine wesentliche Entwicklung mit sich: Die Transformation vom Produzenten zum produzierenden Dienstleister. Die täglich in den Fabriken entstehenden Datenmengen sind die Basis für diese neue Wertschöpfungsmodelle -...
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Vom Prototypen zur Lösung
Vom Prototypen zur Lösung Raus aus der Proof-of-Concept-Hölle Viele Unternehmen scheitern daran, die Prototypen ihrer Data-Analytics-Projekte in eine produktive, skalierbare Lösung zu überführen. Entscheidend dafür sind gute Planung und ein langer Atem, meint Danny...
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„Erkenntnisse sind Kerosin“
Sam George, Head of Azure IoT, Microsoft: "Erkenntnisse sind Kerosin" Wenn Daten das neue Öl sind, dann sind Erkenntnisse das Kerosin, sagt Sam George von Microsoft. Als Head of Azure IoT hat er die Aufgabe, Unternehmen zu solchem Erkenntnisgewinn zu verhelfen. Im...
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Der Algorithmus als Treibstoff
Die digitale Transformation führt zu immer größeren, schnelleren und variableren Datenflüssen. Durch die intelligente Ordnung, Koordination und Analyse dieser Daten entsteht Wertschöpfung mit dem Ziel, sie für neue Geschäftsmodelle nutzbar zu machen.
KI kennt kein Big Data
Im Zeitalter von Big Data nimmt der Pool relevanter Informationen immer weiter zu. Wertvolle Unterstützung erhalten Führungskräfte durch künstliche Intelligenz, die bei der Entwicklung von Antworten auf komplexe Fragen hilft. Zuverlässige Methoden der...
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Microsoft Deutschland und Square Innovation Hub treiben künftig gemeinsam die Verankerung und Fortentwicklung von künstlicher Intelligenz in Forschung, Lehre und Gesellschaft voran.
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Mit dem „Institut für Anwendungen des maschinellen Lernens und intelligenter Systeme“ (IAMLIS) gründet die Hochschule München ihr viertes Forschungsinstitut.
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Die ABB Ability Genix Industrial Analytics und AI Suite ist eine skalierbare Analyseplattform mit vorgefertigten, benutzerfreundlichen Anwendungen und Services. Damit werden Betriebs-, Engineering- und IT-Daten erfasst, kontextualisiert und in umsetzbare Informationen umgewandelt. So können industrielle Prozesse verbessert und das Management der Anlagen optimiert werden. Darüber hinaus können Geschäftsprozesse sicher und nachhaltig rationalisiert werden.
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In der vierten Auflage der Normungsroadmap Industrie 4.0 soll die Normungslücke im Bereich Interoperabilität geschlossen werden. Zudem wird erstmals der KI-Einsatz in die Roadmap integriert.
KI-Vorreiter führen ihre KI-Initiativen trotz Corona unbeirrt fort
Unternehmen, die beim Thema künstliche Intelligenz (KI) führend sind, zeigen sich von der Corona-Pandemie unbeeindruckt: 78 Prozent der KI-Vorreiter unter den Unternehmen führen ihre KI-Initiativen wie vor der Pandemie fort, 21 Prozent haben deren Umsetzung sogar beschleunigt. Unter den Unternehmen, die KI noch nicht skalierbar einsetzen, fahren hingegen 43 Prozent ihrer Investitionen zurück und 16 Prozent haben ihre KI-Initiativen eingestellt. In Deutschland haben 44 Prozent der Unternehmen keine Änderungen vorgenommen, 8 Prozent die Geschwindigkeit erhöht und 19 Prozent ihre Initiativen aufgrund der unsicheren Lage eingestellt. Weiterhin verzeichnen Unternehmen mit skalierbaren KI-Anwendungen messbare Erfolge bei der Absatzsteigerung und der Reduzierung von Sicherheitsrisiken und Kundenbeschwerden. Zu diesen und weiteren Ergebnissen kommt die Studie ‚The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale‘, für die 950 Unternehmen aus elf Ländern und elf Branchen befragt wurden.
KI übernimmt Arbeit von Software-Ingenieuren
Für selbstadaptive Software gibt es heute unzählige Anwendungsmöglichkeiten. Doch die Entwicklung der Systeme stellt Software-Ingenieure vor neue Herausforderungen. Wissenschaftler vom Softwaretechnik-Institut Paluno an der Universität Duisburg-Essen (UDE) haben jetzt vielversprechende Ergebnisse mit neuartigen Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, die den Entwicklungsprozess selbstadaptiver Systeme automatisieren.
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Wie wird künstliche Intelligenz zum Standardwerkzeug für den Mittelstand?
Das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU möchte zusammen mit den produzierenden Unternehmen des Mittelstands die entscheidende Barriere für die Anwendung künstlicher Intelligenz überwinden: Die Köpfe sind überzeugt, aber die Umgestaltung der Produktionsanlagen und -prozesse in den Fabriken stockt. Deshalb arbeiten die Forscherinnen und Forscher an einem systematischen Leitfaden, mit dem KI zum Standardwerkzeug werden soll, das bessere Produkte mit geringerem Ressourceneinsatz ermöglicht. Erste Ergebnisse sind vielversprechend.
Leistungsstarkes KI-System am KIT installiert
Als ein Werkzeug der Spitzenforschung ist künstliche Intelligenz (KI) heute unentbehrlich. Für einen erfolgreichen Einsatz – ob in der Energieforschung oder bei der Entwicklung neuer Materialien – wird dabei neben den Algorithmen zunehmend auch spezialisierte Hardware zu einem immer wichtigeren Faktor. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) hat nun als erster Standort in Europa das neuartige KI-System NVIDIA DGX A100 in Betrieb genommen. Angeschafft wurde es aus Mitteln der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU).
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Alle zwei Jahre vergeben der VDE, die Deutsche Telekom sowie die Städte Friedrichsdorf und Gelnhausen den mit 10.000 Euro dotierten Johann-Philipp-Reis-Preis an einen Nachwuchswissenschaftler. Dieses Jahr geht er an Prof. Dr.-Ing. Delphine Reinhardt von der Georg-August-Universität Göttingen und an Dr.-Ing. Jakob Hoydis von den Nokia Bell Labs in Nozay, Frankreich. Die beiden Preisträger teilen sich die Auszeichnung und damit das Preisgeld.
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