Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.
In dem Forschungsvorhaben AuRoRaS – Automotive Robust Radar Sensing – sollen neue Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt werden, um Radarsysteme effizienter und das autonome Fahren sicherer zu machen. Drei Partner aus Forschung und Technologie arbeiten im Rahmen des Förderprogramms KMU-innovativ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) daran, die Messqualität von hochauflösenden Radarsensoren dahingehend zu verbessern.
Mit einer Multi-ToF-Plattform, bei der verschiedene bildgebende Sensoren an einen Nvidia CPU+GPU basierten Hub angebunden sind, lassen sich mit Deep Learning, im Vergleich zu reinen RGB-Bildern, höhere Erkennungsleistungen erzielen. Die Evotegra GmbH begleitet Deep...
Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.
In dem Forschungsvorhaben AuRoRaS – Automotive Robust Radar Sensing – sollen neue Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt werden, um Radarsysteme effizienter und das autonome Fahren sicherer zu machen. Drei Partner aus Forschung und Technologie arbeiten im Rahmen des Förderprogramms KMU-innovativ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) daran, die Messqualität von hochauflösenden Radarsensoren dahingehend zu verbessern.
Mit einer Multi-ToF-Plattform, bei der verschiedene bildgebende Sensoren an einen Nvidia CPU+GPU basierten Hub angebunden sind, lassen sich mit Deep Learning, im Vergleich zu reinen RGB-Bildern, höhere Erkennungsleistungen erzielen. Die Evotegra GmbH begleitet Deep...
Sensor-to-Information Sensorintelligenz vor Ort Bei Predictive Maintenance werden mit datenbasierten Prognosemethoden Servicearbeiten an einer Maschine relativ präzise geplant, um ungeplanten Anlagenstillstand vorzubeugen. Diese Lösungen arbeiten meist cloudbasiert,...
Vision-Sensor mit KI-Unterstützung Künstliche Intelligenz führt beim Einrichtungsprozess der Vision Sensoren IV2 zu einer hohen Prozesssicherheit in Kombination mit einer einfachen Einstellung. Der Vision-Sensor benötigt ein Gut- und ein Schlechtbauteil und legt...
Intelligenter Igus Sensor misst Verschleiß von Lineargleitlagerfolien Den Verschleiß von Gleitfolien in Linearsystemen frühzeitig erkennen: Mit diesem Ziel haben die Ingenieure bei igus jetzt eine neue intelligente Linearführung entwickelt. Ein Sensor in den...
Forschungsprojekt AlfES am Fraunhofer IMS Machine Learning für Sensoren Mikrocontroller sind in fast jedem technischen Gerät verbaut - von der Waschmaschine über das Blutdruckmessgerät bis hin zu Wearables. Mit der Machine-Learning-Bibliothek AIfES haben Forscher am...
Asus stellt mit dem Mini-PC PN61T eine AIoT-Lösunge für Edge-Computing-Anwendungen vor.
Apple hat bestätigt, dass es das KI-Startup Xnor.ai gekauft hat.
Staatssekretär Dr. Ulrich Nussbaum hat heute im Bundesministerium für Wirtschaft und Energie die Studie ‚Perspektiven der Künstlichen Intelligenz für den Einzelhandel in Deutschland‘ vorgestellt.
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Die Kommunikation im Kundenservice ändert sich und sie beschränkt sich längst nicht mehr auf Telefonate, Briefe und E-Mails. Mittels künstlicher Intelligenz gewinnen Chatbots zunehmend an Bedeutung – das Kundengespräch wird also mit einem KI-Partner geführt, anstatt mit einem Service-Mitarbeiter. Wie das funktioniert zeigt der folgende Beitrag.
Die Kommunikation im Kundenservice ändert sich und sie beschränkt sich längst nicht mehr auf Telefonate, Briefe und E-Mails. Mittels künstlicher Intelligenz gewinnen Chatbots zunehmend an Bedeutung – das Kundengespräch wird also mit einem KI-Partner geführt, anstatt mit einem Service-Mitarbeiter. Wie das funktioniert zeigt der folgende Beitrag.
In der Diskussion um die Welt und die Arbeitsverhältnisse von morgen wechseln sich Visionen eines unbeschwerten Lebens und Schreckensbilder ab. Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0 und Digitalisierung werden für beides herangezogen
Das Potenzial von künstlicher Intelligenz wird zwar von vielen Unternehmen erkannt, in manchen Bereichen stockt jedoch die Umsetzung entsprechender Projekte – so auch im Personalwesen. Dabei kann die Technologie viele Abläufe vereinfachen, z.B. Workflows automatisieren und sogar Bewerbungsgespräche führen.
In der Diskussion um die Welt und die Arbeitsverhältnisse von morgen wechseln sich Visionen eines unbeschwerten Lebens und Schreckensbilder ab. Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0 und Digitalisierung werden für beides herangezogen
Das Potenzial von künstlicher Intelligenz wird zwar von vielen Unternehmen erkannt, in manchen Bereichen stockt jedoch die Umsetzung entsprechender Projekte – so auch im Personalwesen. Dabei kann die Technologie viele Abläufe vereinfachen, z.B. Workflows automatisieren und sogar Bewerbungsgespräche führen.
Novayre Solutions SL und dessen RPA-Plattform Jidoka gehören nun zu Appian. Mit dem Erwerb will das amerikanischen IT-Unternehmen seine Prozessautomatisierungsplattform um Werkzeuge für Robotic Process Automation ergänzen.
Das Wiener AI-Startup MoonVision erhält mit Matthias Moldaschl einen neuen CEO.
Erfolgreiche AI for Laser Conference Am 6. und 7. November...
Mehrheitsbeteiligung Contact Software steigt bei Isko...
Strategische KI-Partnerschaft Nvidia und Syslogic Syslogic...
Hausmesse bei ISW Am 13. November lädt die...
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.
Neues Software Release für Matlab und Simulink MathWorks...
Xlife Sciences investiert in Fuse-AI Das Schweizer...
Smart MES MES-Lösungen aus Anwendersicht diskutieren Die...
Europäisches Projekt zu Big Data, KI und IoT Bei dem im...
Kooperation zwischen Pleora und Mission Control Space...
Infor, Anbieter von branchenspezifischer Business-Software für die Cloud, hat bekanntgegeben, dass die Plattform Infor Coleman AI für Embedded-Machine-Learning-Modelle ab sofort verfügbar ist. Sie bietet die Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Personalisierung, die Unternehmen benötigen, um KI vollständig zu operationalisieren.
Künstliche Intelligenz für den Umweltschutz nutzen Das...
