Künstliche Intelligenz
Bild: ©Andrey Popov/stock.adobe.com
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Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittelverschwendung reduzieren

Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittelverschwendung reduzieren

In Deutschland landen jedes Jahr rund zwölf Millionen Tonnen Lebensmittel im Abfall. Mehr als 30 Prozent davon werden bereits während des Herstellungsprozesses vernichtet. Im Projekt Reif setzt sich das Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV gemeinsam mit Partnern gegen diese Lebensmittelverschwendung ein. Mit künstlicher Intelligenz sollen die Verluste gesenkt werden. Denn auch Käse, Brötchen, Fleisch und Co. lassen sich mit datenbasierten Algorithmen effizienter herstellen, Absatz- und Produktionsplanung, Prozess- und Anlagensteuerung können mit Methoden des Maschinellen Lernens optimiert werden.

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Bild: ©WrightStudio/stock.adobe.com
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KI übertrifft Mensch bei Spracherkennung

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Ein alltägliches Gespräch zu verfolgen und genau wiederzugeben ist eine große Herausforderung in der Forschung an künstlicher Intelligenz (KI). Forschern des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist es nun gelungen, mit einem Computersystem die Erkennungsgenauigkeit des Menschen beim Erkennen solcher spontan gesprochener Sprache zu übertreffen.

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Bild: ©RS-Studios/stock.adobe.com
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Unternehmen reagieren bei ethischen KI-Fragen zögerlich

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Das Bewusstsein für ethische Fragestellungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz ist in Unternehmen und Verwaltungen gestiegen. Dennoch fällt ihre diesjährige Handlungsbilanz gemischt aus, da nur in Teilbereichen Verbesserungen erzielt wurden. Zu diesen und weiteren Erkenntnissen kommt eine Studie von Capgemin für die 2.900 Konsumenten sowie 900 Führungskräfte befragt wurden.

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Bild: ISW Institut für Steuerungstechnik der
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Artikelserie Stuttgarter Innovationstage (Teil 1): Selbstlernende  Steuerungssysteme

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Die Umstellung eines Produktionssystems, z.B. einer Roboterzelle, auf ein neues Produkt muss künftig schnell und mit wenig Aufwand möglich sein. Die Steuerungssysteme, sowie die zugehörigen Engineering Methoden, müssen dabei intelligent und lernfähig werden, manuelle Aufwände in der Entwicklung zu reduzieren. Die virtuelle Inbetriebnahme stellt eine geeignete Lernumgebung dar, in der sich das Steuerungssystem mit Methoden der künstlichen Intelligenz selbst programmiert. Dafür müssen die Simulationswerkzeuge erweitert und möglichst standardisierte Schnittstellen geschaffen werden.

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