Rund 50% aller KI-Projekte schaffen es nicht in die produktive Nutzung. Der folgende Artikel beschreibt die Herausforderungen und Lösungsbausteine, die dazu beitragen KI-Anwendungen produktiv zu setzen.
Winbond Electronics Corporation, ein weltweit führender Lieferant von Halbleiter-Speicherlösungen, hat bekanntgegeben, dass ihre energiesparende Hochleistungs-LPDDR4X DRAM-Technologie den neusten Durchbruch im Edge Computing von Flex Logix für anspruchsvolle Anwendungen in der künstlichen Intelligenz (KI), z.B. bei er Objekterkennung, unterstützen wird.
Mobile Diagnose und Behebung von Fehlerursachen in Maschinenparks und IoT-Systemen – Synostik stellt die intelligente App Diana vor.
LatticeFlow, ein Unternehmen, das 2020 von führenden KI-Forschern der ETH Zürich gegründet wurde, gibt eine Finanzierungsrunde in Höhe von 2,8 Millionen US-Dollar bekannt.
Der Verein für Technische Sicherheit und Umweltschutz (TSU) hat ein Konzept für die Anwendung von KI in sicherheitsbezogenen Applikationen der industriellen Automatisierungstechnik entwickelt.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) ist für viele Unternehmen ein wichtiger Schritt in Richtung Zukunft. Mit der künstlichen Intelligenz hält eine prägende Technologie Einzug in den Alltag vieler Menschen und Unternehmen. Dabei sind die Einsatzgebiete dieser Technologie umfassend und die Möglichkeiten nahezu grenzenlos. Doch welche Voraussetzungen sollten Unternehmen für den Einsatz von KI berücksichtigen? Lohnt sich der Schritt zum jetzigen Zeitpunkt bereits?
Führungskräfte erwarten zunehmend, dass ihre Mitarbeiter und Bewerber Fähigkeiten in den Bereichen Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) besitzen.
Das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen leistet seit 25 Jahren einen essenziellen Beitrag für den Technologiestandort Bremen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler engagieren sich jährlich in rund 120 internationalen Forschungsprojekten, vermitteln ihr Wissen in die Bremer Wirtschaft und bilden dringend benötigte Fachkräfte aus. In den kommenden Jahren wird ein Schwerpunkt auf neuen Ansätzen für eine menschengerechte künstliche Intelligenz (KI) liegen.
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Die Anmeldung für die Everyday AI Conference am 21. Juni in London ist geöffnet.
„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?
Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen sind seit Jahren in der industriellen Produktion angekommen. Zumindest theoretisch. Mit welcher Vehemenz KI jetzt in der Praxis Einzug hält, soll sich auf der Automatica zeigen, die vom 21. bis 24. Juni 2022 in München stattfindet.
Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.
Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.
Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.
GreyOrange gibt die Ergebnisse einer gemeinsam mit der Bundesvereinigung Logistik (BVL) durchgeführten Studie zum Thema „Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien in der Intralogistik“ bekannt.
Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.
Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.
Mit einer Online-Veranstaltung am 15. Dezember 2021 eröffnet das KI-Förderprojekt IIP-Ecosphere an der Leibniz Universität Hannover ein Experimentierfeld für produktionsbezogene KI-Technologien. Unternehmen und weitere Interessierte sind eingeladen, sich über das Angebot zu informieren.
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