ind-ai.net 4 2021

Bild: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, eigene Berechnung auf Basis von Textkernel-Daten, 2020
Bild: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, eigene Berechnung auf Basis von Textkernel-Daten, 2020
Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern

Mint-Studium und Berufserfahrung besonders gefragt bei deutschen KI-Arbeitgebern

Wer im Bereich der ku?nstlichen Intelligenz (KI) arbeiten mo?chte, sollte vielseitig einsetzbare Fa?higkeiten aus Mint-Fachrichtungen wie Informatik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik mitbringen.

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Bild: VDI/VDE-IT
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Energiesparsamer KI-Chip gewinnt Innovationswettbewerb

Energiesparsamer KI-Chip gewinnt Innovationswettbewerb

„Welcher Chip schafft es, in EKG-Daten Herzrhythmusstörungen und Vorhofflimmern mit mindestens 90 Prozent Genauigkeit zu erkennen und dabei am wenigsten Energie zu verbrauchen?“ So lautet die Aufgabe des Pilotinnovationswettbewerbs ‚Energieeffiziente KI-Systeme‘ des Bundesfor schungsministeriums (BMBF). Die Sieger wurden von Bundesforschungsministerin Anja Karliczek ausgezeichnet – mit dabei das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS gemeinsam mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.

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Bild: ©peshkova/stock.adobe.com
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Toyota und Siemens kooperieren bei digitaler Transformation für Druckguss

Toyota und Siemens kooperieren bei digitaler Transformation für Druckguss

Um ihr Ziel der Herstellung von Qualitätsteilen zu unterstützen, haben die Toyota Industries Corporation und Siemens gemeinsam eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die Produktanomalien im Aluminiumdruckguss, einem Schlüsselprozess in der Produktion von Klimakompressoren für die Automobilindustrie, vorhersagen kann.

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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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Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.

Bild: Fraunhofer IGD
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Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.