Mouser Electronics führt ab sofort das Evaluierungskit i.MX 8M Plus von NXP Semiconductors im Sortiment.
Mouser Electronics führt ab sofort das Evaluierungskit i.MX 8M Plus von NXP Semiconductors im Sortiment.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Industrie soll nach den Plänen der EU reguliert werden.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wesentlicher Treiber für die Zukunfts- und Innovationsfähigkeit der Unternehmen in Deutschland und Europa.
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.
Produktionsplanung, Logistik, Wartung, Qualitätskontrolle – in der industriellen Fertigung gibt es viele Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz.
Mit der Neon-Serie bietet Aaronn nun auch das ‚Edge Video Analytics‘-System von Adlink Technology an.
„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.
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.
Der KI Rugged Computer RS A3N von Syslogic wurde mit einem Red Dot Award in der Katagorie Produktdesign ausgezeichnet.
Die Nanya Technology Corporation (Nanya) setzt künstliche Intelligenz (KI) ein, um die Produktivität und Qualität seiner Produktion zu erhöhen.
Auf der Hannover Messe stellt T-Systems sein neues Angebot für künstliche Intelligenz (KI) erstmals vor.
Um künstliche Intelligenz nutzen zu können, braucht ein Unternehmen nicht zwingend einen ausgewiesenen Fachmann. Eine Fraunhofer-Studie zeigt, wie kleine und mittlere Unternehmen stattdessen vorgehen können.
Lanner Electronics (TAIEX 6245) gibt bekannt, dass seine hyperkonvergente Infrastruktur-Appliance FX-3420 und seine Edge KI Appliance LEC-2290 offiziell als NGC-fähige Server für Edge-Computing-Plattformen validiert wurden.
Zum heutigen Start der digitalen Hannover Messe stellen DIN und DKE ein Whitepaper vor, das in vier Szenarien die Digitalisierung der Normung und Normen bis 2030 beschreibt.
Smart Maintenance für Werkzeugmaschinen, von intelligentem Zustandsmonitoring über Ausfallprognosen bis zur Unterstützung von Service-Technikern bei der Wartung – all das steckt im Exponat des Fraunhofer IPK auf der Hannover Messe 2021.
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.
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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