Allgemein

Bild: Verband der TÜV e.V. (VdTÜV)
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Verbraucher wollen Sicherheit und Transparenz bei künstlicher Intelligenz

Verbraucher wollen Sicherheit und Transparenz bei künstlicher Intelligenz

Eine repräsentative Ipsos-Umfrage im Auftrag des TÜV-Verbands unter 1.000 Personen ab 16 Jahren hat ergeben, dass Verbraucher eine klare Kennzeichnung und unabhängigen Prüfungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz fordern. Positiv bewerten sie die Weiterentwicklung von KI in der Forschung, Medizin und Bildung. Auch der TÜV-Verband fordert gesetzliche Leitlinien für den KI-Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen sowie fortlaufende Prüfungen für lernende KI-Systeme.

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Bild: Messe München GmbH
Bild: Messe München GmbH
Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft

Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft

Eine effiziente Abfallwirtschaft gehört zu den großen Herausforderungen unserer Zeit – und neue, digitale Technologien können Kommunen, Bewohnern und Unternehmen dabei das Leben deutlich leichter machen. Die Bandbreite der Innovationen reicht von smarten Abfallbehältern bis hin zu selbstlernenden Sortiertechnologien. Die IFAT 2020 in München wird dazu die neuesten Entwicklungen präsentieren.

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Bild: Weidmüller Gruppe
Bild: Weidmüller Gruppe
Die Demokratisierung von maschinellem Lernen in der Industrie

Die Demokratisierung von maschinellem Lernen in der Industrie

Seit mehreren Jahren dringt die Digitalisierung immer weiter in die industrielle Produktion vor. Die Verheißungen, durch Datenerhebung und -analyse die eigene Effizienz und Produktivität zu steigern sowie neue datenbasierte Geschäftsmodelle zu entwickeln, klingen vielversprechend in einem Zeitalter, in dem die meisten Unternehmen auf der Suche nach neuen Wachstumsmöglichkeiten sind. Ein Bereich, dem ein enormes Potenzial zugeschrieben wird, ist künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning. Ein Kommentar von Tobias Gaukstern, Leiter der Business Unit Industrial Analytics bei Weidmüller.

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Bild: Plug-In Electronic GmbH
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5G mit neuer AI-Computing-Engine in kompakter Bauform

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5G mit neuer AI-Computing-Engine in kompakter Bauform Plug-In Electronic präsentiert die neuen Embedded Box-PCs aus dem Hause Vecow. Die Rechner sind durch ihre geringe Größe in nahezu jede Umgebung integrierbar und verfügen über zahlreiche Schnittstellen und Erweiterungsmöglichkeiten. Die SPC-5000-Serie besteht aus kompakten Embedded-Box PCs, die mit...

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Bild: artbalitsky/stock.adobe.com / KS-Energy-Verlag
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Umsetzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen

Umsetzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen

Umsetzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen Methoden und Vorgehensweisen, Anwendungsfälle und Best Practices Künstliche Intelligenz und Machine Learning stehen bei vielen Unternehmen ganz oben auf der Agenda. KI verspricht enorme Vorteile – von der Prozessoptimierung und Produktivitätssteigerung über optimierte...

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Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

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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.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
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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.

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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.

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Wie macht die intelligente Nutzung von Daten Fabriken fit für die Zukunft? Im Projekt ‚Datenfabrik.NRW‘ erarbeiten vier Fraunhofer-Institute (Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Materialfluss und Logistik IML, Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS) konkrete Anwendungen für den vielfältigen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion und setzen diese in realen Produktionsumgebungen bei Claas und Schmitz Cargobull um. Das Land Nordrhein-Westfalen fördert das Zukunftsprojekt mit 9,2Mio.€. Die Kompetenzplattform KI.NRW nimmt die Datenfabrik.NRW als KI-Flagshipprojekt in ihr Netzwerk auf.

Bild: Arrow Central Europe GmbH
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Guardian Technologies gewinnt Innovators Award von Arrow Electronics

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Das KI-Startup Guardian Technologies aus Wangen im Allgäu ist der diesjährige Gewinner des Innovator Awards von Arrow Electronics. An dem Wettbewerb haben mehr als 50 Technologie-Startups aus Deutschland, Österreich und der Schweiz teilgenommen. Zwölf Unternehmen sind in das Finale eingezogen. Das im Jahr 2020 gegründete Unternehmen Guardian Technologies ist ein Hersteller von kompakten, KI- und Kamera-basierten Systemen, die Brände schnell entdecken und löschen können.