Künstliche Intelligenz

Bild: Blue Yonder, Inc.
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Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

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.

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Neue Zusammenarbeit von TUM und Fujitsu

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Alltag ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern wirft auch eine Reihe ethischer Fragen auf. Mit diesen Fragen befasst sich das Institute for Ethics in Artificial Intelligence (IEAI) der TUM und wird dabei künftig vom japanischen Technologiekonzern Fujitsu unterstützt.

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Bild: ©zapp2photo/stock.adobe.com
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Wissensmanagementlösungen in Industrieunternehmen auf dem Vormarsch

Wissensmanagementlösungen in Industrieunternehmen auf dem Vormarsch

Smarte Fabriken und vernetzte Arbeitsprozesse sind mittlerweile fester Bestandteil des digitalen Wirtschaftslebens. Diese digitale Transformation bringt viele Vorteile, führt aber gleichzeitig auch zu einem Anstieg der Datenmengen in Unternehmen. Besonders im Industrieumfeld gilt es die vorhandenen Informationen aus Administration/Organisation mit jenen der Produktion zu verknüpfen, um daraus einen Mehrwert zu generieren. Eine Herausforderung, die mit modernen Wissensmanagementlösungen einfach zu lösen beziehungsweise zu handhaben ist.

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

KI übertrifft Mensch bei Spracherkennung

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

Unternehmen reagieren bei ethischen KI-Fragen zögerlich

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

Artikelserie Stuttgarter Innovationstage (Teil 1): Selbstlernende Steuerungssysteme

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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Bild: ©Alexander Limbach/Fotolia.com
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„Wir müssen den Maschinen Meta-Regeln mitgeben“

„Wir müssen den Maschinen Meta-Regeln mitgeben“

KI-basierte Systeme und Maschinen werden immer autonomer, selbstständiger und intelligenter. Ob und wie ist es zu schaffen, dass sie auf Dauer menschlichen Werten und Regeln folgen? Dr. Kurt D. Bettenhausen, Vorsitzender des interdisziplinären Gremiums Digitale Transformation im VDI und Vorstandsmitglied der VDI/VDE-GMA, spricht im zehnten Teil unserer Serie Autonome Systeme mit dem VDI.

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Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

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„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?

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KI-Verfahren für die Produktion

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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.

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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.

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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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