Künstliche Intelligenz

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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Bild: Kaiserscholle GmbH
Bild: Kaiserscholle GmbH
Wie KI in der Krise Wirtschaftsleistung unterstützen kann

Wie KI in der Krise Wirtschaftsleistung unterstützen kann

Künstliche Intelligenz hat einen großen Einfluss auf die Zeit in der Corona-Krise, aber auch nach der Krise ist sie sehr hilfreich. Claudia Bünte ist Expertin auf dem Gebiet der KI und Professorin für ‚International Business Administration‘ mit Schwerpunkt Marketing an der SRH in Berlin. 2016 gründete sie die Marketingberatung ‚Kaiserscholle – Center of Marketing Excellence‘ und berät Top-Manager in Kernfragen der Markenführung und des Marketings.

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Bild: ©bizvector/stock.adobe.com
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Künstliche Intelligenz gezielt in der Wertschöpfung einsetzen

Künstliche Intelligenz gezielt in der Wertschöpfung einsetzen

Die Wettbewerbsfähigkeit deutscher produzierender Unternehmen hängt heute mehr denn je von der Fähig-keit ab, komplexen Herausforderungen wie volatilen Märkten effektiv zu begegnen. Insbesondere im industri-ellen Kontext ergeben sich durch eine stetig wachsende Datenverfügbarkeit sowie verbesserte Analysemög-lichkeiten erhebliche Potenziale: „Artificial Intelligence“ (AI), zu Deutsch „Künstliche Intelligenz“ (KI), ermög-licht die Verarbeitung großer Datenmengen und kann dabei helfen, Prognosen abzuleiten und die Entschei-dungsfindung zu erleichtern. Um diese Potenziale abrufen zu können, müssen Unternehmen befähigt wer-den, Künstliche Intelligenz in der Wertschöpfung gezielt einzusetzen.

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Bild: Juli Eberle / TUM
Bild: Juli Eberle / TUM
„Ethik muss Teil des Entwicklungsprozesses sein“

„Ethik muss Teil des Entwicklungsprozesses sein“

Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Entwicklung neuer Medizin-Technologien verlangt auch die verstärkte Berücksichtigung ethischer Aspekte. Ein interdisziplinäres Team der Technischen Universität München (TUM) spricht sich dafür aus, Ethik von Beginn an in den Entwicklungsprozess neuer Technologien zu integrieren. Alena Buyx, Professorin für Ethik der Medizin und Gesundheitstechnologien, erklärt den sogenannten ‚embedded ethics approach‘.

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Bild: Seidenader/Körber
Bild: Seidenader/Körber
Die Chance für Europa

Die Chance für Europa

Wie kaum eine andere Branche prägt der Maschinenbau das Selbstverständnis der deutschen Wirtschaft. Hier kommen Ingenieurskunst, Innovationsstärke und Tradition zusammen. Seit dem vergangenen Jahrzehnt spielen zunehmend digitale Technologien, wie künstliche Intelligenz und das Internet of Things die Hauptrolle auf der Agenda der Fertigungsindustrie und versprechen eine Zukunft von intelligenten und damit noch effizienteren Maschinen. Die Potenziale sind groß, aber Schnelligkeit ist gefragt. Denn mit der Zeit drängen zunehmend neue Wettbewerber auf den Markt und setzen die Platzhirsche unter Druck.

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Bild: ©Rzoog/Fotolia.com
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Mit künstlicher Intelligenz gegen Fachkräftemangel

Mit künstlicher Intelligenz gegen Fachkräftemangel

Mit einem auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden, digitalen Service-Ökosystem will das Forschungsprojekt Service-Meister dem Fachkräftemangel im Mittelstand entgegenwirken. In vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen fehlen Fachkräfte mit digitalem Knowhow, um Maschinen und Anlagen zu warten oder entsprechende Arbeiten im Kundenauftrag auszuführen.

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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.

Bild: Benteler International AG
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In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

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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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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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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.