Fachartikel

Bild: ICONAG-Leittechnik GmbH
Bild: ICONAG-Leittechnik GmbH
Trends in der 
Gebäudeautomation

Trends in der Gebäudeautomation

Bauherren, Planer und Betreiber von Immobilien stehen im Zuge der Digitalisierung vor der großen Aufgabe, die Gebäudeautomation weiter voranzubringen. Denn neben der Integration der vielfältigen gebäudetechnischen Systeme verschiedener Hersteller aus Bestands- und Neuanlagen müssen zunehmend Schnittstellen für Fremdsysteme bereitgestellt werden. Hierzu gibt Iconag Handlungsempfehlungen, wie Immobilien fit für die Digitalisierung gemacht werden können.

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Bild: Euresys SA
Bild: Euresys SA
Deep Learning Bundle for Object Localization and Identification

Deep Learning Bundle for Object Localization and Identification

The Deep Learning library EasyLocate completes a range of image processing and analysis libraries that are in regular use with an extensive user base, mostly machine manufacturers who supply the semiconductor and electronics industries. It will be launched as part of the Open eVision 2.15 software of Euresys and can be used to locate and identify objects, products, or defects.

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Bild: Panasonic Industry Europe GmbH
Bild: Panasonic Industry Europe GmbH
Vom autonomen 
Rollstuhl zur KI-Gehhilfe

Vom autonomen Rollstuhl zur KI-Gehhilfe

Die meisten westlichen Gesellschaften werden in der 2. Hälfte dieses Jahrhunderts mit dem konfrontiert sein, was in Japan im nächsten Jahrzehnt bereits Realität werden soll: die Kombination aus einer alternden Gesellschaft und einer schrumpfenden Bevölkerung. Um Krankenhäuser und Pflegeheime zu entlasten, hat der japanische Roboterhersteller Panasonic einige neue Serviceroboter entwickelt, vom Transportroboter für Medikamente und medizinische Proben bis hin zum autonomen Rollstuhl und einer Gehhilfe mit künstlicher Intelligenz.

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Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„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?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
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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KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

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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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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Sensoren lernen das Denken

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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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