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.
Wolfgang Braunmiller ist mit Wirkung zum 1. September 2020 Teil der Geschäftsführung von Valantic und verantwortlich für das Competence Center valantic people mit Fokus auf SAP Human Capital Management (HCM).
Wie wird künstliche Intelligenz die Arbeitswelt verändern? Wie können Unternehmen neue Technologien einsetzen, um ihre Beschäftigten zu entlasten und ihre Wettbewerbs-fähigkeit zu steigern? Und wie können Beschäftigten auf den Wandel vorbereitet werden? Antworten auf diese Fragen liefert das Kompetenzzentrum ‚KI für die Arbeitswelt des industriellen Mittelstands‘ (Kiam), das am 01. Oktober im Rahmen des Spitzenclusters it‘s OWL gestartet wird. 18 Hochschulen und Unternehmen entwickeln gemeinsam mit der IG Metall konkrete Ansätze für Arbeitsplatzgestaltung und Qualifizierung. Das Kompetenzzentrum wird in den nächsten fünf Jahren mit 10,7Mio. Euro durch das Bundes-ministerium für Bildung und Forschung gefördert (Projektvolumen 12,2Mio. Euro).
Der TÜV-Verband fordert in einem Positionspapier KI-gestützte Anwendungen und Systeme — etwa automatisierte Fahrzeuge oder Roboter — in Abhängigkeit vom Risiko zu regulieren.
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‘.
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.
In einer neuen Studie zeigen die Technologieorganisation VDE und die Bertelsmann Stiftung, wie sich Ethikprinzipien für künstliche Intelligenz (KI) in die Praxis bringen lassen. Zwar gibt es eine Vielzahl an Initiativen, die ethische Richtlinien für die Gestaltung von KI veröffentlicht haben, allerdings bis dato kaum Lösungen für deren praktische Umsetzung. Genau hier setzt der VDE als Initiator und Leiter der ‚AI Ethics Impact Group‘ gemeinsam mit der Bertelsmann Stiftung an.
Während viele europäische Staaten gerade dabei sind, den Mobilfunk der 5. Generation aufzubauen, arbeitet die Forschung bereits an seiner Optimierung. Denn obwohl 5G seinen Vorgängern weit überlegen ist, hat auch der neueste Mobilfunkstandard noch Verbesserungspotenzial: Besonders in urbanen Gebieten, in denen ein direkter Sichtkontakt zwischen Sender und Empfänger erschwert ist, funktioniert die Funkverbindung oftmals noch nicht zuverlässig. In dem kürzlich gestarteten EU-Projekt Ariadne erforschen nun elf europäische Partner, wie sich durch die Nutzung von hohen Frequenzbändern und künstlicher Intelligenz eine fortschrittliche Systemarchitektur für »Beyond 5G« entwickeln lässt.
Schon vor der Corona-Krise steckten 99% der Unternehmen in Deutschland in einer Transformation.
Von Februar bis April befragte der Digitalverband Bitkom Industrieunternehmen nach dem Stand der Digitalisierung. Im Vergleich zur Studie von vor zwei Jahren zeigt sich eine positive Entwicklung.
Unternehmen mit KI-Projekten sind dann am erfolgreichsten, wenn die Qualifizierung der eigenen Mitarbeiter den gleichen Stellenwert wie Investitionen in intelligente Technologien hat. Dazu gehört auch das Schaffen einer Lernkultur, die diese Qualifizierungsmassnahmen trägt. Das ist das Kernergebnis einer im Auftrag von Microsoft durchgeführten internationalen Studie. In einer Datenanalyse wurden dafür rund eine halbe Million englischsprachiger Beiträge ausgewertet und zusätzlich im März 2020 Interviews mit rund 12.000 Fach- und Führungskräften aus 20 Ländern geführt.
Die Covid-19-Krise hat den deutschen Mittelstand hart getroffen: 73% der kleineren oder mittleren Unternehmen (KMU) sind von Ausfällen in der Lieferkette betroffen.
Die FAU hat zum 1. Mai 2020 an ihrer Technischen Fakultät unter dem Namen Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE) ein eigenes Department für Forschung und Lehre zu künstlicher Intelligenz (KI) im Umfeld Gesundheit gegründet.
Die aktuelle Corona-Krise betrifft alle Branchen und stellt Unternehmen vor völlig neue Herausforderungen.
Das Video zeigt die Demonstration einer auf KI basierenden sozialen Distanzierungsüberwachung für Einzelhandelsgeschäfte durch Evotegra.
Fast sechs Prozent der Unternehmen in Deutschland haben im Jahr 2019 künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Diese Unternehmen gaben rund 4,8 Milliarden Euro im Bereich KI aus und beschäftigten 139.000 Personen ganz oder teilweise mit KI-Tätigkeiten. Jedoch fehlt es an geeignetem Personal: Fast jede zweite offene KI-Stelle konnte im vergangenen Jahr nur unzureichend oder überhaupt nicht besetzt werden. Zu diesen Ergebnissen kommt eine Studie des ZEW Mannheim im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi).
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.
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.