Künstliche Intelligenz

Bild: Juli Eberle / TUM
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„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
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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: Fraunhofer-Institut IWU
Bild: Fraunhofer-Institut IWU
Wie wird künstliche Intelligenz zum Standardwerkzeug für den Mittelstand?

Wie wird künstliche Intelligenz zum Standardwerkzeug für den Mittelstand?

Das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU möchte zusammen mit den produzierenden Unternehmen des Mittelstands die entscheidende Barriere für die Anwendung künstlicher Intelligenz überwinden: Die Köpfe sind überzeugt, aber die Umgestaltung der Produktionsanlagen und -prozesse in den Fabriken stockt. Deshalb arbeiten die Forscherinnen und Forscher an einem systematischen Leitfaden, mit dem KI zum Standardwerkzeug werden soll, das bessere Produkte mit geringerem Ressourceneinsatz ermöglicht. Erste Ergebnisse sind vielversprechend.

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Bild: ©monsitj/stock.adobe.com
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Universität Stuttgart und IBM treiben KI-Forschung in Deutschland voran

Universität Stuttgart und IBM treiben KI-Forschung in Deutschland voran

IBM (NYSE: IBM) und die Universität Stuttgart gaben bekannt, dass die Universität als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network beitritt, um im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen voranzutreiben. Das AI Horizons Network ist ein weltweites Netzwerk von Forschenden und Promovierenden, das von IBM ins Leben gerufen wurde, um in einer Reihe von Forschungsprojekten und Experimenten die Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, maschineller Sprachverarbeitung und verwandter Technologien gemeinsam voranzubringen. Zum jetzigen Zeitpunkt sind weltweit bereits über 80 wissenschaftliche Arbeiten aus dem Netzwerk veröffentlicht worden.

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Bild: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
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KI in der Industrie

KI in der Industrie

Die Industrie ist im KI-Fieber. Doch was bedeutet KI für Industrieprozesse eigentlich, was ist schwache und starke KI, wie starten Unternehmen erste Projekte, wie kann der Unternehmer Mitarbeiter weiterbilden, wo findet er Mitstreiter, wie geht der Betrieb mit Daten um, wie sammeln die Mitarbeiter Daten, was tun sie damit, existiert eine Cloud- oder Edge-Strategie?

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Bild: ©BillionPhotos.com/stock.adobe.com
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KI-Studie: Unternehmen gewichten Technologie und Qualifizierung gleich

KI-Studie: Unternehmen gewichten Technologie und Qualifizierung gleich

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.

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Bild: ©zapp2photo/Fotolia.com
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Teil 3 – Wie effizient ist das  autonome System?

Teil 3 – Wie effizient ist das autonome System?

Die Arbeitsgemeinschaft Autonome Systeme der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik hat zehn Grundsatzfragen zum Thema künstliche Intelligenz und autonome Systeme formuliert. Den Diskurs zu diesen Kernfragen im Umgang mit KI bildet die IT&Produktion einer Artikelserie ab. In diesem Interview erörtert Dr. Eckhard Roos, Leiter Industry Segment Management Process Automation bei Festo und Mitglied des Vorstands der VDI/VDE-GMA, wie effizient ein autonomes System ist.

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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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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.

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