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Schlagwort: künstliche Intelligenz

  • Wie der Mittelstand Künstliche Intelligenz integriert

    Wie der Mittelstand Künstliche Intelligenz integriert

    Wie Unternehmen und Verbraucher von KI-Integration im Produkt profitieren

    Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Schlagwort und eine mittlerweile fast  unübersichtliche Welt. Gerade mittelständische Unternehmen stehen vor der Herausforderung, rechtzeitig entsprechende Lösungen zu finden oder Ressourcen zu schaffen und Knowhow zu entwickeln. Die Herausforderung beginnt aber schon früher: Vom Produktmanagement bis zur Forschung und Entwicklung müssen alle wissen, wie ein nutzenorientierter Innovationsprozess mit KI abläuft und was dies im kurz- bis zum langfristigen Produktzyklus bedeutet.

    Als Embedded-KI werden Elektroniksysteme bezeichnet, in denen KI autark und lokal wirkt. Das Marktpotenzial ist enorm – mitverursacht durch Mitläufertrends wie (I)IoT, entsprechende Connectivity, Security und Cloud Services. Allied Analytics schätzt den KI-Halbleitermarkt im Jahre 2030 auf über 190 Mrd. US-Dollar Volumen. Zum Vergleich: das Wachstum des AI-as-a-service-(Cloud-)Marktes wird auf fast 44 Mrd. US-Dollar im gleichen Zeitraum geschätzt.

    Embedded-KI-Innovationen

    Embedded-KI ist erst am Anfang seines Entfaltungspotenzials, sodass dies im aktuellen Stadium jedem Produkt einen Unique Selling Point (USP) verpasst. Wichtig ist jedoch stets, dass Einsatz und Nutzen für den Hersteller und Anwender miteinander in Einklang sind. Dabei schafft Embedded-KI vor allem in den Bereichen Maschinenbau, Medizin, Verbraucher, Automotive sowie in der Produktion und Herstellung Verbesserungen, erschafft neuartige Funktionen und kann sogar Leben und Umwelt retten. Cloud-KI allein ist nur ein Übergang, die Zukunft liegt bei dezentraler Verarbeitung, ist sich Viacheslav Gromov, Geschäftsführer des Embedded-KI-Anbieters AITAD, sicher: “Wir arbeiten am Sensor auf der Platine mit derart großen Datenmengen, dass wir sie gar nicht weiter übertragen könnten. Die KI muss sie direkt vor Ort weiterverarbeiten und verwerfen, um die gewollten, tiefgehenden Zusammenhänge aufzuspüren.”

    Mit Embedded-KI wird die lokale Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht, sodass das Risiko des Abfangens oder Manipulieren von sensiblen Daten verringert wird. Das führt zu einer höheren Daten- und Systemsicherheit. Ein Gerät muss keine performante Netzwerkinfrastruktur vorhalten, um Daten verarbeiten zu können. Somit ist eine geringere Konnektivität erforderlich, was die Produktionskosten reduziert. Embedded-KI lebt auf beschränkten Ressourcen, was Stromversorgung (auch Batteriebetrieb), Rechen- und Speicherleistung angeht. Solche Komponenten erfassen und verarbeiten die Daten sofort, und können darauf in Millisekunden reagieren, was bei vielen Anwendungen ein Muss ist. Ebenso kann das Gerät Daten in Echtzeit analysieren und überträgt nur das, was für die weitere Analyse in der Cloud relevant ist (Stichwort: Datenmengen reduzieren).

    Ein Markt mit großem Wachstumspotenzial

    In der Praxis lässt sich Embedded-KI in drei wesentliche Einsatzgruppen aufteilen: funktionale Innovationen, User Interaction und Predictive/Preventive Maintenance. Ersteres ermöglicht neuartige Funktionen, die den Zielnutzen eines Produkts oder Prozesses optimieren oder gar verändern. Als zusätzliches, sich daraus ergebendes Feld wird User Interaction ausgelagert. Diese erstreckt sich von einfacher Sprach-Befehlseingabe (d.h. KWS, Keyword Spotting) über Gestenerkennung bis hin zu komplexeren Mensch-Maschine-Kollaborationen wie Bedienertracking, Augentracking oder Werkstückerfassung. Als wohl größte “hidden needs” vieler Produkthersteller sind aktuell die typischen Wartungsthemen wie die vorausschauende Wartung oder vorbeugende Wartung anzusehen, die über einfaches Condition Monitoring hinausgehen und wirklich frühzeitige und intelligente Vorhersagen über konkrete Fehlerbilder liefern.

    “Die meisten Unternehmen wissen oft gar nicht, was in ihren Produkten für Möglichkeiten stecken.” erklärt Gromov. “Wir haben ein Labor, in denen wir mit modernster Technik Daten sammeln, aber auch in wenigen Stunden Hardware produzieren und für die Serie testen können. Von der Vielzahl der Möglichkeiten, Embedded-KI zu integrieren, sind die meisten unserer Kunden sichtlich überrascht. In den Kunden-Prototypen kommen aber nur die Komponenten, die den größtmöglichen Nutzen für den Kunden und Anwender haben. Der Embedded-KI-Markt ist teilweise noch sehr undurchsichtig. Hier braucht es definitiv noch mehr Aufklärungsbedarf – vom Management bis hin zu den Entwicklern.”

    Unternehmen sollten auf Individuallösungen setzen

    Der Embedded-KI-Markt ist noch weitgehend unbesetzt, wobei immer mehr Insellösungen oder niederschwellige Angebote hinzukommen. “Wir empfehlen Unternehmen ganz klar einen Ansatz weg von fertigen Insellösungen. Diese können nur begrenzt auf die Bedürfnisse angepasst werden, mit kleineren oder größeren Abstrichen. Individuelle Systemanfertigungen haben einen viel größeren Spielraum. Das heißt herauszufinden, welches KI-Modell ins Produkt passt, wie sie sich effektiv auf Hardware umsetzen lässt, dafür die entsprechenden Systemkomponenten anhand gesammelter und ausgewerteter Daten zu entwickeln, das Ganze anhand eines Prototyps umzusetzen und in Praxis zu testen. Das klingt am Anfang nach viel Aufwand. Wenn man sich aber anschaut, wie lange das Produkt auf dem Markt ist und welche Vorteile Unternehmen und Nutzer zum Beispiel auch gerade im Bereich Preventive/Predictive Maintenance davon haben, dann lohnt sich die Investition auf jeden Fall,” so Gromov weiter.

    Täglich ergibt sich ein ähnliches Bild bei der Produktentwicklung, meint Viacheslav Gromov: “Aufklärung, Ressourcen und Kompetenzen sind das eine. Darüber hinaus gibt es erfahrungsgemäß einige Stolpersteine: Die meisten Mittelständler scheitern bereits an Datenarten. Meistens werden Daten unüberlegt gesammelt – mit falschen Intervallen, Abtastraten, Auflösungen, mit falscher Sensorik oder am falschen Ort. Spätestens sind es aber die spezifischen Anforderungen außerhalb des Standardprozesses, die den Endpunkt der eigenen Entwicklung bedeuten. Probieren Unternehmen beispielsweise ein Machine-Learning-Modell mit DNNs (also sogenannten verzögerten neuronalen Netzen) mit den gängigen Frameworks zu implementieren, stoßen sie schnell an Grenzen. Das geht nur mit eigener Erfahrung und eigens angepassten, halbautomatisierten Werkzeugen.”

    Quellenangaben:

    • Artificial Intelligence Chip Market Size, Share | Analysis-2030 (alliedmarketresearch.com)
    • Artificial Intelligence as a Service Market Trends and Growth Forecast 2030 | MRFR (marketresearchfuture.com)

    Weitere Informationen:

    https://aitad.de

    Bildquelle:

    @AITAD

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    Martina Gruhn
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  • Grüne wollen Betriebsräte stärken und in die digitale Transformation einbinden

    Grüne wollen Betriebsräte stärken und in die digitale Transformation einbinden

    Heute wird das Betriebsrätegesetz vom 4. Februar 1920 100 Jahre alt. Die digitale Transformation ist in den vergangenen Jahren massiv vorangeschritten, das Mitbestimmungsrecht der Betriebsräte in den Unternehmen jedoch nicht. Das wollen die Grünen nun ändern. Sie fordern, dass die Mitbestimmung der Betriebsräte auf die aktuellen Entwicklungen angepasst werden müsse. Ansonsten drohten den Beschäftigten vieler Betriebe ernste, unangenehme Konsequenzen. Diese könnten letztlich zu einer kompletten Überwachung der gesamten Belegschaft und massiven psychischen Belastungen führen, meint Beate Müller-Gemmeke, Sprecherin für ArbeitnehmerInnenrechte und aktive Arbeitsmarktpolitik bei den Grünen.

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  • Ist Europa innovationsfreudig genug?

    Ist Europa innovationsfreudig genug?

    Nur wer rechtzeitig in Innovationen investiert, hat eine Chance, auch in Zukunft erfolgreich zu sein und gegen die Konkurrenz zu bestehen. Doch wie innovativ ist Europa? Dieser Frage geht Deloitte in einer aktuellen Umfrage nach. In dieser geht es um die Innovationsbereitschaft von Unternehmen sowie deren Einsatz von Technik und künstlicher Intelligenz (KI). Hierbei zeigt sich, dass viele Betriebe die Zeichen der Zeit erkannt haben und auf Innovationen setzen.

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  • Wie mutig stellt sich die Kirche der digitalen Transformation?

    Wie mutig stellt sich die Kirche der digitalen Transformation?

    Wenn die Kirche im dritten Jahrtausend noch von Relevanz sein möchte, muss sie sich den Menschen zuwenden und diese ins Zentrum allen Redens und Handelns stellen. Gerade die digitale Transformation bietet hierfür reichlich Gelegenheit. Die Kirche muss das Alte bewahren, ohne das Neue zu verteufeln, wenn sie sich nicht selbst überflüssig machen möchte. Aktuell diskutieren viele Kirchenvertreter darüber, wie mit der Digitalisierung und ihren Auswirkungen auf die Menschheit umzugehen ist.

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  • Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Betrieben bereits Alltag

    Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Betrieben bereits Alltag

    Eine aktuelle Studie rund um das Thema KI kommt zu erstaunlichen Ergebnissen: Offensichtlich ist „artificial intelligence“ bereits ein fester Bestandteil vieler Unternehmen. Vor allem Routineaufgaben können Maschinen und Roboter übernehmen. Hierdurch wird die menschliche Belegschaft entlastet und kann sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren. Es gibt aber noch viele weitere Aufgabenfelder, in denen KI für die Betriebsabläufe hilfreich ist.

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  • Selbstlernende Packroboter – Amazon setzt auf Automatisierung

    Selbstlernende Packroboter – Amazon setzt auf Automatisierung

    Amazon hat ein Patent für selbstlernende Packroboter erhalten. Diese sollen menschliche Greifeigenschaften imitieren und hierdurch Mitarbeiter in Packstationen überflüssig machen. Schon mit seiner „Picking Challenge 2015“ hat Amazon Interesse an Greiftechniken für Roboter gezeigt. Insgesamt zeigt das Patent Amazons Fokus auf Automatisierung und das Bestreben, die eigenen Unternehmensprozesse noch günstiger zu machen.

    Das hat es mit dem Amazon Patent auf sich

    Aktuell sind etwa 200.000 Mitarbeiter in den Amazon Packzentren beschäftigt. Diese werden für die Organisation des Warenlagers und das Verpacken von Päckchen gebraucht. Das liegt daran, dass Roboter aktuell noch nicht in der Lage sind, so präzise zu greifen wie ein Mensch und in Bezug auf motorische Fähigkeiten noch recht unbeholfen sind. Das soll mit dem Amazon Patent für selbstlernende Packroboter=“noopener noreferrer“>Amazon Patent für selbstlernende Packroboter anders werden. Das Patent sieht vor, dass Roboterarme beim Ausführen von Greiftätigkeiten lernen, indem Daten in einer großen Datenbank gespeichert werden. In Kombination mit weiteren Informationen aus einer anderen Datenbank lässt sich so eine Greifstrategie entwickeln. Die Greifbewegungen der Roboter werden hierdurch viel präziser und ähneln mehr denen eines Menschen. Hierdurch wird das Verpacken für die Amazon Mitarbeiter deutlich leichter. Auf lange Sicht könnten die Roboter die Pakete sogar komplett ohne menschliches Zutun packen.

    Gewinner der Amazon „Picking Challenge 2015“ war das „Robotics and Biology Laboratory“, RBO, der TU Berlin.

    Quelle: RBO TU Berlin / YouTube.com

    Schon heute kommen Hilfsroboter in den Amazon Packzentren zum Einsatz

    Schon heute werden die Mitarbeiter in den Amazon Packzentren von rund 45.000 sogenannte Kiva-Robotern unterstützt. Hierbei handelt es sich um selbstfahrende Roboter, die sich eigenständig im Lager bewegen. Sie haben die Aufgabe, bestimmte Produkte im Lager ausfindig zu machen. Die Roboter fahren dann zu dem entsprechenden Regal, heben es an und fahren es zum Packbereich. Hier wartet schon ein Mitarbeiter, der die benötigten Waren in Empfang nimmt und verpackt. Anschließend fährt der Roboter das Regal wieder an die Ausgangsstelle zurück, setzt es ab und fährt bei Bedarf zum Aufladen. Die Kiva-Roboter sind hierbei so designt, dass sie auf dem Weg zu einem Regal unter den anderen Regalen im Lager hindurchfahren können. So behindern sie nicht die „Highways“, auf denen Roboter fahren, die mit einem Regal beladen sind.

    Ein Tag im „Leben“ eines Kiva-Roboters:

    Quelle: FORA.tv / YouTube.com

    Amazons Hang zur Automatisierung hat Tradition

    Schon lange ist Amazon auf der Suche nach Möglichkeiten, die motorischen Fähigkeiten seiner Roboter zu optimieren. Immerhin würde die Möglichkeit, 200.000 Mitarbeiter durch automatisierte Roboter zu ersetzen, ein immenses Einsparpotential bedeuten. Unter anderem deshalb hat der Konzern im Mai 2015 die sogenannte „Picking Challenge“ durchgeführt. Techniker, Wissenschaftler und Studenten waren dazu aufgerufen, Robotern das Greifen beizubringen. Die Aufgabe bestand darin, verschiedene Gegenstände mit einem künstlichen Arm aus einem Regal zu nehmen und behutsam in eine Kiste zu legen. Damals setzten sich Forscher der Technischen Universität Berlin gegen zahlreiche Mitbewerber – unter anderem aus dem MIT – durch und gewannen den Wettbewerb. Das neue Amazon Patent ist nur ein sachlogischer nächster Schritt in Richtung vollautomatisierter Packprozesse.

  • Thüringer Start-up ifesca GmbH erhält erste Finanzierung

    Thüringer Start-up ifesca GmbH erhält erste Finanzierung

    Start für innovative Prognose- und Optimierungsplattform

    Erfurt / Ilmenau: Bereits kurze Zeit nach der originären Gründung der ifesca GmbH gelang es den Gründern die Startfinanzierung für ihr Unternehmen zu sichern. Der Fokus des Ilmenauer Start-ups richtet sich auf die Entwicklung und Vermarktung einer cloudbasierten Softwarelösung unter Verwendung Künstlicher Intelligenz. Damit sollen hochkomplexe Prognose- und Optimierungsaufgaben in kürzester Zeit und zudem komfortabel gelöst werden. Dieses innovative Konzept überzeugte die Thüringer Aufbaubank-Tochter bm|t (bm-t beteiligungsManagement thüringen gmbh), die sich folglich über den TSF (Thüringer Start-up-Fonds) mit einem sechsstelligen Betrag an der ifesca GmbH beteiligte. Damit wurde die Finanzierung des Unternehmensaufbaus sowie der Entwicklung dieser neuartigen Softwarelösung sichergestellt.

    Unabhängig von der Branche müssen Unternehmen tagtäglich eine Vielzahl von Entscheidungen treffen. Hierzu werden Entscheidungshilfesysteme eingesetzt, die jedoch aufgrund der zunehmenden Digitalisierung (Stichwort: “Industrie 4.0″ oder “Big Data”) und der daraus resultierenden Datenflut an ihre Grenzen stoßen. Die ifesca GmbH plant, diesem Umstand auf Basis eines völlig neuen Software-Architekturansatzes Rechnung zu tragen. Dieser Ansatz wird es ermöglichen, sowohl die Prognosegüte und Optimierungsqualität als auch den Automatisierungsgrad und die Performance des gesamten Systems gegenüber dem Einsatz herkömmlicher Lösungen signifikant zu erhöhen. Für den Kunden ergeben sich dadurch enorme Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Als erster Zielmarkt wird der deutsche und mittelfristig auch der Internationale Energiemarkt adressiert. Hintergrund ist die langjährige Erfahrung der Gründer in diesem Bereich aufgrund ihrer bisherigen Tätigkeit beim Fraunhofer IOSB-AST. Im energiewirtschaftlichen Umfeld sind die Unternehmen dadurch charakterisiert, das sie regelmäßig Prognosen von Energiemengen oder -leistungen erstellen müssen, die wiederum die Grundlage für die Berechnung optimaler Entscheidungen hinsichtlich des Energiehandels, der Energielieferung, der Energieumwandlung sowie des Energietransports bilden. Dass ein derart performantes und bedienerfreundliches Prognose- und Optimierungssystem darüber hinaus auch in vielen anderen Bereichen wie bspw. dem Versicherungssektor oder bei Speditionsunternehmen durchaus Interesse wecken wird, ist die feste Überzeugung des jungen Spezialistenteams um den Geschäftsführer Herrn Sebastian Ritter.

    Über den TSF: Der TSF hat ein Volumen von EUR 18,75 Mio. und kann bis zu EUR 1,2 Mio. in junge, innovative Start-up-Unternehmen aus Thüringen in Form von Minderheitsbeteiligungen investieren. Die Gründung darf nicht länger als 5 Jahre zurückliegen.

    Über die bm|t: Die bm|t mit Sitz in Erfurt ist eine Tochter der Thüringer Aufbaubank und eine der ersten Adressen für Beteiligungen in Thüringen. Die bm|t führt aktuell acht Fonds mit einem Gesamtvolumen von rund 320 Millionen Euro, die sich an innovativen Unternehmen nahezu aller Branchen und in allen Phasen der Unternehmensentwicklung sowohl in der Gründungs- als auch in der Wachstumsphase oder in Unternehmensnachfolgesituationen beteiligen.

    Die ifesca GmbH wurde im Dezember 2016 gegründet und umfasst ein multidisziplinäres Expertenteam aus derzeit 7 Mitarbeitern, die bereits viele Jahre erfolgreich zusammengearbeitet haben. Damit vereint das junge Unternehmen innovative Ideen und Visionen mit langjähriger Erfahrung im gesamten Spektrum von Softwareentwicklung für den deutschen und Internationalen Energiemarkt über Vertrieb, Marketing und Support bis hin zu wissenschaftlichem Expertenwissen in den Bereichen Prognose und Optimierung. Das Ziel des Unternehmens ist die optimale Unterstützung von Entscheidungshilfeprozessen durch das Angebot von innovativen Softwarelösungen insbesondere im Bereich Prognose und Optimierung und den zugehörigen Dienstleistungen.

    Kontakt
    ifesca GmbH
    Sebastian Ritter
    Am Vogelherd 10
    98693 Ilmenau
    8929667
    info@ifesca.de

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    Booking.com will sein Angebot mit künstlicher Intelligenz personalisieren

    Mit QR-Codes bietet das Reiseportal Booking.com seinen Nutzern Zugang zu diversen Serviceleistungen. Das Ziel: Ein individuelles Angebot zu schaffen, das den Interessen und Wünschen der Kunden gerecht wird. Der Trend geht somit weg von Personengruppen hin zu Individuen. Aktuell befindet sich das Projekt noch in der Testphase, es soll aber bald ausgeweitet und universell genutzt werden.

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