Quantencomputer sind um ein vielfaches schneller als gewöhnliche Computer – aber welche Anwendungen sind damit möglich? Eine Studie der Fraunhofer-Allianz Big Data AI gibt Antworten.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfolgt zunehmend in Bereichen, die zu den kritischen Infrastrukturen gerechnet werden. Was bedeutet dies für die Anforderungen an KI? Und wird KI selbst zu einer Kritischen Infrastruktur? Die Folgen wären erheblich.

Künstliche Intelligenz im Unternehmen einführen ist ein wichtiger Wirtschaftsfaktor, stellt aber viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Drei Fraunhofer- Institute haben dafür ein „AI Kick-Starter Bundle“ auf den Weg gebracht.

Sprachassistenzlösungen sind in der deutschen Industrie und Wirtschaft enorm gefragt. Die bisher größte Hürde für eine Umsetzung sind europäische Standards der Datensicherheit. Fraunhofer-Institute wollen mit Speaker nun eine deutsche Antwort auf Siri entwickeln.

Machine Learning spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Beim klassischen maschinellen Lernen findet das Training der neuronalen Netze vorwiegend in der Cloud statt, wobei ein ständiger Upload neuer Daten erforderlich ist. Geht das nicht auch anders?

Gemeinsam mit VW entwickelten Fraunhofer-Forscher ein neues Dialogsystem für domänenspezifisches Wissen, das sich durch „Informiertes Maschinellen Lernens“ deutlich von Alexa, Siri und Co. abgrenzt. Der smarte Sprachassistent im Auto zeigt exemplarisch, wie Unternehmen Dialogsysteme für die intuitive Interaktion mit Technik und für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle nutzen können.

NRW will die Leitregion für die akademische Aus- und Weiterbildung auf den Gebieten Data Science, Maschinelles Lernen und KI werden. Dafür arbeitet das Land nun mit dem Fraunhofer Institut IAIS in Sankt Augustin zusammen.

Der Technologietag der Fraunhofer-Allianz Big Data am 5. und 6. Oktober 2017 in Nürnberg bietet zukunftsweisendes Know-how für die Industrie 4.0. Fraunhofer-Experten geben Einblicke in die neuesten Big-Data-Verfahren und Machine-Learning-Methoden für die Datenanalyse und Informationsverarbeitung in der industriellen Produktion. Best-Practice-Beispiele und eine begleitende Fachausstellung reflektieren den aktuellen Stand der Technik. Die Anmeldung zur Veranstaltung ist noch bis September möglich.

Autonom fahrende Fahrzeuge müssen Verkehrszeichen zuverlässig erkennen. Forscher des Fraunhofer-Instituts entwickeln derzeit Techniken, um komplexe Verkehrsführungen in Baustellen in Echtzeit zu simulieren.

Der neue Insider Talk zum Thema „Future of Machine Learning“ untersucht die positiven und kritischen Zukunftsaussichten für Maschinelles Lernen. Gemeinsam mit den Experten Dr. Stefan Rüping, Fraunhofer IAIS, und Dr.-Ing. Sebastian Stober, Universität Potsdam, diskutieren Nico Litzel, Chefredakteur BigData-Insider.de, und Oliver Schonschek, Technology Analyst bei Insider Research, über die Zukunft des Maschinellen Lernens.