Tag: maschinelles lernen

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Intelligenz trifft Effizienz am Netzwerkrand

Edge-KI: Leistung skalieren statt überdimensionieren

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen am Edge implementieren – das verschlankt Datenströme zur Cloud, reduziert Latenzen und erhöht die Sicherheit. Um dabei Energie und Kosten zu sparen, kommt es auf die richtige Dimensionierung an.

Yann LeFaou

3. July 2025

Von der Cloud ans Edge

Maschinelles Lernen für Power-Management-Systeme

Maschinelles Lernen revolutioniert das Power-Management, indem es intelligente Vorhersagen und adaptive Steuerungen ermöglicht. tinyML bietet hierfür eine energieeffiziente Lösung am Netzwerkrand, die zuverlässige Batterieverwaltung sicherstellt und gleichzeitig den Stromverbrauch minimiert.

John Carpenter

11. December 2024

Ist das noch Phsyik?

Kommentar: Was ich als Physikerin über den Nobelpreis denke

Der diesjährige Physik-Nobelpreis ging an Hopfield und Hinton für „Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen“. Ist das gerechtfertigt, obwohl das Thema eigentlich nicht zur Physik gehört?

Sabine Synkule

10. October 2024

Machine Learning

Physik-Nobelpreis: John J. Hopfield und Geoffrey E. Hinton ausgezeichnet

John J. Hopfield, Princeton University, und Geoffrey E. Hinton, University of Toronto, erhielten den Physik-Nobelpreis 2024 „für bahnbrechende Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen“.

Martin Probst

7. October 2024

Unsichtbare Prozesse sichtbar machen

Neuronale Netze mit Fischertechnik erkunden

Neuronale Netze treiben maschinelles Lernen und Robotik voran. Fischertechnik macht diese komplexe Technologie greifbar – mit einer spannenden Kombination aus physischen Modellen und virtueller Programmierung.

Jessica Mouchegh

27. September 2024

Strategen erproben KI-Tools

Gartner: KI und Analytik entscheiden über Erfolg

Laut einer Gartner-Umfrage halten 79 Prozent der Unternehmensstrategen KI und Analytik in den nächsten zwei Jahren für erfolgsentscheidend. Vor allem ließen sich mehr Planungs- und Umsetzungsaktivitäten automatisieren.

Jessica Mouchegh

19. July 2023

KI als Testmanager

Forschungsprojekt macht Algorithmus zum Kollegen

Im Rahmen des Projektes OTS4CI erforscht ein Konsortium aus Wissenschaft und Industrie, wie sich die Testauswahl für Softwarekomponenten mithilfe von maschinellem Lernen optimieren und automatisieren lässt.

Jessica Mouchegh

19. December 2022

Der Paradigmenwechsel in der Automobilindustrie

Dank Konnektivität, fortschrittlicher Fahrersicherheitssysteme und einer höheren Verbraucherfreundlichkeit wird das softwaredefinierte Fahrzeug die Automobilindustrie schon bald revolutionieren.

Daniel Weyl

22. November 2021

Teil 8 der Themenreihe

Start-ups im Spotlight: Künstliche Intelligenz (KI) Lösungen für die Fertigungsbranche

Unsere Themenreihe ‚Start-ups im Spotlight‘ geht in die achte Runde. Die fünf Start-ups aus der Kategorie Künstliche Intelligenz (KI) für die Fertigungsbranche zeigen u.a. automatisierte Qualitätsprüfungen, SaaS für ML und KI bei Computer Vision.

Dr. Martin Large

20. May 2021

Automatisierung / Big Data & KI

Quantencomputer – Einsatzmöglichkeiten und Marktpotenziale

Die Fraunhofer-Allianz ‚Big Data und Künstliche Intelligenz‘ erläutert in einer Studie, wie Quantencomputer die Verfahren des Maschinellen Lernens beschleunigen können und welche Potenziale ihr Einsatz hat.

Redaktion

16. September 2020

Schlüsselfaktor für hohe Leistung und Energieeffizienz

Embedded-Systeme: Was beim Einsatz von KI und ML zu beachten ist

Embedded-Systeme haben zahlreiche Gemeinsamkeiten mit anderen gängigen digitalen Systemen mit Prozessoreinheit und Speicherdomäne. Es gibt jedoch spezifische Überlegungen, die hier von größerer Bedeutung sind als bei Servern und High-End-Systemen.

Łukasz Grzymkowski

24. June 2020

Vom Gehirn zur CPU

Die 6 Autonomiestufen der Industrie bei künstlicher Intelligenz

Die Plattform Industrie 4.0 hat die durch künstliche Intelligenz erreichbare Autonomie in sechs Stufen unterteilt – bis hin zu einem vollständig autonomen Betrieb der Produktion unter KI-Führung.

Johannes Kalhoff, Dr. Thomas Gamer, Dr. Bernd Kosch

1. October 2019

Maschinelles Lernen, Computing und Software

Künstliche Intelligenz im Fahrzeug: Marktanalyse und Ausblick

Günstige und leistungsstarke Computer und die Möglichkeit, Millionen von Gigabytes an Daten speichern zu können, haben dazu geführt, dass die künstliche Intelligenz nun im Automotive-Sektor ein breites Anwendungsfeld findet.

Dr. Yohann Tschudi

24. May 2019

Spiking Neural Networks

Neuromorphe Rechner als nächste Phase der Künstlichen Intelligenz

Systeme für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stellen neue Lösungen für bekannte Probleme dar, die mit herkömmlichen Computersystemen nur schwierig oder extrem zeitaufwendig zu lösen sind. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Geschichte und Entwicklung künstlicher neuronaler Netze und zeigt, wie sie in zahlreichen Anwendungen zum Einsatz kommen.

Robert Beachler

4. January 2019

Ein Hauch Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen mit dem Raspberry Pi

Entwicklern, die Methoden für maschinelles Lernen ausprobieren möchten, stehen ein breites Spektrum spezieller Hardware sowie Entwicklungsplattformen zur Verfügung. Jedoch spezialisieren sie sich oft auf Klassen der Architektur und Anwendungen des maschinellen Lernens. Obwohl diese speziellen Plattformen für viele Anwendungen für maschinelles Lernen unverzichtbar sind, gibt es nur wenige Neulinge auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, die in der Lage sind, bei der Auswahl der Plattform eine wohlüberlegte Entscheidung zu treffen.

Rich Miron

4. December 2018