Schwerpunkt
Zeitweise benötigte Ressourcen flexibel und kostentransparent buchen – ein Versprechen, das die Cloud-Provider oft nicht halten: Die Angebote sind zwar umfassend und leistungsstark, aber ebenso unübersichtlich und preislich intransparent. Ein Plädoyer für mehr Cloud Usability.
mehr...Bis 2040 will Japan die Landwirtschaft, die Forstwirtschaft und die Fischerei soweit automatisiert haben, dass Menschen nicht mehr erforderlich sind – und das ist noch längst nicht alles.
mehr...Start-ups gewinnen im Maschinen- und Anlagenbau an Bedeutung: Firmen suchen laut dem VDMA nach Partnerschaften, um gemeinsam neue Technologiefelder zu erobern. Mit dem 'Start-up-Radar' stellt der Verband ein Hilfsmittel zur Navigation durch die Start-up-Szene bereit.
mehr...SSV zeigt mit dem DNP/AISS1 ein Evaluierungsboard mit verschiedenen Sensoren und vorinstallierten Machine-Learning-Algorithmen für industrielle Applikationen.
mehr...Im neuen KI-Embedded-Computer von Syslogic werden die Jetson-TX2i-Module von Nvidia eingesetzt. Die GPU zeichnet sich laut Anbieter durch eine sparsame aber leistungsstarke Quad-Core-Prozessorplattform aus.
mehr...Mit der Optimierung von Geschäftsprozessen rückt der Einsatz KI in den Fokus vieler Unternehmen. Große Potenziale können Verfahren heben, die den Verantwortlichen kein KI-spezifisches Know-how abverlangen und dennoch systematisch in den Daten vorhandenen Inhalt erkennen.
mehr...Die Anzahl an realen KI-Projekten im Maschinen- und Anlagenbau ist noch sehr überschaubar. Mit einer neuen Generation an Ingenieuren und vor allem mit dem Markteintritt entsprechender Entwicklungswerkzeuge wird sich dies schon bald ändern.
mehr...Bildverarbeitungssysteme, die in Echtzeit auf Fehler reagieren, sind eine essentielle Komponente automatisierter Kontrollen. Welchen Beitrag kann die Künstliche Intelligenz dazu leisten?
mehr...Roboter von heute lernen, adaptieren und entwickeln sich 'autonom' weiter. Das Geheimnis dahinter: Deep Learning.
mehr...Computerbasiertes Sehen ist für Robotiksysteme zunehmend wichtig. Wie aber lassen sich harte Echtzeit-Anwendungen und Time-Sensitive Networking mit Vision-Systemen und Künstlicher Intelligenz (KI) zusammenbringen?
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