Michael Matzer

In ihrem jüngsten Report über den Hype Cycle von Künstlicher Intelligenz (KI) sehen die Analysten der Gartner Group noch viele weitere KI-Disziplinen. Während sich der Hype um Generative KI (GenAI) aufgrund enttäuschter Erwartungen abschwächt, erhalten andere transformative Disziplinen und Formen von KI und Machine Learning eine höhere Priorität.

Die IBM hat an ihrem Standort Ehningen bei Stuttgart das „Quantum & AI Experience Center“ (Q.AX) eröffnet. Es sei ein weiterer Baustein auf dem Weg zu einem „lokalen und landesweiten Campus-Ökosystem“, wie Vertreter aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft zum Ausdruck brachten. In einem Demoraum waren Experimente zum Quantencomputing zu bestaunen.

Auf dem AWS Summit Berlin haben sich dieses Jahr rund 7.000 Besucher eingefunden, um sich über zwei zentrale Themen zu informieren: „Sicherheit im Cloudbereich“ und „Machine Learning für alle“. Constantin Gonzalez, Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) erläutert im Gespräch mit BigData-Insider, wie KI nicht nur Rechenleistung und Erkenntnisse ermöglicht, sondern auch Nachhaltigkeit fördert.

Im neuen MLPerf 1.1 Benchmark konnte KI-Spezialist Nvidia bei den Inferenztests überzeugen – nicht nur auf x86-Hardware, sondern auch auf ARM-basierten Edge-Servern, mit denen der Hersteller sein Portfolio erweitert. Jüngste Nvidia-Software ermöglicht demnach Leistungszuwächse um bis zu 20 Prozent.

Big Blue hat seine Produktplanung für Software vorgestellt, die auf seine Hardware „IBM Q System One“ eingesetzt werden kann. Die Roadmap reicht vom Jahr 2021 bis zum Jahr 2025. Darin spielen Open-Source-Software, die globale Entwicklergemeinde und die Cloud zentrale Rollen. AWS hat für seinen Service „Braket“ Neuerungen angekündigt und „Microsoft Azure Quantum“ ist endlich allgemein zugänglich.

Die jüngste IDC-Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ zeigt, dass fast 40 Prozent der rund 250 befragten deutschen Unternehmen wegen COVID-19 ihre Investitionen in das IIoT erhöhen wollen. Nur 18 Prozent der Befragten planen, sie zu senken. Technologische Entwicklungen bei Edge Computing, 5G und KI/ML fördern neue Anwendungsszenarien und eine IIoT-Adaption.

Machine Learning (ML) ist ein bedeutendes Instrument im Kampf gegen die Corona-Pandemie. Wenn Bürger, Behörden und Unternehmen die Gelegenheit nutzen, um Daten zu sammeln, Wissen zu vereinen und Fachkenntnisse zusammenzubringen, können viele Leben gerettet werden. Wie vielfältig der Einsatz von ML in diesem Rahmen ist, zeigt diese Übersicht von Data Revenue.

Mit FreeRTOS bietet Amazon Web Services (AWS) ein seit 15 Jahren etabliertes, kostenloses Betriebssystem für Mikrocontroller an. Auf der AWS re:Invent in Las Vegas konnten 65.000 Besucher den Einsatz dieser Software auf Edge Devices und IoT-Sensoren begutachten. Seit kurzem ist der AWS IoT Device Tester v1.6.0 für Amazon FreeRTOS erhältlich.

Eine Reihe von Algorithmen dient der Suche von Lösungen, ohne vorher die Antwort zu kennen, und von Entscheidungen, die nach „wahrscheinlich richtig oder falsch“ beurteilt werden. Das ist sinnvoll für das Risiko-Management, aber auch für die Nutzung von Supercomputern. Ein solcher Algorithmus ist der Monte-Carlo-Algorithmus und die darauf basierenden Simulationen

Ob beim Design von künstlichen Neuronalen Netzwerken fürs Deep Learning, in der Logistik oder beim Layout von Leiterplatten – überall stößt man auf das mathematisch lösbare Problem des Handlungsreisenden: Wie lässt sich eine Tour mit mehreren Stationen auf dem kürzesten Weg und mit dem geringsten Aufwand bewältigen?

Die Zunahme an unstrukturierten Daten wie etwa Bildern, Blogs und Sprachbotschaften macht es ratsam, diese Massendaten automatisch erkennen zu lassen. Deep Learning, ein Unterbereich des Machine Learning, hilft bei der Erkennung dieser Daten und findet Muster in natürlicher Sprache, in Bildern und vielem mehr.

Machine Learning (ML) ist ein bedeutendes Instrument im Kampf gegen die Corona-Pandemie. Wenn Bürger, Behörden und Unternehmen die Gelegenheit nutzen, um Daten zu sammeln, Wissen zu vereinen und Fachkenntnisse zusammenzubringen, können viele Leben gerettet werden. Wie vielfältig der Einsatz von ML in diesem Rahmen ist, zeigt diese Übersicht von Data Revenue.

Die jüngste IDC-Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ zeigt, dass fast 40 Prozent der rund 250 befragten deutschen Unternehmen wegen COVID-19 ihre Investitionen in das IIoT erhöhen wollen. Nur 18 Prozent der Befragten planen, sie zu senken. Technologische Entwicklungen bei Edge Computing, 5G und KI/ML fördern neue Anwendungsszenarien und eine IIoT-Adaption.

Big Blue hat seine Produktplanung für Software vorgestellt, die auf seine Hardware „IBM Q System One“ eingesetzt werden kann. Die Roadmap reicht vom Jahr 2021 bis zum Jahr 2025. Darin spielen Open-Source-Software, die globale Entwicklergemeinde und die Cloud zentrale Rollen. AWS hat für seinen Service „Braket“ Neuerungen angekündigt und „Microsoft Azure Quantum“ ist endlich allgemein zugänglich.

In ihrem jüngsten Report über den Hype Cycle von Künstlicher Intelligenz (KI) sehen die Analysten der Gartner Group noch viele weitere KI-Disziplinen. Während sich der Hype um Generative KI (GenAI) aufgrund enttäuschter Erwartungen abschwächt, erhalten andere transformative Disziplinen und Formen von KI und Machine Learning eine höhere Priorität.

Auf dem AWS Summit Berlin haben sich dieses Jahr rund 7.000 Besucher eingefunden, um sich über zwei zentrale Themen zu informieren: „Sicherheit im Cloudbereich“ und „Machine Learning für alle“. Constantin Gonzalez, Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) erläutert im Gespräch mit BigData-Insider, wie KI nicht nur Rechenleistung und Erkenntnisse ermöglicht, sondern auch Nachhaltigkeit fördert.

Im neuen MLPerf 1.1 Benchmark konnte KI-Spezialist Nvidia bei den Inferenztests überzeugen – nicht nur auf x86-Hardware, sondern auch auf ARM-basierten Edge-Servern, mit denen der Hersteller sein Portfolio erweitert. Jüngste Nvidia-Software ermöglicht demnach Leistungszuwächse um bis zu 20 Prozent.

Die IBM hat an ihrem Standort Ehningen bei Stuttgart das „Quantum & AI Experience Center“ (Q.AX) eröffnet. Es sei ein weiterer Baustein auf dem Weg zu einem „lokalen und landesweiten Campus-Ökosystem“, wie Vertreter aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft zum Ausdruck brachten. In einem Demoraum waren Experimente zum Quantencomputing zu bestaunen.

Mit FreeRTOS bietet Amazon Web Services (AWS) ein seit 15 Jahren etabliertes, kostenloses Betriebssystem für Mikrocontroller an. Auf der AWS re:Invent in Las Vegas konnten 65.000 Besucher den Einsatz dieser Software auf Edge Devices und IoT-Sensoren begutachten. Seit kurzem ist der AWS IoT Device Tester v1.6.0 für Amazon FreeRTOS erhältlich.

Die Zunahme an unstrukturierten Daten wie etwa Bildern, Blogs und Sprachbotschaften macht es ratsam, diese Massendaten automatisch erkennen zu lassen. Deep Learning, ein Unterbereich des Machine Learning, hilft bei der Erkennung dieser Daten und findet Muster in natürlicher Sprache, in Bildern und vielem mehr.

Eine Reihe von Algorithmen dient der Suche von Lösungen, ohne vorher die Antwort zu kennen, und von Entscheidungen, die nach „wahrscheinlich richtig oder falsch“ beurteilt werden. Das ist sinnvoll für das Risiko-Management, aber auch für die Nutzung von Supercomputern. Ein solcher Algorithmus ist der Monte-Carlo-Algorithmus und die darauf basierenden Simulationen

Ob beim Design von künstlichen Neuronalen Netzwerken fürs Deep Learning, in der Logistik oder beim Layout von Leiterplatten – überall stößt man auf das mathematisch lösbare Problem des Handlungsreisenden: Wie lässt sich eine Tour mit mehreren Stationen auf dem kürzesten Weg und mit dem geringsten Aufwand bewältigen?

Big Blue hat seine Produktplanung für Software vorgestellt, die auf seine Hardware „IBM Q System One“ eingesetzt werden kann. Die Roadmap reicht vom Jahr 2021 bis zum Jahr 2025. Darin spielen Open-Source-Software, die globale Entwicklergemeinde und die Cloud zentrale Rollen. AWS hat für seinen Service „Braket“ Neuerungen angekündigt und „Microsoft Azure Quantum“ ist endlich allgemein zugänglich.