Ab Frühjahr 2023 will Toshiba Electronics an seinem Hauptfertigungsstandort für diskrete Halbleiter eine 300-mm-Waferfab ausschließlich für Leistungshalbleiter bauen. Wie die deutsche Konkurrenz setzen auch die Japaner auf Künstliche Intelligenz, automatischen Wafer-Transport und regenerative Energie.

Die Europäische Union hat einen Vorschlag zu einem EU-Datengesetz vorgelegt. Damit sollen Daten künftig transparenter werden und Verbraucher sowie Unternehmen sollen einen leichteren Zugang den en erzeugten Daten haben.

Durch eine neuerliche Erweiterung des Standortes Reutlingen soll künftig der wachsende Bedarf an Siliziumkarbid-Leistungshalbleitern und MEMS für den Automotive- und Konsum-Bereich bedient werden.

Der chinesische Mobilfunkanbieter China Unicorn nutzt für den Gerätetest und die Validierung der Hardware für 5G die Testplattform von Keysight.

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Alltag wirft neben technischen Herausforderungen auch eine Reihe ethischer Fragen auf. Auf diesem Gebiet werden das Institute for Ethics in Artificial Intelligence (IEAI) der Technischen Universität München (TUM) und Fujitsu künftig zusammenarbeiten.

Höhere Kosteneinsparungen gehören zu den wichtigsten positiven Auswirkungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence – AI) im Finanzjahr 2020. Außerdem steigt das Risikobewusstsein der Anwender. KI-Spitzenreiter können sich vom durchschnittlichen Anwender deutlich absetzen, ergab eine aktuelle Studie von McKinsey.

Wissenschaftler des Swiss Plasma Centers (SPC), der Eidgenössischen technischen Hochschule Lausanne (EPFL) und das wissenschaftliche Forschungsunternehmen DeepMind haben gemeinsam eine neue Methode zur Steuerung von Plasmakonfigurationen für die Kernfusionsforschung entwickelt.

Gemeinsam mit neun Partnern entwickelt die Hochschule Landshut ein datenbasierendes Konzept, um die Ladeinfrastruktur für Elektromobilität auszubauen.

Entwicklern in der Medizintechnik ist es gelungen, mit Methoden des Deep Learning und mithilfe von Radardaten kontinuierlich den Herzschlag zu bestimmen. Dazu haben sie ein neuronales Netz entwickelt, um die Signale der einzelnen Herzschläge zu detektieren.

Für autonome Robotersysteme sind Sensoren notwendig, die Daten vor Ort auswerten können und dabei sparsam mit Energie umgehen. Im Projekt NeurOSmart integrieren Forscher eine datenverarbeitende Intelligenz direkt in das Sensorsystem.