Für Intel ist Künstliche Intelligenz das nächste „große Ding“. Daher packt die Firma KI-Funktionen in Standard-Prozessoren, bringt Datacenter-GPUs und erweitert die Palette an speziellen ASICs. Dabei soll der Zukauf des Chip-Herstellers Habana Labs neuen Schub bringen.

Der TÜV-Verband fordert gesetzliche Leitlinien für den KI-Einsatz und stellt eine Studie zur Sicherheit von Künstlicher Intelligenz vor. Weitere Forderungen sind eine klare Kennzeichnung und unabhängige Prüfungen von KI-Systemen.

Der 2. Automation Software Engineering Kongress sucht Expertinnen und Experten, die ihr Wissen an Entwickler und Anwender in der Industrie weitergeben möchten. Vorträge und Kompaktseminare können noch bis zum 15. April eingereicht werden.

Der Trend bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung geht klar in Richtung autonomes Testen, um den Software Development Lifecycle zu vereinfachen. Mithilfe von Schlussfolgerung, Problemlösung und in einigen Fällen auch durch Maschinelles Lernen (ML) kann KI die Automatisierung mit vorantreiben und den Umfang der profanen und mühsamen Aufgaben beim Entwickeln und Testen verringern.

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.

Die Suche nach außerirdischem intelligentem Leben hat mit der Neuentwicklung eines leistungsstarken Infrarot-Teleskops einen zusätzlichen Anstoß erhalten. Astronomen wollen damit nach künstlichen Megastrukturen wie etwa Dyson-Sphären suchen.

Komplexe Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Autonomes Fahren müssen sicherheitskritische Entscheidungen innerhalb von Nanosekunden treffen. Doch der schnellste Prozessor ist nicht immer der beste. Lesen Sie, warum.

Die Go-Software AlphaGo erregte Aufsehen, als es menschliche Champions schlug. Ein neues Programm perfektioniert das Spiel in drei Tagen, nur durch Partien gegen sich selbst. Die Entwickler sprechen von Künstlicher Intelligenz mit „übermenschlicher Leistung“.

Smarte Endgeräte bis zu 50-mal schneller und günstiger entwickeln: Das verspricht das auf Embedded-KI spezialisierte französische Start-Up Cartesiam. Mit dem NanoEdge AI Studio sollen Entwickler quasi ohne Vorwissen eigene KI-Projekte auf ARM-Cortex-M-basierten MCUs verwirklichen können.

Integrierte Entwicklungsumgebungen, kurz IDEs, bieten Funktionen wie Syntax Highlighting, Code Completion, Debugging-Möglichkeiten, Variableneditoren oder Paketmanagement. Damit Entwickler davon auch im Machine-Learning-Umfeld profitieren, müssen sie aber zunächst die passende IDE finden.