Die Menschen in Deutschland stehen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) nicht mehr so skeptisch gegenüber wie noch vor drei Jahren. Bei einer am Montag in Berlin veröffentlichten Umfrage des Digitalverbandes Bitkom sagten rund zwei Drittel (68 Prozent), dass sie KI eher als Chance sehen. Nur 29 Prozent der Befragten sagten, dass sie KI eher als Gefahr einschätzen. Bei einer Umfrage im Jahr 2017 lagen Befürworter und Skeptiker noch gleichauf.

Bei einer Krankheit und durch einen Unfall können die perfekt aufeinander abgestimmten Bewegungsabläufe des Gehens aus dem Takt geraten. Forscher wollen mithilfe von Künstlicher Intelligenz die einzelnen Gangphasen genauer untersuchen.

Erstmals ist es Forschern gelungen, eine Künstliche Intelligenz in der Nanotechnologie einzusetzen. Die Aufgabe: Einzelne Moleküle mit einem Rastertunnelmikroskop greifen und bewegen.

Laut einer Studie von Dell Technologies werden wir im Jahr 2030 eine neue Phase der Beziehung zwischen Mensch und Maschine erleben. Doch auf was müssen wir vorbereitet sein?

Mit der Übernahme des kalifornischen Deep-Learning-Spezialisten Nervana Systems steigt Intel tiefer in die KI-Entwicklung ein. Mit selbstlernenden Maschinen auf Basis der hauseigenen Xeon-Plattformen möchte man damit etablierteren Projekten wie IBM's Watson Konkurrenz machen.

Ein IoT-Gerät ohne Datenanbindung ist wie ein Zug ohne Gleise: Es bewegt sich nichts. Daher wollen Distributor Arrow Electronics und Konnektivitätsanbieter Arkessa ein „One stop shop“ für Entwickler von IoT-Produkten sein. Im Gespräch mit ELEKTRONIKPRAXIS erklären die Unternehmen ihren Ansatz.

Das Start-Up Energy Robotics der TU Darmstadt hat den mobilen Roboter Spot von Boston Dynamics mit einer intelligenten Steuerungssoftware ausgestattet. Damit kann der Roboter ganz autonom Inspektionen durchführen, wie das Beispiel in der thermischen Abluftreinigungsanlage bei Merck zeigt.

Quantencomputer sind um ein Vielfaches schneller als gewöhnliche Computer – aber welche Anwendungen sind damit möglich? Eine Studie der Fraunhofer-Allianz Big Data AI gibt Antworten.

Chiphersteller Microchip arbeitet mit Anbietern von Machine-Learning (ML)-Software zusammen. Ziel ist es, das Entwickeln von Edge-KI-Produkten auf Basis von 32-Bit-Mikrocontrollern zu vereinfachen.

Forscher drucken biomedizinische Sensoren mit einem intelligenten 3D-Drucker direkt auf lebende Organe. Dabei erfasst der Drucker die Bewegung und Verformung der Zieloberfläche, um den Druckprozess in Echtzeit anzupassen.