Im abgelaufenen Jahr 2018 konnte die Messtechnik- und Sensorikbranche noch mit einem Umsatzplus von 10% aufwarten. Doch das erste Quartal 2019 dämpfte die Erwartungen.

Der, so Syslogic, „weltweit erste KI Railway Computer“ eignet sich für KI- und Deep-Learning-Anwendungen wie die Unterstützung von teilautonomem Fahren, Predictive Maintenance oder Condition Based Monitoring.

Das Eden-ISS-Gewächshaus wird seit einem halben Jahr in der Antarktis getestet und hat nun seinen vollen Betrieb erreicht. Mittlerweile wachsen alle geplanten Pflanzen und die DLR-Forscher konnten eine reiche Ernte verzeichnen.

Anlässlich der Fachmesse Electronica gab Gartner einen Ausblick auf die durch Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning ausgelösten Entwicklungen auf dem Hardwaremarkt. Fazit: Eine neue Gründungswelle kommt ins Rollen, denn der Standard-Prozessorchip hat auf diesem Gebiet ausgedient.

Künstliche Intelligenz (KI) ist mehr als nur ein Buzzword, diese Nachricht kommt langsam aber sicher auch im Alltag deutscher Unternehmen an. Die Digitalisierung ist in vollem Gange, sich dem Wandel nicht zu stellen ist keine Lösung. Auch wenn aktuell die Auftragsbücher noch gut gefüllt sein mögen, so fordern die schnellen technologischen Veränderungen neue Denkweisen.

Elektrolytkondensatoren bieten eine höhere Kapazität für ein bestimmtes Volumen als andere Kondensatortechnologien. Richtig spezifizierte Elektrolytkondensatoren können in anspruchsvollen Industrieanwendungen eine Lebensdauer von mehr als 20 Jahren erreichen. Dieser Beitrag erklärt den Aufbau eines Elektrolytkondensators und seine Betriebseigenschaften.

Kleiner, leistungsfähiger und schneller? Das auch. Vor allem aber spielt Embedded eine Rolle, wenn es um Industrie 4.0 & Co. geht. Welche Trends sich hier abzeichnen, lesen Sie in dieser Vorschau zur Embedded World 2019 vom 26. bis 28. Februar.

Ein Team von Forschern von IBM Research Zürich und Skoltech hat den weltweit ersten rein optischen Transistor gebaut, der bei Zimmertemperatur betrieben werden kann. Er bietet schnelle Schaltzeiten und lässt sich flexibel einsetzen.

Edge-Computing, Fog- oder Cloud-Computing: Je nachdem, welche minimale Reaktionszeit eine industrielle Anwendung erfordert, sind unterschiedliche Computing-Modelle für die Digitalisierung geeignet.

Künstliche Intelligenz: Der rasante technische Fortschritt macht sie zu einer der Schlüsseltechnologien für das 21. Jahrhundert – Big Data und exponentiell steigenden Rechnerkapazitäten sei Dank. Aber wie funktioniert sie eigentlich?