Beim Filtern von Informationen mit Suchmaschinen, als Gegner bei Brettspielen oder zur Erkennung von Bildinhalten: Bei bestimmten Aufgaben ist künstliche Intelligenz der menschlichen längst überlegen. Wie Ideen aus der Informatik auch die Hirnforschung revolutionieren könnten, hat eine Gruppe um den Neurowissenschaftler Privatdozent Dr. Tonio Ball erwiesen.

Vom 5. bis 7. November 2019 stand in den Berliner Messehallen auf der MES Expo die Zukunft der Mobilität im Fokus. Die neue Fachmesse für die Elektronikzuliefererindustrie der Mobilitätsbranche bot den Fachbesuchern ein Podium für den intermodalen Austausch.

Ob ein vernetztes Auto oder das smarte Gebäude: Je komplexer unsere Umwelt ist, umso einfacher und übersichtlicher müssen User Interfaces und damit die Schnittstelle zwischen Mensch und Anwendung sein.

Obwohl Deutschland nicht mit einem bundesweiten Fachkräftemangel zu kämpfen hat, sind in einigen Branchen wie MINT und Gesundheitswesen viele Stellen unbesetzt. Die Rekrutierung von Fachkräften stellt Unternehmen vor große Herausforderungen.

Warum sind uns menschenähnliche Roboter oft unheimlich? Roboteringenieure wissen warum: Das sogenannten Uncanny-Valley-Phänomen ist dafür verantwortlich. Wissenschaftler haben es sich nun zur Aufgabe gemacht, dieses Phänomen zu entschlüsseln.

KI verbessert moderne Mensch-Maschine-Schnittstellen, lässt aber deren Bedarf an die Rechenleistung nach oben schnellen. Das hat Auswirkungen auf die verwendeten Mikrocontroller und Prozessoren.

In Bremen arbeitet das Team von Professor Frank Kirchner an Robotern für Weltraum- und Unterwassereinsätze. Weit entfernt von der Erde müssen sie sich selbstständig orientieren und Entscheidungen treffen – ähnlich wie autonome Fahrzeuge im Straßenverkehr.

Das Internet der Dinge benötigt nach Möglichkeit batterielose und wartungsfreie Endpunkte, um sein volles Potenzial auszuschöpfen und intelligentere vernetzte Anwendungen zu ermöglichen.

Intel hat mit der Auslieferung der ersten im 10 nm-Prozess gefertigten Agilex-FPGAs an Teilnehmer von Early-Access-Programmen begonnen. Diese nutzen die FPGAs für die Entwicklung von Networking-, 5G- und Datenanalyse-Lösungen.

Noch trifft bei der optischen Qualitätskontrolle meist der Mensch die Entscheidungen. Doch es gibt jetzt Machine-Vision-Technologien, die Fehler zuverlässiger erkennen als der Mensch.