Siemens-Studie kritisiert Datenmangel bei der Dekarbonisierung. (Bild: Siemens)
Siemens-Studie

Datenmangel bremst CO₂-Reduzierung

Trotz fundierter datengesteuerter Betriebsabläufe fehle es an den „richtigen Daten“ für Maßnahmen zur Dekarbonisierung und Ressourceneffizienz. Das will eine Studie von Siemens Smart Infrastructure festgestellt haben. Die Umfrage unter 650 internationalen Führungskräften zeigt, welche Hindernisse und Potenziale auf diesem Weg bestehen.

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Bildergalerien

Alif Ensemble-Application-Kit, AK-E7-AIML: Bei dem Einsatz von Machine Learning in Embedded-Systemen am Endpoint kommt es auf Faktoren wie robuste Sicherheit, die korrekte Mischung von Peripherie und Schnittstellen oder drahtlose Konnektivität an. Dies wirkt sich auf die zugrunde liegende Architektur der angedachten Mikrocontroller aus. (Bild: Alif Semiconductor)
Integration neuronaler Netze

Architekturanforderungen für Mikrocontroller in der KI-Arä

Auf dem Mikrocontrolller-Markt wird künftig die effiziente Integration von NPUs (Neural Processing Unit) in enger Kopplung mit herkömmlichen MCU-Features und Funktionen entscheidend sein. Die von Herstellern für diese neue Art hybrider CPU/NPU-Bauteile gewählte Architektur hat direkte Auswirkungen auf die Produktentwicklungen der OEM, ihre Leistung und Reaktionszeiten, ihren Energieverbrauch und die Produktivität der Entwickler. Worauf kommt es hier an?

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KI revolutioniert das Enterprise Architecture Management (EAM), indem sie die Verwaltung komplexer IT-Landschaften erleichtert und die Entscheidungsfindung beschleunigt. Gleichzeitig erfordert die Implementierung von KI-Technologien ein tiefgehendes Verständnis und eine Anpassung der bestehenden Architekturen. (Bild: frei lizenziert)
Künstliche Intelligenz und EAM

KI: Neue Herausforderungen und Chancen für die Unternehmensarchitektur

Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext hat auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Unternehmensarchitektur und deren Management. Künstliche Intelligenz kann die Prozessgestaltung, Effizienz, Entscheidungsfindung und Automatisierung erheblich verbessern. Gleichzeitig bringt diese Entwicklung neue Herausforderungen mit sich – in Bezug auf Datenqualität, Datenintegration und Sicherheitsarchitekturen, aber auch hinsichtlich des Selbstverständnisses des Berufsbildes der Unternehmensarchitektinnen und Unternehmensarchitekten.

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