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Beiträge mit Tag ‘Künstliche Intelligenz’

Quantensprung für die Künstliche Intelligenz

Veröffentlicht in Allgemein, BI- und IT-Markt

Quantencomputer werden die Künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen tiefgreifend verändern und völlig neue Anwendungsmöglichkeiten erschließen.

In einer Studie erläutern Expertinnen und Experten der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz gemeinsam mit wissenschaftlichen Partnern, wie Quantencomputer Verfahren des Maschinellen Lernens beschleunigen können und welche Potenziale ihr Einsatz in Industrie und Gesellschaft mit sich bringen wird. Die Studie stellt grundlegende Konzepte und Technologien des Quantencomputings vor, analysiert die aktuelle Forschungs- und Kompetenzlandschaft und zeigt Marktpotenziale auf. Viele Aufgaben im Bereich Big Data, Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind heute, trotz fortschrittlicher Rechenleistung von Computersystemen, nur mit immensem Zeit- und Rechenaufwand lösbar – manche sind sogar so komplex, dass ihre Berechnung mit heutigen Rechnerkapazitäten Jahre dauern würde.

Künstliche Intelligenz benötigt Daten

Veröffentlicht in Allgemein, BI- und IT-Markt

  • Unternehmen erwarten steigenden Bedarf an Trainingsdaten für KI
  • Zwei Drittel benötigen dabei auch personenbezogene Daten

Ob für die Routenplanung, die Qualitätskontrolle in der Produktion oder die Analyse von Röntgenbildern: Künstliche Intelligenz (KI) hält in immer mehr Bereichen Einzug. Zwar geben laut einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom unter 503 Unternehmen ab 50 Mitarbeitern 34 Prozent an, aktuell KI einzusetzen, den Einsatz zu planen oder zumindest darüber zu diskutieren. Für fast zwei Drittel aber ist das kein Thema. Eine zunehmende Bedeutung gewinnt vor allem das sogenannte maschinelle Lernen. Dabei werden KI-Systeme nicht lediglich programmiert, sondern auch mit geeigneten Daten trainiert. Die in den Trainingsdaten erkannten Muster und Informationen können die Systeme nach Abschluss des Trainingsprozesses auf bisher unbekannte Datenbestände übertragen.

Digitale Verwaltung: Rechtliche Vorgaben bremsen Einsatz Künstlicher Intelligenz

Veröffentlicht in Allgemein, BI- und IT-Markt

Die öffentliche Verwaltung in Deutschland tut sich in der Breite schwer mit neuen Technologien wie Künstlicher Intelligenz. Aus Sicht von 60 Prozent der Entscheider bremsen die aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen eine stärkere Nutzung. Nur drei von 100 Behördenmanagern halten zudem die eigene Organisation für ausreichend vorbereitet. Dazu gibt es Zweifel an der technischen Reife. Das sind die Ergebnisse des „Branchenkompass Public Sector 2020“ von Sopra Steria und dem F.A.Z.-Institut.

Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien sind kein Neuland für die öffentliche Verwaltung in Deutschland. Die Technologie hilft der Steuerfahndung und errechnet den optimalen Zuschnitt für die Schulbezirke einer Gemeinde. Die Bundesagentur für Arbeit (BA) nutzt KI-Anwendungen zur Qualitätssicherung in Code-Zeilen, und bei Grenzkontrollen hilft die Technologie künftig beim schnellen Abgleich biometrischer Daten.

Universität Stuttgart und IBM treiben gemeinsam die KI-Forschung in Deutschland voran

Veröffentlicht in Allgemein, BI- und IT-Markt, IBM Business Analytics

Universität wird erster europäischer Standort im IBM AI Horizons Network +++ Ziel ist Entwicklung einer automatisierten Schnittstelle zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten

IBM und die Universität Stuttgart gaben heute bekannt, dass die Universität als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network beitritt, um im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen voranzutreiben. Das AI Horizons Network ist ein weltweites Netzwerk von Forschenden und Promovierenden, das von IBM ins Leben gerufen wurde, um in einer Reihe von Forschungsprojekten und Experimenten die Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, maschineller Sprachverarbeitung und verwandter Technologien gemeinsam voranzubringen. Zum jetzigen Zeitpunkt sind weltweit bereits über 80 wissenschaftliche Arbeiten aus dem Netzwerk veröffentlicht worden.

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