Ericsson richtet eine neue Forschungseinheit in Großbritannien ein, um die zukünftigen drahtlosen Konnektivitätsfähigkeiten des Landes zu fördern. Das Unternehmen möchte in den nächsten zehn Jahren mehrere Millionen Pfund in die 6G-Forschung investieren.

Das Oberlandesgericht Stuttgart hat erstmals einen IBM-Massenverfahrensassistenten zur Fallbearbeitung in Dieselabgasverfahren im Einsatz. Das KI-gestützte System wird zur Dokumentenbearbeitung eingesetzt und soll alle Beteiligten entlasten.

Künstliche neuronale Netze sind zentraler Bestandteil von Deep-Learning-Algorithmen. Die Grundlage in der Architektur der künstlichen neuronalen Netze bilden künstliche Neuronen, die in mehreren Schichten – sogenannten Layers – aufeinander folgen.

Das Konzept des Internets der Dinge (IoT), das an alles einen Sensor anheftet und Daten über das Internet an eine Datenbank sendet, ist im Grunde passé. Mit „Smart Dust“ sind Sensoren überall in der Luft und überwachen einfach alles – Temperatur, chemische Substanzen, Feuchtigkeit, Bewegungen, Körperfunktionen und sogar Gehirnwellen.

Noch mehr Big Data und Fortschritte in der intelligenten Mobilität werden in diesem Jahr die Leistungsanforderungen weiter nach oben schrauben, während die Public Cloud auf den Prüfstand kommt.

Junge, digitale Unternehmen sind Vorreiter in Sachen Datensammlung und -auswertung. Sie können ihre Geschäftsmodelle mittels Datenanalysen perfekt auf ihre Kunden zuschneiden und dynamisch neuen Marktgegebenheiten anpassen. Mit hoher Flexibilität und schnellen Reaktionszeiten verschaffen sie sich Wettbewerbsvorteile und verändern ihre Branchen. Traditionell gewachsene Unternehmen können einiges von den digitalen Herausforderern lernen.

Kein Funkmast in der Nähe oder tief unter Beton? Häufig treffen wir bei der Entwicklung vernetzter Lösungen auf Konnektivitätsprobleme. Low Power Wide Area Networks wie LoRaWAN lassen auf grenzenlose Freiheit hoffen. Aber halten die Technologien, was sie versprechen?

Ein neuer Data Warehouse Report von Brooklyn Data, der im Auftrag des Herstellers Fivetran erstellt wurde, untersucht die Eignung von fünf Cloud Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Amazon Redshift und Google BigQuery. Der Report empfiehlt, nicht so sehr auf die Kosten zu achten, sondern auf die Bedienbarkeit, das Kundenerlebnis und das Tuning.

Catena-X soll allen Beteiligten der automobilen Wertschöpfungskette durchgängigen Datenaustausch ermöglichen. Jetzt gibt es das erste Joint Venture: „Cofinity-X“ startet im Frühjahr und adressiert vor allem kleine und mittelständische Unternehmen.

Mit organisatorischen Ansätzen wie „Data Mesh“ und „Datendemokratie“ versuchen Unternehmen, ihre Prozesse in der Cloud zu optimieren und Datensilos zu vermeiden. Großes Potenzial bietet dabei das sogenannte Data-Shopping. Die Idee: Ein Einkaufserlebnis in die Welt der Daten zu bringen. Was erst einmal weit hergeholt klingt, kann die interne Datenkultur jedoch entscheidend voranbringen.

Aiven, Spezialist für quelloffene Datentechnologien, hat die Verfügbarkeit eines kompletten Apache-Kafka-Ökosystems für Open-Source-Streaming bekanntgegeben. Das Portfolio des Anbieters ist nach eigenen Angaben das erste und einzige vollständig Open-Source-basierte Event-Streaming-Framework.

Ein neuer Data Warehouse Report von Brooklyn Data, der im Auftrag des Herstellers Fivetran erstellt wurde, untersucht die Eignung von fünf Cloud Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Amazon Redshift und Google BigQuery. Der Report empfiehlt, nicht so sehr auf die Kosten zu achten, sondern auf die Bedienbarkeit, das Kundenerlebnis und das Tuning.

Junge, digitale Unternehmen sind Vorreiter in Sachen Datensammlung und -auswertung. Sie können ihre Geschäftsmodelle mittels Datenanalysen perfekt auf ihre Kunden zuschneiden und dynamisch neuen Marktgegebenheiten anpassen. Mit hoher Flexibilität und schnellen Reaktionszeiten verschaffen sie sich Wettbewerbsvorteile und verändern ihre Branchen. Traditionell gewachsene Unternehmen können einiges von den digitalen Herausforderern lernen.

Das Business Application Research Center (BARC) hat im Rahmen einer weltweiten Umfrage aktuelle Trendthemen rund um Data, BI und Analytics ermittelt. Demnach stehen vor allem Datenqualität und Data Culture derzeit hoch im Kurs.

Der Softwarehersteller Sage hat sechs Tipps rund um die Zusammenarbeit von Datenexperten und Entscheidern veröffentlicht. Sie sollen dabei helfen, die Teamarbeit deutlich zu optimieren und Datenanalysen zum Erfolg zu führen.

Wer auf der Suche nach interessantem Lesestoff ist, sollte einen Blick auf die aktuelle Verlosung von BigData-Insider werfen: Zu gewinnen gibt es insgesamt fünf Exemplare von „Data Analytics – in Produktion und Logistik“.

Der Softwarehersteller Sage hat sechs Tipps rund um die Zusammenarbeit von Datenexperten und Entscheidern veröffentlicht. Sie sollen dabei helfen, die Teamarbeit deutlich zu optimieren und Datenanalysen zum Erfolg zu führen.

Neue Datenarchitekturen sind ein zentrales Thema in der Weiterentwicklung datengetriebener Unternehmen. Viele wenden sich dabei von einer monolithisch gestalteten Datenarchitektur ab und implementieren dezentralisierte oder föderal gestaltete Architekturen. Für welche Art der Gestaltung sich Unternehmen auch entscheiden, das Ziel ist es, die Zeit von Datenverfügbarkeit bis Erkenntnisgewinn zu verkürzen und diese Möglichkeit einem breiteren Anwenderkreis zu ermöglichen. Doch was erwartet Unternehmen danach?

In China entscheidet die Künstliche Intelligenz (KI) einer Onlinebank aufgrund der Mimik eines Kreditantragstellers, ob dieser solvent ist. Ein solches Szenario ist in Deutschland schlicht kaum vorstellbar. Während USA und China mit Sieben-Meilen-Stiefeln in Sachen KI voranschreiten, dümpeln die EU und Deutschland hinterher.

Die Vorweihnachtszeit ist in vollem Gange und damit wird es Zeit, endlich Weihnachtsgeschenke zu besorgen. Wir haben 24 brandneue, nützliche und lustige Gadgets zusammengetragen, die fast alle auch unter den Weihnachtsbaum passen.

Im Rahmen des EU-Projekts Intelliman wird geforscht, wie Roboter in Zukunft lernen könnten. Dabei soll ein KI-gesteuertes Manipulationssystem für fortschrittliche Roboterdienste entwickelt werden.

Die EDAG Group hat nach zwei Jahren Forschung ihr Projekt „Künstliche Intelligenz zur semantischen Analyse technischer Kurztexte“ („AIdentify“) erfolgreich abgeschlossen. Es soll das Auswerten und Verfassen technischer Kurztexte in der Automobilentwicklung neu definieren.

Produkte fälschungssicher und branchenübergreifend kennzeichnen – mit weltweit anwendbarer Standardisierung. Das ist das Ziel des Projekts "Standardisierte sichere Produktverifizierung zum Schutz von Originalität und Qualität", kurz: SPOQ, beauftragt vom Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz.

Daten sind auch im produzierenden Gewerbe die Zukunft, das ist längst bekannt. Doch Branchen wie der Maschinen- und Anlagenbau stehen damit vor großen Herausforderungen. Eine Initiative namens Manufacturing-X soll für die Branche nun zur digitalen Revolution werden.

Wenn es um mögliche Sicherheitsrisiken beim Einsatz von KI geht, wird häufig das Beispiel des vernetzten, autonomen Fahrens betrachtet, denn dort liegen schwerwiegende Konsequenzen bis hin zum Verlust von Menschenleben auf der Hand. Doch was bedeutet eigentlich sichere KI im Automobil? Was wird dort gefordert? Wir geben einen Überblick.

Mit organisatorischen Ansätzen wie „Data Mesh“ und „Datendemokratie“ versuchen Unternehmen, ihre Prozesse in der Cloud zu optimieren und Datensilos zu vermeiden. Großes Potenzial bietet dabei das sogenannte Data-Shopping. Die Idee: Ein Einkaufserlebnis in die Welt der Daten zu bringen. Was erst einmal weit hergeholt klingt, kann die interne Datenkultur jedoch entscheidend voranbringen.

Mit Beginn des neuen Jahres setzen Unternehmen in ganz Deutschland gezielt Maßnahmen um, um mehr Transparenz in ihren gesamten Lieferketten zu schaffen. Gemäß dem Gesetz über die Sorgfaltspflicht in der Lieferkette, das am 1. Januar 2023 in Kraft getreten ist, ist jedes in Deutschland tätige Unternehmen mit mehr als 3.000 Mitarbeitern für Menschenrechte und Nachhaltigkeitseffekte entlang seiner gesamten Lieferkette verantwortlich.

Der für die Öffentlichkeit zugängliche Chatbot ChatGPT von Open AI kann Phishing-E-Mails mit Schadsoftware generieren. Forscher warnen, dass KI die Cybersicherheitslandschaft stark verändern wird.

Im Rahmen des EU-Projekts Intelliman wird geforscht, wie Roboter in Zukunft lernen könnten. Dabei soll ein KI-gesteuertes Manipulationssystem für fortschrittliche Roboterdienste entwickelt werden.

Die EDAG Group hat nach zwei Jahren Forschung ihr Projekt „Künstliche Intelligenz zur semantischen Analyse technischer Kurztexte“ („AIdentify“) erfolgreich abgeschlossen. Es soll das Auswerten und Verfassen technischer Kurztexte in der Automobilentwicklung neu definieren.

Wenn es um mögliche Sicherheitsrisiken beim Einsatz von KI geht, wird häufig das Beispiel des vernetzten, autonomen Fahrens betrachtet, denn dort liegen schwerwiegende Konsequenzen bis hin zum Verlust von Menschenleben auf der Hand. Doch was bedeutet eigentlich sichere KI im Automobil? Was wird dort gefordert? Wir geben einen Überblick.

Der Hype um den kostenlosen ChatGPT Chatbot war in den vergangenen Wochen riesig. Der vom US-Unternehmen OpenAI entwickelte Chatbot beeindruckte durch seine vermeintliche Fähigkeit, nicht nur Texte zu produzieren, die von denen eines Menschen geschriebenen in vielen Fällen nicht mehr zu unterscheiden sind, sondern auch noch fehlerfreien Programmcode abzuliefern. Was kann ChatGPT aktuell sowie perspektivisch und welche Risiken birgt das Tool?

uRLLC – Ultra Reliable and Low Latency Communications – ist eines von insgesamt drei 5G-Anwendungsprofilen. uRLLC bietet extrem kurze Latenzzeiten von einer Millisekunde oder darunter und eine hohe Zuverlässigkeit der Datenübertragung. Das Profil ist für Anwendungen vorgesehen, die auf eine robuste und ausfallsichere Kommunikation mit minimalen Verzögerungszeiten angewiesen sind. Dazu gehören zum Beispiel das autonome Fahren, die Steuerung zeitkritischer Industrieprozesse oder die Medizintechnik.

Ein Data Analyst wertet große Mengen von Daten IT-gestützt aus. Er bereitet die Ergebnisse auf, präsentiert sie und entwickelt auf Basis der Daten Handlungsempfehlungen. Für die Analysen können Big-Data-Technologien und fortgeschrittene Verfahren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen. Datenanalysten sind in zahlreichen Branchen und mit unterschiedlichen Arbeitsschwerpunkten beschäftigt.

Enhanced Mobile Broadband (eMBB) ist eins von insgesamt drei 5G-Anwendungsprofilen. eMBB bietet hohe Datenübertragungsraten bei niedriger Latenz. Das Profil eignet sich für anspruchsvolle mobile Internetanwendungen wie das Streamen von hochauflösenden Videos, Virtual und Augmented Reality oder Online-Gaming. Um hohe Datenraten bei niedrigen Latenzzeiten bereitzustellen, nutzt eMBB Frequenzbereiche mit großer Übertragungskapazität und Techniken wie Massive MIMO.

Massive Multitask Language Understanding (MMLU) ist ein Benchmark, mit dem sich das allgemeine Weltwissen und die Problemlösungsfähigkeiten von Sprachmodellen testen und beurteilen lassen. Der Benchmark deckt verschiedene Wissensgebiete ab, darunter den MINT-Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik), aber auch Geistes- und Sozialwissenschaften sowie weitere. Die Schwierigkeit der Aufgaben variiert von Grundstufenwissen bis zu fortgeschrittenem Expertenwissen.