Klassische, relationale Datenbanken stoßen bei großen und komplexen Datenbeständen schnell an ihre Grenzen. Mit fortschreitender Digitalisierung setzen sich deshalb verstärkt hochleistungsfähige Graphdatenbanken im Unternehmen durch, um IT-Analyse- und Datenanwendungen unterstützen zu können.

Ab sofort können Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz ihre Bewerbungen für den „Microsoft Intelligent Manufacturing Award 2021“ in fünf Kategorien einreichen. Gesucht sind innovative Lösungen aus der Fertigungs-, Prozess- und Automobilindustrie.

Wollen Unternehmen ihre geschäftlichen Herausforderungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) lösen, assoziieren sie KI oft mit Machine Learning. Damit verbessern sie zwar ihre Datenlage und erkennen Zusammenhänge oder Anomalien. Für eine optimale Entscheidungsfindung brauchen sie aber auch Operations Research, eine weitere KI-Disziplin.

Eine der ersten Forderungen an Big Data Analytics, die Datenschützer nennen, ist die Anonymisierung der personenbezogenen Daten. Doch wie bekommt man anonyme Daten in Big-Data-Projekten?

Das „AWS Generative AI Innovation Center“ soll AWS-Experten für KI und maschinelles Lernen (ML) mit Kunden auf der ganzen Welt zusammenbringen, damit diese neue generative KI-Produkte, -Services und -Prozesse konzipieren, entwickeln und einführen können.

Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.

Inmitten der Medizin der Zukunft existiert auch ein Patient der Zukunft – und dieser ist nicht mehr aus Fleisch und Blut, sondern ein individuell angepasstes, virtuelles Computermodell. Das Konzept hinter diesem Modell trägt den Namen „Digitaler Zwilling“ und wird aktuell von der Uniklink Heidelberg, gemeinsam mit Siemens Healthineers, vorangetrieben.

Samsung-Forscher haben den nach eigenen Angaben ersten MRAM-basierten In-Memory-Computing-Chip hergestellt. Er soll den Weg ebnen hin zu sehr Energie-effizienten KI-Chips. Der Vorteil von MRAM ist, dass es sich leicht in vorhandene CMOS-Prozessen integrieren lässt.

Ab sofort können Developer auf die Visual Studio (VS) Code Extension for Databricks zurückgreifen. Sie ermöglicht den Einsatz von Visual-Studio-Code, um für die Databricks-Lakehouse-Plattform zu entwickeln.

Die Aufklärung von Verbrechen gestaltet sich häufig schwierig, wenn Beweismaterial fehlt oder unkenntlich ist. Auch die schlechte Qualität von Videomaterial aus Überwachungskameras kann Probleme bereiten. Hier will ein Forschungsprojekt der FAU Erlangen-Nürnberg nun Abhilfe schaffen.