Machine Learning für Manager

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Machine Learning für Manager

Machine Learning kann für Nicht-Techies, Anfänger und Manager oft eine harte Nuss sein. In unserer neuen Tour wollen wir deshalb dabei helfen, diese Nuss zu knacken. Oftmals sind Management-Entscheidungen zu treffen, bei denen Manager zumindest eine Ahnung von den Abläufen und Prozessen haben wollen.

In 6 kurzen Kapiteln werden die grundlegendsten Begriffe angesprochen und in verständlicher Sprache erklärt. Diese Kapitel beinhalten alles, was man wissen muss, um mit Engineers und Datenspezialisten zu diskutieren.

  • Entscheidung für den Typ der Anwendung
  • Das besorgen der Daten
  • Das Erstellen der Feature-Repräsentation
  • Prototyping des Feature-Vektors
  • Auswahl eines Verfahrens für die Implementation
  • Anschließendes Messen der Ergebnisse

Hier geht es zur Tour Machine Learning für Manager.

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Human Digitale Teams in der Wirtschaft

Von Human-digitalen Teams spricht man, wenn man Teams meint, die einen oder mehrere digitale “Kollegen” haben. Das sind in der Regel Helfer mit Künstlicher Intelligenz, die eine spezielle Aufgabe effizienter lösen können, als ihre menschlichen Kollegen. Oftmals sind diese Aufgaben dann entweder datenintensiv oder sehr komplex.

Digitale intelligente Helfer geben dabei meistens Empfehlungen oder zeigen die Implikationen von bestimmten Entscheidungen auf. In der heutigen Industrie sind immer mehr solcher Helfer aktiv in den Arbeitsprozessen dabei.

Beispiele für Digitale Helfer

  • Risikoabschätzung bei Investment-Entscheidungen
  • Bildgebende Verfahren im OP-Saal
  • Digitale Assistenzsysteme (Siri, Cortana, etc.) für Termine und Erinnerungen
  • Intelligente Suchsysteme auf großen Datenmengen
  • Entscheidungen im Bereich Business Analytics
  • Assistenten zur optimierten Planung von Arbeitsaufwänden

Wie spricht man Digitale Helfer an?

Digitale Helfer spricht man beispielsweise über ein Text-Interface (Chatbot), über eine grafische Oberfläche oder ein Sprach-Interface an. Aktuell arbeitet man dabei meist in der Befehlsform, um schnell an eine Antwort oder eine Empfehlung zu gelangen.

Entwicklung von Digitalen Kollegen

Immer mehr Firmen in der Industrie und im Dienstleistungsbereich nutzen Digitale Assistenten / Helfer dafür, um sich auf die wichtigen Aufgaben und ihr Kerngeschäft zu fokussieren. Durch das Erfassen von Daten und Machine Learning werden immer mehr Aufgabenfelder gefunden, in denen sich der Einsatz dieser Assistenten lohnt.

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Wann überholt die Maschine den Mensch?

Katja Grace, John Salvatier, Allan Dafoe, Baobao Zhang und Owain Evans haben in ihrer Arbeit: “When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts” verschiedene KI Experten auf dem gesamten Globus um Schätzungen zu verschiedenen Fragestellungen gebeten. Die Hauptfrage dabei war:

Wann wird die KI stärker sein als der Mensch?

oder auf englisch:

When will AI exceed human performance?

Figure 1: Wann wird die Künstliche Intelligenz stärker sein als der Mensch?

Die Wissenschaftler sollten das Jahr 2016 als Anfangspunkt nehmen und versuchen, für die kommenden 100 Jahre jeweils eine Wahrscheinlichkeit abzugeben, wann sie damit rechnen.

Die grauen Linien in Figure 1 zeigen alle Messpunkte der verschiedenen Forscher. Die aggregierte Vorhersage überschreitet in circa 50 Jahren die “50% wahrscheinlich, das die KI den Menschen überholt” Marke. In 100 Jahren ist die Wahrscheinlichkeit bei knapp 75%.

Figure 2: Hat die optimistische/pessimistische Schätzung eventuell kulturelle Hintergründe?

Sehr spannend sind die “Ausreißer” – die sehr optimistischen und sehr pessimistischen Schätzer. Figure 2 illustriert, das asiatische Forscher sehr optimistisch geschätzt haben. Nordamerikanische Forscher hingegen schätzen sehr pessimistisch. Welche Einflüsse die Autoren der Studie dafür verantwortlich machen, wird nicht genannt.

 

Wir können allerdings festhalten, dass wir in 50 Jahren eine 50% Chance und in 100 Jahren eine 75% Chance haben, das eine KI stärker sein wird, als ein Mensch.

Figure 3: Berufe, Kreativität und Computerspiele. Wann wird eine Maschine das beherrschen?

 

Diese Aussage ist natürlich sehr wage. Aktuell existieren Systeme, die effizienter arbeiten als der Mensch – beim Verpacken von Kisten, beim Schweißen von großen Metallflächen und weiterem mehr. In der Frage, welche die Autoren stellten, ging es um eine komplette Intelligenz, die mit HLMI (Human Level Machine Intelligence) bezeichnet wird.

Die Umfrage beschäftigte sich aber auch mit weiteren Fragestellungen. Unter anderem wurden die Forscher danach gefragt, wann eine Intelligenz spezifische Sachen besser kann als ein Mensch.

Figure 3 zeigt verschiedene Aufgaben mit den Schätzungen in Jahren, die es noch dauern könnte, bis eine Intelligenz diese Aufgabe, besser als ein Mensch, erledigen kann. Bis eine Intelligenz eine bessere Vertriebsperson ist, soll es im Mittel noch 14 Jahre dauern (die Linie zeigt die Abweichung aller Schätzungen an, es handelt sich hier nicht um einen Roboter, sondern um eine Software).

Sogar mathematische Forschung soll eine Intelligenz irgendwann besser können als der Mensch. Mit diesen schwereren Tasks beschäftigt sich Figure 4.

Figure 4: Nichts ist unmöglich. Etwas kompliziertere Aufgaben brauchen länger, bis sie automatisiert sind.

Dank dieser Studie von Katja Grace et al. haben wir nun eine ungefähre Vorstellung, wann uns die Künstlichen Intelligenzen gefährlich werden können. Allerdings wird sich unser Bild auf die Menschheit, auf Roboter und der Welt in der wir leben in diesen vielen Jahren auch grundsätzlich verändert haben.

Hier gehts zur Studie

 

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5 Wege wie Roboter den Mainstream erreichen

n diesem Artikel von PWC werden 5 Wege gezeigt, die die nächste Generation der Roboter auszeichnet und ihnen helfen wird, in den Mainstream zu gelangen. Diese 5 Wege sind hauptsächlich:

  1. Aus einer starren Umgebung in eine Dynamische – Roboter und ihre Ingenieure lernen zunehmend, wie das Verhalten von Robotern in dynamischen Umgebungen aussehen muss.
  2. Von der Isolation zu Cobots – Collaborating Robots ist aktuell das Schlagwort, wenn man von Robotern spricht, die mit dem Menschen zusammen arbeiten sollen.
  3. Vom programmierten zum gelernten Verhalten – Forschungen im Bereich des Machine Learning machen es möglich, dass Roboter out-of-the-box ihr gewünschtes Verhalten lernen. Das macht sie sehr flexibel.
  4. Von der Einzelfertigung zum flexiblen Einsatz – Besseres Verständnis der Prozesse in Wirtschaft und Industrie haben dazu geführt, dass Roboter nicht nur für einzelne Kunden spannend sind, sondern auf diverse Prozesse (in langen Prozessketten) eingesetzt werden können.
  5. Vom Back-Office zum Front-Office – Früher wurden Roboter in Fabrikhallen hinter Glasscheiben betrieben. Es ist aber nun auch möglich, bestimmte Typen von Robotern dafür zu nutzen, mit dem Kunden zu kommunizieren. Beispielsweise werden Roboter nicht nur für die Fertigung, sondern auch zur Auslieferung benutzt.

Den Artikel von PWC gibt es hier in ganzer Länge. Viel Spaß beim Lesen.

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Kraken Robotics – The sky is the seabed

In der Rubrik Startups & Unternehmen stellen wir neue innovative Firmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz vor. Diesmal: Kraken Robotics aus Neufundland.

Kraken Robotics ein Unternehmen aus Neufundland (Kanada) arbeitet an autonomen Unterseebooten. Das Unternehmen an sich verfolge ich nun schon seit knapp 3 Jahren. Damals etablierte Kraken eine Tochterfirma in Deutschland. Das erklärte Ziel von Kraken ist es, den Boden des Ozeans zu kartieren. Das klingt erstmal nach einer typischen Aufgabe für ein Forschungsinstitut und nicht nach einer kommerziellen Idee, hinter der eine Firma steht. Allerdings ergeben sich daraus diverse Geschäftsfelder, die nicht sofort ersichtlich sind.

Aber was bietet Kraken eigentlich:

  • AquaPix(TM) Sensoren – Diese Sonar-Sensoren bieten eine Weltneuheit, was ihre Genauigkeit und Präzision angeht.
  • Diverse Sensoren – Zum Messen von Geschwindigkeit bzw. anderen Parametern unter der Wasseroberfläche.
  •  KatFish(TM) und ThunderFish(TM) – Zwei autonome Unterseeboote, die mit Kraken-Sensoren ausgestattet sind und damit Gewässer kartieren können.
  • SeaVision(TM) – Ein Sensorsystem mit dem man Oberflächeninspektion an Objekten in Gewässern durchführen kann.
  • Diverse andere Komponenten –  die druckresistent arbeiten können, darunter auch einen Datenspeicher

Erstaunlich dabei ist die Genauigkeit der Sensoren. Dadurch lassen sich selbst komplizierte Strukturen am Meeresboden visualisieren und inspizieren. Wie im Bild zu sehen, gelingt es den Kraken Sensoren sogar, die SS Ferrando ein ehemaliges Transportschiff des Britischen Empires sehr genau zu aufzulösen.

Kraken hat erst kürzlich wieder ein Funding des Kanadischen Ministeriums für Innovation in Höhe von $5.9M bekommen. Dabei ist Kraken Teil des Ocean Superclusters, einer Initiative des Ministeriums, die sich an Technologien rund um die Themen Ozeane, autonome Systeme und Robotik drehen. Typische Anwendungsfelder für die Technologie von Kraken sind:

  • Generelle Erkundung von Ozeanen, um seine Mechanismen besser zu verstehen
  • Maintenance von Öl- und Gasleitungen bzw. von Systemen die auf oder in Gewässern betrieben werden
  • Militärische Aktionen wie Aufklärung oder Überwachung von Gewässern
  • Und natürlich die Suche nach verborgen liegenden Schätzen 😉

Aktuell arbeitet man bei Kraken daran, Sensoren und Experimentierplattformen zu verbessern. Allerdings hat man bereits schon diverse Deals mit privaten Forschungsinstituten und Militärs unterschrieben. Es existiert also schon eine Form von Cashflow für Kraken.

Es bleibt also spannend bei Kraken Robotics. Man spekuliert von einer $250M+ Pipeline, die das Unternehmen bereits haben soll. Wer also an der Börse aktiv ist, sollte mal einen Blick auf Kraken Robotics (PNG.V, 2KQ.F) werfen.

Das nachfolgende Video von der CannTech2019 zeigt nochmals das Potential, welches Kraken in der Zukunft mitbringen kann.

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How to Start mit Künstliche Intelligenz

In diesem Blogartikel zeige ich dir, wie du anfangen kannst, dich mit Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Das Thema ist natürlich sehr umfassend und natürlich kommt es darauf an, welches Ziel du verfolgst. Bist du beispielsweise einfach interessiert an zukünftigen Entwicklungen. Dann sind für dich andere Quellen spannend, als für jemanden der direkt im Bereich Machine Learning etwas entwickeln will. Interessierst du dich vielleicht sogar nur für die Robotik, dann wirst du anderes lesenswert finden. In diesem Artikel will ich jedoch einfach ein paar Anstöße geben, um sich mit dem Thema grundlegend zu beschäftigen.

Lesen

Grundlegende Lesetipps für alle Bereiche rund um das Thema KI habe ich hier bereits zusammengestellt. Schau dort einfach vorbei, wenn du gern liest. Dort findest du eine breite Auswahl an Büchern die sowohl technisch als auch gesellschaftlich nah am Thema Künstliche Intelligenz dran sind. Außerdem gibt es auf Machine Rockstars noch eine Liste mit Machine Learning Büchern und weiterführenden Büchern.

Meetups

Wenn du dich gern zum Thema Künstliche Intelligenz, Data Science und Robotik austauschen willst, sind Meetups natürlich ein sehr gutes Format um sich mit einer lokalen Community zu vernetzen. Eine Auflistung dieser Meetups findest du auf Machine Rockstars.

Podcasts

Ein weiterer beliebter Kanal für die Aggregation von neuem Wissen sind Podcasts. Dort reden meist Experten zu Forschungen und Neuheiten rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Für jeden der gern zuhört und so besser lernen kann, ist die Liste der KI / ML Podcasts zu empfehlen.

Aktien und Anlagen

Was das Thema Anlagen angeht, habe ich hier bereits einige Anlageideen publiziert. Diese hab ich in langer Recherche gesammelt. Schau also mal bei Aktien & ETFs für Künstliche Intelligenz rein.

Machine Learning 101

Der Machine Learning 101 Report bringt euch auch einen schnellen Kickstart in das Thema Machine Learning. Dadurch lernt ihr, wie ihr relativ schnell ein Datenset lernen könnt und was Machine Learning bedeutet.

Lets go

Nun könnt ihr loslegen und euch tiefer in das Thema Künstliche Intelligenz graben. Viel Erfolg dabei!

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5 untechnische Künstliche Intelligenz Begriffe die sie kennen sollten

Künstliche Intelligenz ist meist ein technisches Thema. Welche untechnischen Begriffe muss ich kennen, wenn ich mit meinen Kollegen, Freunden oder auf Konferenzen über das Thema diskutieren will? Wir zeigen dir 5 der wichtigsten untechnischen Begriffe, über die sich trefflich diskutieren und fachsimpeln lässt. Viel Spaß!

Human in the Loop (Buzzword!)

Human in the Loop Systeme benötigen einen menschlichen Supervisor, der ihnen in kritischen Situationen helfen kann. Die meiste Zeit versuchen diese Systeme, das gelernte selbst umzusetzen. Dies dient der Automatisierung von Prozessen. Lediglich in schwierigen oder unbekannten Situationen wird ein Mensch gefragt (in die Loop geholt), um entweder schwierige Entscheidungen zu treffen oder der Maschine neue Situationen zu erklären.

Aktuell werden viele Prozesse in der Wirtschaft und Industrie von Human in the Loop Systemen übernommen. Diese Systeme werden angelernt und benötigen dafür noch einen Supervisor.

 

Technokratie

Technokratie bezeichnet eine Regierungsform ohne Politiker. In dieser Regierungsform werden ausschließlich Wissenschaftler berufen, ein Volk zu vertreten. Technokratie würde direkt übersetzt bedeuten: Regierung der Sachverständigen. Die Probleme der Gesellschaft würden Technokraten mit ihren rationalen Modellen und Vorstellungen lösen. Ein Aspekt der vielen Technokratiekritikern missfällt.

Die Technokratie in ihrer Reinform basiert weder auf Parteien noch auf Koalitionsgedanken. Die gewählten Vertreter sind parteilos und handeln im Rahmen ihrer wissenschaftlichen Möglichkeiten.

 

Transhumanismus

Als Transhumanismus versteht man eine philosophische Denkrichtung, den Menschen durch technologische Komponenten in jeglicher Form zu erweitern oder verbessern. Der Transhumanismus hat aktuell 3 verschiedene Strömungen ausgebildet: Demokratischer Transhumanismus, Extropianismus und Singularitarianismus.

Der Transhumanismus kann sich in der Realität sehr vielfältig äußern, durch Sportler mit Prothesen, BioArt-Akteure (wie Stelarc).

 

Posthumanismus

Der Posthumanismus ist eine philosophische Denkrichtung. Im Kern ist die Aussage: „Der Mensch hat seinen evolutionären Zenit bereits erreicht – es ist Zeit für etwas neues“. Der Mensch wird hier nur als eine Spezies unter vielen gesehen.

Dem Mensch wird im PH auch das Recht abgesprochen, die Natur zu zerstören und sich als Krone der Schöpfung zu sehen. Eins steht jedoch fest: Im Posthumanismus gibt es den Menschen unseres Zeitalters nicht mehr.

Dabei ist nicht klar, ob der Mensch als solches oder eben der Homo Sapiens im posthumanistischen Zeitalter keine Rolle mehr spielen soll.

 

Technologische Singularität

Technologische Singularität bezeichnet den Zeitpunkt, an dem Maschinen so fortschrittlich sind, dass sie sich selbst verbessern können. Damit einher geht der Punkt, dass die Zukunft der Menschheit immer schwieriger vorherzusehen ist. Bisher wurde der Zeitpunkt, an dem technologische Singularität eintritt, immer wieder in die Zukunft verschoben. Viele Experten und Forscher auf diesem Gebiet sind sich jedoch einig, dass dieser Zeitpunkt unerwartet und teilweise auch von weiten Teilen der Menschheit unbemerkt eintritt.

Damit verbunden sehen Insider auch die biologische Unsterblichkeit der Menschheit (oder zumindest einzelner Individuen).

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Deep Learning mit Python und Keras

Python ist für viele Einsteiger die Sprache der Wahl, wenn sie mit neuartigen Frameworks etwas aufbauen wollen. Im Bereich des Deep-Learnings ist das ähnlich. Hier bietet sich Python in Kombination mit Keras an. Das Buch Deep Learning mit Python und Keras von François Chollet beschäftigt sich genau mit diesem Thema.

Die Beispiele sind sehr vielfältig, was auch ein sehr großes Plus dieses Buches ist.

Das Buch startet mit einer kurzen Einleitung zum Thema Deep Learning. Was bedeutet das “Deep” in Deep Learning, was kann Deep Learning leisten und welche Versprechen bringt die Künstliche Intelligenz im Generellen mit sich. Bevor das Buch sich mit Keras und Deep Learning Verfahren beschäftigt, gibt es erstmal einen Ausflug in die Welt der probabilistischen Modellierung. Was sind Kernel? Welche Verfahren wurden vor dem Deep Learning eingesetzt?

Hier liefert das Buch auch die nötigen technischen und mathematischen Grundlagen zum Verstehen des Sachverhaltes. Der Autor geht davon aus, dass sogar mathematische Anfänger die Materie durchdringen können, auch wenn sie keine tiefergreifende Ausbildung haben. Das Verständnis darüber, wie bestimmte Medien (Bilder, Video, Audio, Text) codiert sind, ist essenziell beim Deep Learning. Deshalb werden diese anfänglich erklärt. Danach folgt eine Einführung in künstliche neuronale Netze, die sozusagen die Vorgänger des heutigen Deep Learnings sind.

Nachdem sich das Buch mit einfacheren Methoden beschäftigt hat, begibt sich der Autor zu den praktischen Problemen, die er mit Deep Learning Methoden löst. Dazu verwendet er das Framework Keras (der Autor selbst ist der führende Entwickler hinter diesem Framework). Die Beispiele sind sehr vielfältig, was auch ein sehr großes Plus dieses Buches ist. Hier werden Datenbanken wie IMDb und Reuters (Nachrichten) angezapft. Das Buch beschäftigt sich also mit der Klassifizierung von Texten und Bildern.

Ein weiterer spannender Punkt im Bezug auf Deep Learning ist das Generative Deep Learning. Anfänglich wurden Sequenzen aus Daten zur klassifiziert. Beim Generativen Deep Learning werden eben solche Texte, Bilder oder Audiostücke selbst erzeugt. Nachdem man sich also mit dem praktischen Thema des Deep Learnings beschäftigt hat, lernt man noch, wie man in Zukunft verschiedene Medien selbst generieren lassen kann.

Unser Fazit: Das Buch liefert ein gelungenen praktischen Exkurs in die Welt des Machine Learnings mit der Sprache Python. Wenn ihr einen schnellen Einstieg sucht und schnell mit Hilfe von Beispielen an ein Ziel kommt, dann ist dieses Buch genau die richtige Empfehlung für euch.

 

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Diese elf internationalen Tech-Startups wachsen mit Microsoft ScaleUp Berlin 

Elf Later-Stage Startups starten heute in das Programm von Microsoft ScaleUp, vormals Microsoft Accelerator, in Berlin. Damit erweitert Microsoft seine Startup-Aktivitäten um die gezielte Förderung von KI-Lösungen, die zum Innovationsmotor für Deutschland werden können. Die teilnehmenden Startups kommen aus acht europäischen Ländern und entwickeln Lösungen für Branchen wie Marketing, Automobil und Medizin. Vier Monate lang arbeitet Microsoft zusammen mit den Gründern an ihrer Wachstumsstrategie – mithilfe von Co-Selling, Zugang zum internationalen Vertriebs- und Partnernetzwerk von Microsoft sowie zur Cloud-Plattform Azure, ohne im Gegenzug Anteile der Startups zu nehmen. Microsoft fördert damit technologischen Fortschritt und Gründertum für eine Digitalisierung für alle.

„In der Zusammenarbeit von reifen Startups und etablierten Unternehmen liegt enormes Potential für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Aus diesem Grund ist es für uns besonders wichtig, Innovationen, vor allem im Bereich künstlicher Intelligenz, zu fördern und mit unserem Programm eine starke Community aufzubauen – in Deutschland, Europa und weltweit“, sagt Iskender Dirik, Managing Director von Microsoft ScaleUp Berlin.

Fortschritt für alle: Technologische Lösungen, die ganzen Branchen helfen
Microsoft ScaleUp richtet sich an reife, sogenannte Later-Stage Startups in der Expansionsphase mit abgeschlossener Seed-Finanzierung, die Probleme in verschiedenen Branchen lösen und die Entwicklung neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz vorantreiben. Das Ziel des Programms ist es, sie in ihrem Wachstum zu unterstützen. Dazu bietet ScaleUp innerhalb von vier Monaten Coachings in den Bereichen Verhandlung, Sales, Talent Development und technologischer Skalierung mit Hilfe der Cloud-Plattform Microsoft Azure.

Eine Jury aus Microsoft Executives und Venture Capitalists (VCs) hat elf internationale Tech-Startups für den neuen Batch von Microsoft ScaleUp in Berlin ausgewählt:

  • Adverity (Österreich) – eine Cloud-Plattform für smartes Marketing, die alle vorhandenen Daten aggregiert, harmonisert und so Marketingverantwortlichen bessere Insights als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung stellt.
  • Agorize (Frankreich) – bringt Studierende, Entwickler, Designer und Startups mit Unternehmen auf einer Plattform für Open Innovation Challenges zusammen. Damit hilft Agorize Organisationen sowohl bei Innovationen als auch im Recruiting.
  • BeMyEyes (Dänemark) – die App hilft blinden Menschen und Personen mit eingeschränkter Sehkraft: Bei visuellen Problemen können diese ganz einfach per Video-Telefonie freiwillige Helfer anrufen, die ihnen ihre Augen „leihen“ und assistieren.
  • Bestmile (Schweiz) – das Startup ermöglicht Mobilitätsanbietern den Einsatz, das Management und die Optimierung von Flotten autonomer oder konventionell angetriebener Fahrzeuge.
  • Processgold (Niederlande) – macht die realen Geschäftsprozesse in Unternehmen aller Branchen durch Process Mining transparent. Damit werden Effizienzpotential und Risiken sichtbar und die Prozesse können optimiert werden.
  • Scortex (Frankreich) – die KI-basierte Lösung automatisiert die Qualitätskontrolle in Fabriken. Die Scortex Deep-Learning-Plattform integriert eine robuste Bildverarbeitungslösung, mit der beispielsweise visuelle Inspektionen vollständig automatisiert werden können.
  • Seerene (Deutschland) – durch die Analyse der Daten aus den verschiedenen Anwendungen, Systemen und Entwicklungsumgebungen, die in einem Unternehmen im Einsatz sind, identifiziert Seerene Optimierungspotential, um so Software schneller und effizienter zu entwickeln und auszurollen.
  • Stratio Automotive (Portugal) – die Plattform bringt künstliche Intelligenz in die Automobilbranche und hilft Unternehmen wie Automobilherstellern oder Logistikunternehmen mit eigener Flotte dabei, alle Daten ihrer Fahrzeuge für die Vorhersage von Fehlern und Ausfällen zu nutzen.
  • Sword Health (Portugal) – verwendet KI und Bewegungstracking, um zu analysieren, wie Patienten sich während der Rehabilitionstherapie entwickeln. Die Lösung liefert den medizinischen Fachkräften Echtzeit-Feedback während der Behandlung.
  • Ultimate.ai (Finnland) – nutzt Deep Learning-Technologie, um Kundendienstmitarbeitern in Echtzeit bei der Beantwortung von Anfragen zu helfen. Dazu analysiert die künstliche Intelligenz von ultimate.ai alte Chatverläufe, auf deren Basis sie Antwortvorschläge entwickelt.
  • Userlane (Deutschland) – ist ein Navigationssystem für Software und automatisiert das Onboarding von Nutzern sowie die Schulung von Mitarbeitern. So ermöglicht es allen Nutzern, neue Software sofort zu bedienen.

Microsoft als Wachstumstreiber für Startups und Kunden
Zum Start des Programms findet die Batch Week vom 3. bis 7. September 2018 in den Räumen von ScaleUp bei Microsoft Berlin statt. Im Mittelpunkt stehen in dieser Zeit Workshops und Trainings, u.a. mit Holger Klärner und Till Großmaß von McKinsey zum Thema Pricing, Verhandlungskoryphäe Daniel Reisner, Sales-Stratege Peter Krauss und Talent Development-Experte Matthias Ehrhardt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer des Programms auch Zugang zu Microsofts Zukunftstechnologien wie der Cloud-Plattform Azure.

Microsoft ScaleUp hilft Enterprise-reifen Startups dabei, ihr Angebot besser an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen und ihr Geschäft auf das nächste Level zu heben – nicht zuletzt durch das Corporate Access-Event am Ende des viermonatigen Programms, bei dem die Teilnehmer an einem Tag ihre Lösung bei Großunternehmen aus dem Microsoft-Netzwerk pitchen können. Microsoft ScaleUp ist weltweit an acht Standorten vertreten: Bangalore, Beijing, London, Seattle, Shanghai, Sydney, Tel Aviv und Berlin.

Microsoft Initiative Digitalisierung für alle
Um die Potentiale innovativer Technologien, allen voran künstlicher Intelligenz, zu heben, ist neben führenden Industrieunternehmen und einem starken Mittelstand auch ein gesundes Startup-Ökosystem wichtig. Die Aktivitäten von Microsoft zum Thema Gründertum sind Teil der Initiative „Digitalisierung für alle“. In diesem Rahmen setzt sich das Unternehmen dafür ein, dass auf Basis von digitaler Sicherheit alle Menschen vom Fortschritt und den Chancen der digitalen Gesellschaft profitieren. Die Basis dafür ist Vertrauen in digitale Technologien, die nur durch transparentes Handeln möglich ist. Alle Aktivitäten der Initiative sind unter dem Hashtag #digitalfueralle abgebildet.

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Robotik Penny Stocks die ihr kennen müsst!

In diesem Artikel stellen wir euch 3 aktuelle Pennystocks (Aktien mit einem sehr geringen Kurswert, meist unter EUR 1.00) vor. Diese börsennotierten Unternehmen sind unserer Meinung nach sehr zukunftsträchtig und auf jeden Fall einen Kauf wert.

Fastbrick Robotics (FBR.AX)

Fastbrick Robotics hat vor kurzem bekanntgegeben, dass sie nach der Konstruktion ihres HadrianX einen Versuch in Mexiko wagen, um ihre Technologie zu erproben. Bei HadrianX handelt es sich um einen Konstruktionsroboter, der auf ein Lkw-Gerüst zurückgreift. Mit seinem Roboterarm kann er Backsteine und andere Materialen viel schneller an Ort und Stelle bringen und somit den Hausbauprozess beschleunigen. Aktuell ist die Aktie von Fastbrick Robotics noch ein Pennystock. Das könnte sich allerdings mit etwas Geduld ändern, denn nicht nur Kooperationen mit Caterpillar hat das Unternehmen vor einiger Zeit angekündigt, die erfahrene Baufahrzeug-Firma hat auch in Fastbrick investiert. Wer also Zeit und Geduld hat, sollte auf Fastbrick Robotics vertrauen.

Kraken Robotics (KRFNF)

Kraken stellt intelligente Untersee-Fahrzeuge her. Die Produktpalette wächst von Jahr zu Jahr und somit auch die Anwendungsfälle. Von militärischen Anwendungen, hin zu Logistik und den privaten Anwendungen ist alles mit dabei. Mit Ocean Infinity hat Kraken einen starken strategischen Partner und Investor gefunden. Ein weiterer guter Punkt ist die Zertifizierung ihres autonomen U-Boots Thunderfish(R) 300 als Militär- und Forschungsfahrzeug. Auch bei den Sales klappt es, so wird 2018 weiterhin ein signifikant höheres Revenue-Ziel ausgegeben. Auch Kraken Robotics ist aktuell ein Pennystock mit viel Potenzial. Mit etwas Geduld kann man auch hier KRFNF beim Wachsen zusehen.

ReWalk Robotics (RWLK)

Mit den Systemen von ReWalk können Menschen, die querschnittsgelähmt bzw. die Kontrolle über ihre Beine verloren haben, wieder gehen. Einfach gesagt: Das System von ReWalk erlaubt Rollstuhlfahrern das Laufen. Damit stellt ReWalk das erste Exoskelett, welches in Deutschland ins Hilfsmittelverzeichnis aufgenommen wurde. Damit hat ReWalk in der frühen Vergangenheit für einige positive News gesorgt. Zwei spannende Fakten noch am Ende. ReWalk hat zwar noch keinen positiven Cashflow, übertrifft die Expertenschätzungen (bzgl. Earnings) aber jedes Quartal und arbeitet darauf hin, zeitnah Cashflow positive zu werden. Der zweite spannende Fakt: Die Aktie von ReWalk ist mit über USD 20 dotiert gewesen, hatte zwischenzeitlich einen Höchstwert bei über USD 30 und ist aktuell mit USD 0.90 an einer vermeintlichen Talsohle angekommen. Der richtige Zeitpunkt zum Einsteigen?

Das war der erste Teil unserer Aktienanalyse von Robotik/Machine-Learning-Aktien. Teilt den Artikel doch mit euren Freunden und Kollegen, damit auch sie erfahren, wo es sich zu investieren lohnt.