(Deutsch) Einstieg mit mobilen Robotern in der Logistik

Robotic Process Automation – Condensed

What is Robotic Process Automation (RPA)? What repetitive tasks can it handle? Here you will find an introduction for IT and business leaders – and anyone who needs to understand the concept.

RPA is basically a term behind which software automation is hidden. Simple and monotonous tasks are done automatically by software programs. Here one often speaks of robots. This is a bit confusing as we often think of robots as physical devices. The term bots, on the other hand, is often associated with software.

RPA can therefore be imagined as a process of automating administrative tasks or batch processing. Often several RPA components are switched one after the other. An RPA program can thus use the output of another program to continue working with it.

Popular RPA applications can be found in sales, customer service, and administration. Many of these applications have previously been performed by employees. You can find 4 important learnings for getting started with RPA here.


4 Learnings for RPA

  1. Manage expectations – When dealing with what RPA software can and cannot do, you should always be transparent and open so that no false expectations arise.
  2. Involve IT early on – RPA often affects a company’s digital infrastructure. In order to get the onboarding of the new components done quickly, IT should be involved in the process as early as possible.
  3. Thinking through RPA communication – Often several RPA components are interconnected in order to exchange results and information. This communication can become a problem if it is not thought through to the end.
  4. Change Management – The human colleagues of the new RPA components have to adapt. Change management is necessary for this. Don’t forget – people first.

Are exoskeletons ready for production?

This question has been asked for several years. Exoskeletons are already playing an increasingly important role in production. They offer many advantages. Among other things, because they relieve the workers who would otherwise have to exert much more muscle strength. Exoskeletons are also important partners in other professions because they help workers to lift heavy goods. This drastically reduces injuries and long-term damage.

Exoskeletons are divided into 2 categories:

  • Passive exoskeletons: They stabilize the body and balance weights more ergonomically for workers.
  • Active exoskeletons: Active skeletons have motors and active joints that increase the strength of workers.

These exoskeletons are already in the field:

Many companies, especially startups, are currently working on exoskeletons for production, logistics and manufacturing. This small overview shows the exoskeletons that are currently the most widely used.

FBR – Wall as a Service with HadrianX

We have reported here many times about FBR (formerly Fastbrick Robotics). Now HadrianX – the FBR product – is ready for outdoor use. HadrianX (a house-building robot) left FBR’s building for the first order.

This marks the end of a decade of research and development. Now HadrianX will be able to show what it can do on construction sites around the world.

To celebrate the day, CTO Mark Pivac has released a Throwback Thursday video, which shows this journey from the first prototypes to the current product.

Blockchain Use Case – Smart Grid and Energy

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

If you buy electricity nowadays, it usually comes from a central location, is transported through a centrally managed power grid and ends up with the consumer. So far, electricity has always followed this path. This was mainly due to the fact that not many households were able to produce their own electricity. However, this could change quickly with the current developments in the field of smart grids and blockchain.


End consumers become producers

Now end consumers themselves are becoming producers in which they can feed electricity into a network themselves using innovative solar modules on the roof. Many providers of inverters, solar panels and energy storage devices are entering the market and are offering end customers a solution to produce their own electricity.

If this electricity is not used, the producer can provide the energy that is not required in the neighborhood. The Smart Grid does this. This power grid is intelligent in that it enables intelligent distribution of the electricity.


The bill from the blockchain

Now the blockchain makes it possible to track the amount of electricity that a particular household has given to the smart grid in a way that is not counterfeit-proof. The blockchain enables transparent recording of the electricity offered and the quantity purchased. Since this form of offering and purchasing energy works like a marketplace, the blockchain can also automatically conclude purchase agreements via smart contracts. A smart contract integrated into a specific Bockchain protocol therefore carries out all actions up to an agreement and the electricity can flow.


Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.



Blockchain Use Case – Supply Chain Tracking

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

If you currently buy a product, you have no insight into where the goods really come from, which steps they have gone through and how (or when) they came into the market. In the past, these value chains and supply chains were more nationally restricted, but in times of globalization they have become longer and more opaque.


Transparency through tracking

It is these lack of transparency that often make consumers despair. With its smart contracts and counterfeit protection, the blockchain offers an instrument to ensure this transparency. But how? Each processing step of a product can be mapped and confirmed on the blockchain. All entries created in the following steps confirm the previous steps and simply add another entry on the blockchain. This means that every service provider (generally an actor) is forced to confirm receipt of the goods, carry out his work and is also obliged to leave an entry on the blockchain when the goods leave. What sounds like a lot of work here will happen automatically in practice and will be handled using technologies such as QR codes or scanners. As a rule, not every single unit is recorded for large quantities of a product, but only the delivery (or batch) to which the product belongs.


Democratization of the value chains

For the first time, this gives consumers the insight they need to make an informed purchase decision. In the future, this information will be found on foods, for example. With the help of an app you can get information about the goods. However, this solution of the goods on the blockchain offers further advantages. For example, faulty goods can be traced faster and a more targeted recall process can be started.


Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.





Blockchain Use Case – Art and other assets

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

Art and other possessions (assets) are often objects that you consider investment or just for hobby. But if you want to pay off these assets, you rarely find a liquid marketplace. Also, possession of such goods is usually 100% with one person. This makes it difficult for a collective of private art lovers to share ownership of a painting (or the rights to it). There are other assets that do the same. Historic cars and general collectibles suffer from the same problem.


Democratization of art

With the help of the blockchain, these assets can be tokenized. This means that you issue shares (tokens) for a piece of art, for example. On the one hand, these share certificates confirm the authenticity of the work of art and, on the other hand, they are a right to own a share of the work of art. This also makes it possible for small investors and private individuals to own art and to benefit from resale or the general commercialization of the painting. These tokens are on the blockchain and are stored there against forgery.


Art and new liquidity


Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.

Blockchain Use Case – Immobilien

Nachdem der Blockchain-Hype sich gelegt hat, stellt man sich die Frage, welche Use Cases die für Blockchain für unserer Gesellschaft denkbar sind. Nachfolgend präsentieren wir einen möglichen Use Case.

Immobilien sind immer ein interessantes Investment, gerade wenn man nicht dem Risiko und der Volatilität der Börsen unterlegen sein will. Aktuell sind viele Immobilien nur mit Krediten und hohen Sicherheiten zu bekommen. Außerdem sorgt der hohe Administrationsaufwand sowie Kosten der Behörden dafür, dass sich gerade Kleinanleger nicht zum Kauf einer Immobilie durchringen können. Wenn man zusammen mit anderen Investoren eine Immobilie kauft, hat man zudem noch Kosten für die Gesellschaft, welche die Immobilie hält.

Senkung behördlicher Kosten

Die Blockchain macht es möglich, sicher und dezentral Einträge in Grundbüchern zu verwalten. Dadurch können mit Hilfe von Smart Contracts mehrere Parteien eine Vereinbarung finden, ohne das Arbeitsaufwand sowie finanzielle Aufwendungen zu groß werden. Dieser Smart Contract verwaltet die Anteile der einzelnen Investoren (beziehungsweise Besitzer) und seine Mechanismen kümmern sich um Ausschüttungen. Die Verwaltung von Assets wie Immobilien sind ein wichtiger Anwendungsfall der Blockchain und helfen dabei, Investitionen und Besitz zu demokratisieren.


Immobilien-Investments für jeden

Die Blockchain hilft dabei bei zwei wichtigen Kernaspekten. Zum einen wird dadurch ein Asset wie beispielsweise eine Immobilie in viele kleine Teile aufgetrennt, in die man ohne einen unmittelbaren Mittelsmann investieren kann. Der zweite Aspekt ist der liquide Markt, den die Blockchain sichtbar macht. Der Gang zum Immobilienmakler ist der aktuelle Weg, um in den Besitz von Immobilien kommen, beziehungsweise um Immobilien zu veräußern. Ein dezentrales Netzwerk, welches digital alle Anteile an Immobilien verwaltet, kann über digitale Portale und Smart Contracts helfen, einen nicht immer liquiden Markt sichtbar und durch die Vereinfachung der Kaufs- und Verkaufs-Modalitäten liquider zu machen. Die Gatekeeper-Funktion von Immobilienmaklern entfällt dadurch, da Marktteilnehmer für alle Investoren und Besitzer von Immobilien sichtbar gemacht werden.

Buchempfehlung zum Thema

In ihrem Buch Token Economy beschreibt Shermin Voshmgir sehr detailiert, was die Blockchain eigentlich ist, wie Tokens in der Zukunft designed werden und welche Anwendungsfälle für diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukünftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.


Blockchain Use Case – Stocks

After the blockchain hype has subsided, the question arises as to which use cases for blockchain are conceivable for our society. Below we present a possible use case.

Contrary to popular belief, blockchain is not just a decentralized means of payment. The blockchain is more of a decentralized management tool. As a decentralized network, the blockchain is also able to manage assets without a central middleman. These assets are divided into many small units. These units are called tokens. These assets are managed with the help of smart contracts. A smart contract offers mechanisms that monitor previously defined events and trigger certain events when they are fulfilled. These events can be payments or even a change of ownership of a token.

Current State

Shares are currently traded on exchanges. Trading in stocks is already highly automated and is mapped almost exclusively via computer systems. If a company wants to go public, it has to meet many requirements. This usually means that only larger companies dare to go public and smaller companies (such as startups) avoid the stock exchange. Startups usually rely on VCs (venture capital) to manage their financing.

Stocks on Blockchain

With shares on the blockchain, a decentralized P2P network, startups can also offer their shares publicly without any problems and thus collect money for shares. Why does something work? The administrative effort that a company has on the stock exchange can be encoded in smart contracts, so that apart from computing power, there is no further expensive manual administrative effort. This clears the way for the democratization of the stock market. Individual citizens are thus able to participate in financing rounds of startups – individually or, which makes more sense in view of the risk – in a syndicate or as a participation in a fund. This fund then invests, for example, in young companies from certain areas.


Book Recommendation

In her book Token Economy, Shermin Voshmgir describes in great detail what the blockchain actually is, how tokens will be designed in the future and what use cases exist for these tokens. It highlights both the development of tokens on the blockchain to date and the future economy that can arise around these tokens.





#decompiled20 – DecompileD – Die Entwicklerkonferenz in Dresden

Am 27. März findet zum 2. Mal die Entwicklerkonferenz DecompileD in Dresden statt. Im OSTRA-DOME werden dann Hunderte Developer und Software Engineers, aber auch Startup-GründerInnen, StudentInnen, Product Owner sowie EntscheidungsträgerInnen der IKT-Branche erwartet. Zahlreiche namhafte Unternehmen, wie Google, Amazon Web Services, Flix Bus, Vodafone, Cloud & Heat, Wandelbots u.v.m., sind mit eigenen SpeakerInnen und ExpertInnen vor Ort. Selbst aus Norwegen und Israel reisen SprecherInnen an. In insgesamt 26 Beiträgen in zwei Tracks beleuchten Spezialisten ihres Fachs im Rahmen der sächsischen Anwenderkonferenz unterschiedliche Aspekte in den Bereichen Mobile, Cloud Engineering sowie Machine Learning.

Die Softwaresparte wächst. Und das nicht nur in Sachsen. Kaum ein Bereich – ob in Industrie, Wirtschaft, Wissenschaft, Forschung oder öffentlicher Hand – kommt heute noch ohne jene Zeilen Code aus, die Maschinen effizient, Roboter handlungsfähig, Autos multimedial, das Internet interaktiv oder das eigene Handy smart machen. Developer und Software Engineers, einst eher abfällig als Nerds umschrieben, sind inzwischen heiß begehrt – teils echte Stars, auch außerhalb ihrer Szene. Gegenwart und Zukunft brauchen smarten Code. Den Herausforderungen von morgen wird schon heute digital begegnet.

Ein Indiz: Allein in Sachsen verdoppelte sich die Mitarbeiterzahl des Bereiches Software in den vergangenen zehn Jahren in etwa von 12.000 in 2008 auf 28.000 in 2018. Tendenz: Weiterhin stark steigend.

Grund genug für LOVOO, einem der namhaften Softwareanbieter des Freistaates Sachsen, 2018 erstmals ein eigenes Standortevent für die Branche zu schaffen. 270 TeilnehmerInnen machten die DecompileD in ihrem Premierenjahr aus dem Stand zum Erfolg. Damals noch im Parkhotel Dresden sah sich die Entwicklerkonferenz als die Plattform um Fragen wie:

  • Wie migriert man eine Plattform zur AppEngine von Google?
  • Welche Herausforderungen gibt es bei der Virtualisierung in die Cloud?
  • Welchen Einfluss hat Big Data und darauf basierende Analysen auf den Unternehmensalltag?
  • Welche Rolle wird Machine Learning auf dem Smartphone künftig spielen?

zu beantworten. Die DecompileD 2020 widmet sich nun den neuestens Trends. Ob AI-based Algorhythms, Cognitive Business, Robotics, Kotlin Multiplatform, Azure, API Management, Kubernetes, Flutter, Mobile Development oder BigData Migration – das Programm der DecompileD 2020 lässt kaum Entwicklerwünsche offen.

In diesem Jahr sind SpeakerInnen wie z.B.:

  • Nils Heuer, Global Solutions Architect Volkswagen Group | Amazon Web Services
  • Martin Splitt, Developer Advocate | Google
  • Vladimir Jovanovic, Senior Android Engineer | Flixbus
  • Lilli Landmann, Design Operator | Startnext GmbH
  • Julian Eberius, Senior Architect – Big Data | Vodafone Group Plc
  • Mey Beisaron, Backend Developer | AppsFlyer Inc.
  • Christoph Biering, Head of AI & Co-Founder | Wandelbots GmbH
  • Sven Malvik, Team Lead Cloud Platform | Vipps AS
  • Toni Das, Machine Learning Engineer | AI4BD Deutschland GmbH

dabei. Das Programm der DecompileD 2020 ist bereits online. Die Anmeldung läuft auf vollen Touren. Nutzen auch Sie die Möglichkeit, sich am 27. März im OSTRA-DOME Dresden, sich hochkarätig zu vernetzen. Sichern Sie sich noch heute Ihr persönliches Veranstaltungsticket.

DecompileD Conference auf einen Blick

  • Datum: Freitag, 27. März 2020
  • Ort: OSTRA-DOME & Studios, Zur Messe 9 A, 01067 Dresden
  • Themen / Tags: Mobile, Cloud, Machine Learning / Fachkonferenz, Tech, Event, Dresden
  • Detaillierte Informationen und Tickets: https://www.decompiled.de

DecompileD Conference in den Social Media

Weiterführende Links



Pressemitteilung vom Silicon Saxony.

Foto: DecompileD 2018

Travis Bott – Künstliche Intelligenz meets Hip Hop

Travis Scott (ein HipHop-Künstler) hat zusammen mit seiner Agentur einen Song von einem Deep Learning Netz generieren lassen. Dabei wurde das Netz mit Texten und Videos von Travis Scott trainiert. Die generierten Lyrics hören sich zwar nach Travis Scott an, besitzen aber an einigen Stellen keinen Zusammenhang und sind Unsinn. Der Songtitel lautet: “Jack Park Canny Dope Man“.

Trotzdem fand das Netz einen Weg, den Stil von Travis Scott identisch zu kopieren. Am Ende des Tages bleibt TravisBott ein cooler PR-Coup der Agentur space150. Aber der PR-Coup bringt die Diskussion wieder auf, wie gut KI heutzutage schon menschliche Kunst adaptieren beziehungsweise imitieren kann.

Unter Music Processing Data Sets haben wir Datensets für euch vorbereitet, falls auch ihr einen Travis Bott bauen wollt.



Mit LotsOfBots Warehouse Roboter vergleichen

Lange war die Lage in der Logistik-Robotik (insbesondere AGVs) unübersichtlich und sehr fragmentiert. Mit Lots Of Bots kann man nun erstmals alle auf dem Markt erhältlichen Logistik-Roboter vergleichen. Dabei sind insbesondere Roboter für die Kommissionierung, Picking, Reinigung bzw. dem Transport von Kisten, Paletten und Wagen gemeint.

Der Vergleich der Roboter bezieht sich dabei auf vorhandene Zertifizierungen, Sensoren und generelle Ausrüstung der Roboter.

Die auf Lots Of Bots gelisteten AGVs (Autonomous Guided Vehicles) gelten als Revolution in der Logistik. Frühere Transportsysteme fuhren auf Schienen oder aufgeklebten Strecken (mit Markern). Durch AGVs wird es erstmals möglich, Warehouses flexibel und autonomer Arbeiten zu lassen.

Auch ihr wollt schnell und zuverlässig eine Übersicht über den Markt der AGVs bekommen, dann kommt ihr hier zum Robot Finder von Lots Of Bots.

Die Chatbot Euphorie sinkt

Viele Geschäftsmodelle wurden seit 2015 umgedacht. Chatbots kamen auf und stellte für viele Unternehmen erstmal einen spannenden Acquisition Chanel da.  Fünf Jahre später stellen einige dieser Unternehmen fest, dass der Chatbot vielleicht doch nicht so optimal ist. Ähnlich geht es auch dem Startup Storyliner, die anfangs das Problem des “Leeren Blattes” in der Content Creator Branche lösen wollten. Es stellte sich heraus, dass Kunden u.a. zu wenig Fokus auf einen Chatbot legen und bereits nach wenigen Minuten die Konzentration schwindet. Das Interview mit den Gründern lest ihr hier.

Wofür eignen sich Chatbots? In den vergangenen Jahren wurden immer häufiger Chatbots für verschiedene Use Cases eingesetzt, darunter:

  • On-Boarding von Nutzern für diverse Plattformen
  • Schnellerer Sales Prozess
  • Optimierung von Customer Service Prozessen
  • Abfrage von Informationen über APIs im Hintergrund
Nachdem Chatbots oft als der Kanal der Zukunft gehypt wurden, stellt sich nun heraus, dass diese Technologie noch einige Zeit brauchen wird, bis sie die nötige Akzeptanz findet.
Aber welche Verbesserungen werden Chatbots letztendlich zum Siegeszug verhelfen?

Buch-Tipps zum Thema Chatbots

6 Mythen zum Thema Deep Fakes

Das Center for Data Ethics and Innovation hat einen Report über das Thema Desinformation und DeepFakes veröffentlicht. Der Report bietet vieles! U.a. wird gezeigt, wie Deep Fakes enstehen und wie sich falsche Informationen verbreiten. Darauf werde ich in anderen Beiträgen zurückkommen. Hier geht es um die 6 Mythen zum Thema Deep Fakes.

(Extrahiert aus dem Report: Snapshot Paper – Deepfakes and Audiovisual Disinformation)

Deep Fakes treten vorwiegend in Form von Gesichtsaustausch in Videos auf. 

Realität: Es gibt vier Typen von Deep Fakes: Gesichtsersatz, Gesichtsnachstellung, Gesichtserzeugung und Audiosynthese.

Deepfakes tauchen auf Social-Media-Plattformen in großer Zahl auf

Realität: Auf Social-Media-Plattformen sind nur wenige politische Deepfakes aufgetaucht. Die Anzahl der gefälschten pornografischen Videos gibt jedoch Anlass zur Sorge.

Jeder kann ausgefeilte Deepfakes erstellen, die die Messlatte der Glaubwürdigkeit sprengen. 

Realität: Während unterstützende Software wie FakeApp es mehr Menschen ermöglicht hat, sich mit Deepfakes zu beschäftigen, erfordert die hochqualitative Audio- und Bildsynthese immer noch beträchtliches Fachwissen.

Die beste Methode zum Erkennen von Deepfakes besteht in physiologischen Tests (dem “Eye Blinking”-Test).

Realität: Die physiologische Untersuchung von Videos kann langsam und unzuverlässig sein. Für ein systematisches Screening von Deepfakes sind AI-basierte Tools erforderlich, mit denen die Erkennung gefälschter Inhalte teilweise automatisiert werden kann. Die Tools müssen außerdem regelmäßig aktualisiert werden.

Neue Gesetze sind eine schnelle Lösung für den Umgang mit Deepfakes. 

Realität: Versuche, Gesetze gegen Deepfakes zu erlassen, können sich als wirkungslos erweisen, da es sehr schwierig ist, die Herkunft der behandelten Inhalte zu bestimmen. Die Gesetzgebung könnte auch den nützlichen Einsatz visueller und akustischer Manipulationen gefährden.

Deepfakes sind wie mit Photoshop erstellte Bilder. Die Menschen werden sich an sie gewöhnen. 

Realität: Dies ist eine Annahme, keine Tatsache. Es gibt nur unzureichende Untersuchungen darüber, wie Deepfakes das Verhalten und die Überzeugungen der Zuschauer beeinflussen.

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.

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.

Buch-Tipps für das Thema “Human-digitale Teams”

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


Buch-Tipps zum Thema

5 Wege wie Roboter den Mainstream erreichen

In 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.

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.

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.


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.


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.


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!

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 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.



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).



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).

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.

Hier geht es zum Buch!

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.

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.

Buch-Tipps zum Thema Investieren

Software Track “Digital Entrepreneurs” auf dem Silicon Saxony Day

Der Silicon Saxony bringt auch in diesem Jahr Experten der Hochtechnologiebranchen zum 13. Silicon Saxony Day am 29.05.2018 in Dresden zusammen. Unter dem Motto “HARDWARE.SOFTWARE.CONNECTIVITY.” bietet die Veranstaltung eine ausgezeichnete Plattform für den Austausch von Ideen und Trends für zukünftige Informations- und Kommunikationstechnologien.

Speziell für die Software Branche hält das Programm in diesem Jahr einige sehr spannende Inhalte bereit. So richtet der AK Software erstmalig den Track “Digital Entrepreneurs” aus. Hochkarätige Referenten berichten über unternehmerische Herausforderungen sowie aktuelle Trends:

  • Jens Gärtner / SQL Projekt AG, Top KPIs everyone should know: Roadmap to a holistic management dashboard
  • Dirk Richter / Preh Car Connect GmbH, Talent recruiting for small & medium-sized businesses
  • Jörg Hastreiter / T-Systems Multimedia Solutions GmbH), Experiences from leading an enterprise DevOps transformation program
  • Sven Schubert / Netcentric Deutschland GmbH, Holacracy – Working in a responsive organization
  • Torsten Hartmann / Avantgarde Labs GmbH, Artificial intelligence in action
  • Dr. Martin Rößiger  / Qoniac GmbH, Distributed teams across borders – setup, kickoff and challenges
  • Klaus Eck / d.Tales GmbH, Speak about your Company – Content Marketing Strategies for Talent Recruiting
  • Florian Braunschweig / LOVOO GmbH, How to manage change? The story of a pervasive organisational transformation

Neben weiteren Expert Sessions steht als Highlight eine Keynote von Robert Panholzer auf dem Programm. Darüber hinaus sorgen die erstmalig stattfinde Demo Jam zum Thema “Human Machine Interaction”, Speed Dating für Unternehmen und Studenten sowie die abschließende Club Night für einen spannenden Tag. Eine Teilnahme lohnt sich also in jedem Fall.

Die Early Bird Registrierung zu Sonderkonditionen ist noch bis zum 29. April möglich. Tickets können auf der Seite des Silicon Saxony gebucht werden. Wir freuen uns auf den Tag und hoffen viele Kollegen, Bekannte und Interessierte begrüßen zu dürfen.

Quelle: PM von Silicon Saxony

5th #MLDD – Signals from outer Space

IMG_0076Am 08.05.2018 fand in den Gebäuden der LOVOO GmbH das 5. MLDD – Machine Learning Meetup statt. Diesmal zeigte Vlasta Kus von GraphAware den 75 Teilnehmern, wie man mit der NASA Lessons Learned Datenbank (eine Datenbank mit Review-Dokumenten) und etwas NLP einen Graphen entwerfen kann, der bei der Wissensrepräsentation hilft. Dies geschieht mit neo4j, einer Graphendatenbank, die umfangreiche Visualisierungsoptionen bietet.

Vlasta zeigte außerdem diverse Optionen, wie man das bestehende Verfahren noch verbessern kann sowie erweiterte Möglichkeiten bezüglich Deep Learning und Natural Language Processing. Auch ergaben sich einige Fragen zu Anwendbarkeit der gezeigten Modelle.

Du interessierst dich auch für das MLDD? Hier findest du die Meetup-Gruppe zum MLDD.