Einstieg mit mobilen Robotern in der Logistik

Einstieg mit mobilen Robotern in der Logistik

WAKU Robotics hat das Robot Operations Framework (ROF) released. Damit bringt das Unternehmen einen Leitfaden fĂŒr den Betrieb von mobilen Robotern in der Logistik an den Markt. Das ROF beschreibt die drei wichtigen Komponenten auf die es zu achten gilt, wenn man in der Logistik mit mobilen Robotern starten will. Diese Komponenten sind Team, Infrastruktur und Prozesse (kurz TIP).

  • Team: Das Team muss gut ausgebildet sein. Das bedeutet, vorbereitet auf die Arbeit in einem kollaborativen Umfeld mit mobilen Robotern. Ebenfalls entstehen dadurch auch neue Berufsfelder.
  • Infrastruktur: Das Warenlager muss eine Infrastruktur bereitstellen, damit mobile Roboter betrieben werden können.
  • Prozesse: Durch die Automatisierung mit mobilen Robotern mĂŒssen Prozesse angepasst oder verĂ€ndert werden.

Neben diesen Komponenten werden auch AblÀufe von Roboter-Tests vor Ort, Checklisten und Handouts angeboten. Logistikdienstleister können das ROF kostenfrei auf der Webseite von WAKU Robotics einsehen.

MarktĂŒbersicht und EinfĂŒhrung fĂŒr Mobile Roboter in der Logistik

Die Mobile Robotik ist weiterhin auf dem Vormarsch. Vor allem in der Produktion und der Logistik werden immer hĂ€ufiger AMRs (Autonomous Mobile Robots) eingesetzt. Dabei ist der Markt sehr fragmentiert und jung. Die Firma WAKU Robotics stellt ĂŒber ihre Vergleichsplattform LotsOfBots ihre Marktintelligenz im Bereich Mobile Robotik den Unternehmen zur VerfĂŒgung.

Einen MarktĂŒberblick und eine EinfĂŒhrung in das Thema bietet das Whitepaper von LotsOfBots. Das Whitepaper beschĂ€ftigt sich mit den Technologien, die die Robotik-Revolution möglich machen und damit, warum Roboter mehr denn je spannender fĂŒr die Logistik und Produktion sind.

Mobile Roboter in der Logistik?

Auch der Unterschied zwischen AGV und AMR werden erklĂ€rt. AMRs gelten als flexibler und bieten dadurch einen höheren Mehrwert. Ist es nötig, einen Roboter zu kaufen oder kann man ihn auch mieten? Welche Optionen gibt es fĂŒr die Beschaffung dieser Roboter? Diese und weitere Fragen beantwortet das Whitepaper.

Wo kann man diese Einsetzen?

FĂŒr mobile Roboter existieren bereits diverse Use-Cases. Diese können unter anderem im Transport (von Boxen, Paletten), als Goods-To-Person-System oder im Cleaning angesetzt werden. Auch Möglichkeiten zum Steuern, Analysieren und Orchestrieren dieser Robotiksysteme werden im Whitepaper besprochen.

 

Hier gehts zum Whitepaper “MarktĂŒberblick Mobile Roboter fĂŒr die Logistik” von LotsOfBots.

Was ich als SchĂŒler gern gewusst hĂ€tte – Learnings

Seit meiner Schulzeit sind einige Jahre vergangen. Deshalb wird es Zeit, einige meiner Learnings aufzuschreiben und sie fĂŒr euch (SchulabgĂ€nger und Abiturienten) festzuhalten. NatĂŒrlich gibt es noch mehr Learnings, auch in detailierter AusfĂŒhrung, allerdings starte ich mit diesen und hoffe, sie werden fĂŒr euch hilfreich sein.

Ich werde nicht mein Leben lang in einem Beruf arbeiten

Als ich aus meiner Schulzeit in das Berufsleben einstieg (bzw. zum Azubi werden sollte), hielt meine Mathematik-Lehrerin eine Ausbildung in der Informatik fĂŒr ausgeschlossen. Es hieß, Mechatroniker wĂ€re das höchste der GefĂŒhle – oder eben Kfz-Mechaniker. Am Ende wurde ich Informatiker. Was mich allerdings eine Weile begleitete, war die Überzeugung (auch meiner Eltern), dass man fĂŒr den Rest seines Lebens an einen Job gebunden sein wird. Das stimmt in dem meisten alle FĂ€lle nicht!

In unserer heutigen Zeit enstehen neue MĂ€rkte so schnell, wie es frĂŒher niemand fĂŒr möglich gehalten hat. Damit Ă€ndern sich die Anforderungen an Arbeitnehmende auch drastisch und oft. Darauf sollte man vorbereitet sein.

Vitamin B ist wichtig – Freunde und wie man von ihnen lernt

Freunde und Beziehungen zu anderen Menschen sind wichtig! Durch den Austausch mit Bekannten und Freunden erfÀhrt man andere Blickwinkel, die einem sonst sehr lange verschlossen bleiben. Freunde bilden dabei die Basis, von der aus man sich anschicken kann, am Vitamin B zu arbeiten. Dabei geht es nÀmlich um Beziehungen.

Diese Beziehungen kann man auch zu GeschĂ€ftspartnern, Kommilitonen oder anderen Bekanntschaften aufbauen. Vitamin B wird oft als belĂ€chelt, denn es bedeutet, denn ist wird oft so konotiert, dass jemand durch Beziehungen zu etwas gelangt ist – anstatt durch Leistung. Allerdings bedeutet Vitamin B auch Vertrauen (und mĂŒsste eigentlich Vitamin V) heißen. Vertrauen aufbauen zu können und damit auch verantwortungsvoll umgehen zu können, ist eine wertvolle Eigenschaft.

Mentoring beschleunigt dich

Andere Personen sind die gleichen oder Ă€hnliche Wege gegangen, wie du sie auch gehen willst. Im Beruflichen ist das besonders zutreffend. DafĂŒr eignet sich Mentoring. Eine Mentorin oder ein Mentor kann dir viel Wissen und Erfahrung vermitteln und dich damit schnell in bestimmte Bereiche hineinfĂŒhren. Auch kann er oder sie dem Mentee (das bist du 😉 ) die Personen vorstellen, die fĂŒr seine weitere Arbeit wichtig sein könnten.

Mentoring bietet dir also eine Option, dich in eine vertrauensvolle Beziehung mit deinem Mentor oder deiner Mentorin zu begeben und dich daran zu entwickeln.

Nach der Schule fÀngt das Lernen erst an

Wer immer geglaubt hat, dass nach der Schule das Lernen sekundÀr wird, liegt damit leider falsch. Neue Technologien und Herausforderungen werden dich dein Leben lang begleiten. Du lernst also lieber, zu lernen, Informationen aufzunehmen, einzuordnen und damit etwas sinnvolles zu tun.

Viele BĂŒcher (SachbĂŒcher, Gedichte, Geschichten, ErzĂ€hlungen und vieles mehr) sind gute Medien, an denen man lernen kann. Allerdings bieten auch Plattformen wie Youtube, Blinkist oder andere Anwendungen eine sehr gute Option, um Wissen aufzunehmen.

Lernen fÀngt also nach der Schule erst an, aber am besten lernt man schnell, wie man lernt und wird schnell und effektiv damit.

Neue Technologien werden kommen

Technologien entwickeln sich weiter – ob wir das wollen oder nicht. Die meisten davon werden Prozesse inkrementell verbessern und du wirst davon nichts mitbekommen. Einige Technologien allerdings werden unser Leben verĂ€ndern. Ob sie dein Leben vereinfachen oder verkomplizieren, diese Entscheidung musst du selbst treffen.

Die Technologien die es gab, als ich aus der Schule kam, gibt es heut zum Teil nicht mehr. Das ist auch gut so. An ihre Stelle sind nĂ€mlich bessere Technologien getreten: Beispielsweise die Diskette. Heutzutage nutzt man zur DatenĂŒbertragung nur noch USB-Sticks oder ĂŒbertrĂ€gt Daten via Wifi bzw. Bluetooth.

Sei also offen fĂŒr neue Technologien, denn sie kommen nicht zu dir, um dir Gutes zu tun oder um Schaden anzurichten. Was sie fĂŒr dich tun können, bestimmst du selbst.

Reisen ist Reife

Reisen wird dir Reife bringen. Damit ist vor allem gemeint, dass Reisen dich in ein Umfeld bringen, in dem du dich behaupten musst. Andere Sprachen, andere Menschen, andere Situationen – all das kann dir helfen, mit Unsicherheit umzugehen und die Unsicherheiten zu ertragen, die die Welt mit sich bringt.

Data Sets fĂŒr Machine Teacher 2021

Jeder benötigt Daten! Besonders jeder, der mit Machine Learning Modellen arbeitet und diese fĂŒttern muss. Damit das Suchen ein Ende hat, gibt es hier eine kuratierte Liste von offenen DatensĂ€tzen fĂŒr wichtige AnwendungsfĂ€lle.

Speech Processing

  • TIMIT Speech Corpus: Klassifikation von Phonemen – Link
  • 2000HUB5: Baidu Datenset in englischer Sprache – Link
  • LibriSpeech: 500 Stunden Aufnahmen von HörbĂŒchern in englisch – Link
  • VoxForge: Sauber gesprochenes Englisch – Link
  • CHIME: 4 Sprecher in gerĂ€uschstarken Umgebungen – Link
  • TED-LIUM: Aufnahmen und Transkripte von TED-Talks – Link

Sentiment Analysis

  • JHU Sentiments – Link
  • IMDB: Filmrezensionen zur Analyse – Link
  • Stanford Sentiment: Sentiment Annotationen in Englisch der StanfordU – Link

Recommendation Systems

  • MovieLens: Datenset mit verschiedenen Filmen und Meta-Daten – Link
  • Jester: Witze empfehlen – Link
  • Netflix Prize: Videos und Serien empfehlen – Link
  • Book-Crossing dataset: BĂŒcher empfehlen – Link

Question Answering Systems

  • MaluubaNewsQA: 120K Q&A Datenpunkte von CNN – Link
  • Quora QA: Auch mit semantischen Labels – Link
  • CMUD QA Data: HauptsĂ€chlich faktoide Fragen/Antworten – Link
  • Maluuba GO Dialogue: Zielorientierte Konversationen (geeignet fĂŒr Chatbots) – Link
  • bAbi: Synthetisches Datenset fĂŒr QA-Tasks von Facebook Research – Link
  • Children Book Test: Question + Context  zu Antwort Annotation von Project Gutenberg BĂŒchern – Link

Music Processing

  • Piano-midi.de: Vielzahl von Piano-MusikstĂŒcken – Link
  • Nottingham Datenbank:  Folk Musik – Link
  • MuseData: Klassische Musik – Link
  • JSB Chorales: Klassische Musik – Link

Image Processing

  • Imagenet: Bekanntes Datenset fĂŒr DeepLearning mit WordNet Kategorien – Link
  • MNIST: Klassisches Letter Datenset – Link
  • CIFAR10: 32×32 Patches in Kategorien – Link
  • Caltech: Bilder aus 101 Kategorien – Link
  • Caltech 256: Bilder aus 256 Kategorien – Link 
  • SVHN: Hausnummern und -schilder – Link
  • NORB: Verschiedene GerĂ€te und Spielzeuge – Link
  • Pascal VOC: Verschiedene Image Recognition Challenges – Link
  • Labelme: Annotierte Bilder (verschiedene Annotationen) – Link
  • COIL 20: Objekte mit 360° Darstellungen – Link
  • COIL100: Objekte mit 360° Darstellungen – Link

Health & Environmental Forecasts

  • ECDC: Krankheiten und Infektionen und ihre Verbreitung – Link
  • Merck MAC: Welche AktivitĂ€t weisen MolekĂŒle auf – Link
  • Molecules and Musk: MolekĂŒle – Link

Government & Population Data

  • DataUSA: Daten und Visualisierungen der USA – Link
  • EUGender: Genderspezifische Statistiken der EU – Link
  • NLNational: Niederlande National Register – Link
  • UNDPP: Development Programm der UN – Link

Face Recognition

  • Labelled Faces in the Wild: 13k Bilder aus dem Web mit Namen der Personen – Link
  • Olivetti: Verschiedene Fotos mehrerer Personen – Link
  • Multi-Pie: Datenset der CMU – Link
  • Face-in-Action: Verschiedene Gesichter mit Annotationen – Link
  • JACFEE: GesichtsausdrĂŒcke / Emotionen von asiatischen und kaukasischen Gesichtern – Link
  • FERET: Facial Recognition Annotationen – Link
  • mmifacedb: Labels fĂŒr Facial Expressions – Link
  • IndianFaceDatabase: Landmarks fĂŒr Faces – Link
  • Yale Face Database: Face Recognition Datenbank der Yale University – Link, Link

Video Processing

  • Youtube-8M – Youtube Datenset mit verschiedenen Labels fĂŒr Unterstanding Tasks – Link

Text Processing

  • QWONE – 20 newsgroups to words – Link
  • Reuters (RCV*) Corpuses: text/topic prediction – Link
  • Penn Treebank : Next word prediction – Link
  • Broadcast News for corpus creation and next word prediction – Link

Weiteres

  • University of California, Irvine – Link
  • Caesar0301 auf Github – Link
  • Wikipedias Liste mit öffentlichen Datensets – Link
  • BigMLs Liste mit Datensets – Link

Podcasts zum Thema Machine Learning & Data

Diesmal gibt es eine Hör-Empfehlung fĂŒr Podcasts zu den Themen Machine Learning, Data & Analytics.


1-QzMbmbhRIpGstQJcMV6S1wThis Week in Machine Learning & AI

TWiML&AI bringt auf wöchentlicher Basis ein neuen Podcast zum Thema Machine Learning und KĂŒnstliche Intelligenz. Dabei werden nicht nur reine Machine Learning Themen besprochen, sondern auch öfter das bigger picture erlĂ€utert. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

1-w1mAks253oWyFOXm2uGFLgTalking Machines

Einer der besten Podcasts zum Thema! Ein ausgezeichneter Host interviewt ausgezeichnete GĂ€ste zum Thema Machine Learning. Dadurch das viele GĂ€ste selbst in der Wirtschaft aktiv sind, können sie viele nĂŒtzliche Einsichten in ihre Arbeit geben. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

1-SrSCXTNvUHzENik8GMhsNQMachine Learning 101

Dieser Podcast versteht sich eigentlich als AnfĂ€nger-Medium. Allerdings werden einige Themen auch sehr tiefgrĂŒndig behandelt, so dass es auch fĂŒr Fortgeschrittene interessant sein kann. Im Grunde ist es der beste Einsteiger-Pod. Niveau: AnfĂ€nger. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

1-IIubHPYAypUV3_RES997EgThe Data Skeptic

Ein guter Einstieg in die Themen Data Science und Machine Learning. Es gibt hier Interviews mit Forschern und Praktikern zu hören. Niveau: AnfÀnger / Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

 

1-j_3y1tnXwNRdS5yVb9YAhwLinear Digressions

Katie Malone und Ben Jaffe sind eure Hosts und fĂŒhren Sie nicht nur durch Machine Learning Themen, sondern auch durch Fallstricke im Bereich Data Science. Sehr hörenswert. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

Robotic Process Automation – Kompakt

Was ist Robotic Process Automation (RPA)? Welche sich wiederholenden Aufgaben kann es bewĂ€ltigen? Hier finden Sie eine EinfĂŒhrung fĂŒr IT- und Unternehmensleiter – und alle, die das Konzept entmystifizieren mĂŒssen.

Bei RPA handelt es sich im Grunde um einen Term, hinter dem sich Software-Automatisierung versteckt. Simple und monotone Aufgaben werden von Software-Programmen automatisiert erledigt. Hier spricht man oft von Robotern. Das ist etwas verwirrend, da wir Roboter oftmals als physische GerĂ€te verstehen. Der Begriff Bots – wird hingegen oft mit Software assoziiert.

RPA kann man sich also als Prozess vorstellen, Verwaltungsaufgaben bzw. Stapel-Verarbeitung automatisiert ablaufen zu lassen. Dabei werden oftmals auch mehrere RPA-Komponenten nacheinander geschalten. Ein RPA-Programm kann somit die Ausgabe eines anderen Programmes nutzen, um damit weiter zu arbeiten.

Beliebte RPA-Anwendungen sind im Vertrieb, Kundenservice und der Verwaltung zu finden. Viele dieser Anwendungen wurden bisher von Mitarbeitern ausgefĂŒhrt. 4 wichtige Learnings fĂŒr den Einstieg in das Thema RPA findet ihr hier.

 

4 Learnings fĂŒr RPA

  1. Erwartungen managen – Im Umgang damit, was RPA Software leisten kann und was nicht, sollte man immer transparent und offen sein, damit keine falsche Erwartungshaltung entsteht.
  2. IT zeitig involvieren – RPA betrifft oft die digitale Infrastruktur eines Unternehmens. Um das Onboarding der neuen Komponenten schnell zu erledigen, sollte man die IT so zeitig wie nur möglich in den Prozess involvieren.
  3. RPA Kommunikation durchdenken – Oftmals werden mehrere RPA Komponenten zusammen geschalten, um Ergebnisse und Informationen auszutauschen. Diese Kommunikation kann ein Problem werden, wenn sie nicht bis zu Ende gedacht wurden ist.
  4. Change Management – Die menschlichen Kollegen der neuen RPA-Komponenten mĂŒssen sich umstellen. DafĂŒr ist Change Management nötig. Nicht vergessen – People first.

Sind Exoskelette bereit fĂŒr den Einsatz?

Diese Frage stellt man sich bereits seit einigen Jahren. Dabei spielen Exoskelette bereits eine immer wichtigere Rolle in der Produktion. Sie bieten viele Vorteile. Unter anderem da sie die Arbeiter entlasten, die sonst viel mehr Muskelkraft aufbringen mĂŒssten. Auch in anderen Berufszweigen sind Exoskelette wichtige Partner, weil Arbeiter dadurch beim Heben von schweren GĂŒtern unterstĂŒtzt werden. Die Verletzungen und LangzeitschĂ€den werden dadurch drastisch reduziert.

Exoskelette werden in 2 Kategorien eingeteilt:

  • Passive Exoskelette: Sie stabilisieren den Körper und balancieren Gewichte ergonomischer fĂŒr Arbeiter.
  • Aktive Exoskelette: Aktive Skelette besitzen Motoren und aktive Gelenke, die die Kraft von Arbeitern verstĂ€rken.

Diese Exoskelette sind bereits im Feld:

  • EksoVest von Ekso Bionics wird aktuell bei Ford und Boeing getestet.
  • Hyundai VEX ist hauptsĂ€chlich fĂŒr Bandarbeiter gedacht.
  • GuardianXO von Sarcos Robotics – eine Art Ganzkörper-Anzug.

Aktuell arbeiten viele Firmen, vor allem Startups, an Exoskeletten fĂŒr die Produktion, Logistik und Manufacturing. Dieser kleine Überblick zeigt die Exoskelette, die aktuell am meisten Verbreitung finden.

FBR – Wall as a Service mit HadrianX

Schon öfter haben wir hier ĂŒber FBR (frĂŒher Fastbrick Robotics) berichtet. Nun ist HadrianX – das Produkt von FBR – bereit fĂŒr den Außeneinsatz. HadrianX (ein Hausbau-Roboter) hat fĂŒr den ersten Auftrag das GebĂ€ude von FBR verlassen.

Damit endet eine Dekade Forschung und Entwicklung. Nun wird HadrianX auf den Baustellen dieser Welt zeigen können, was er kann.

Zur Feier des Tages hat CTO Mark Pivac ein Throwback Thursday Video veröffentlich, welches diese Reise beginnend bei den ersten Prototypen bis zum jetzigen Produkt zeigt.

Blockchain Use Case – Smart Grid und Strom

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

Bezieht man heutzutage Strom, dann kommt dieser meist von einer zentralen Stelle, wird durch ein zentral verwaltetes Stromnetz transportiert und landet am Ende beim Verbraucher. Diesen Weg ist der Strom bisher immer gegangen. Das lag hauptsÀchlich daran, dass nicht viele Haushalte in der Lage waren, ihren Strom selbst zu produzieren. Mit den aktuellen Entwicklungen im Bereich Smart Grid und Blockchain könnte sich das jedoch schnell Àndern.

 

Endverbraucher werden zu Produzenten

Nun werden Endverbraucher selbst zu Produzenten, in denen sie mit neuartigen Solarmodulen auf dem Dach selbst Strom in ein Netz einspeisen können. Viele Anbieter von Invertern, Solarpanels und Energiespeichern drÀngen auf den Markt und bieten Endkunden damit eine Lösung an, um selbst Strom zu produzieren.

Wird dieser Strom mal nicht gebraucht, so kann der Produzent die nicht benötigte Energie der Nachbarschaft zur VerfĂŒgung stellen. Diese Aufgabe erledigt das Smart Grid. Dieses Stromnetz ist dahingehend intelligent, dass es eine intelligente Verteilung des Stroms ermöglicht.

 

Die Rechnung von der Blockchain

Nun ermöglicht es die Blockchain, die Menge des Stroms zu fĂ€lschungssicher zu tracken, die ein bestimmter Haushalt in das Smart Grid abgegeben hat. Die Blockchain ermöglicht ein transparentes Erfassen, des angebotenen Stroms und der abgenommenen Menge. Da diese Form von Anbieten und Abnehmen von Energie wie ein Marktplatz funktioniert, kann die Blockchain ĂŒber Smart Contracts auch automatisiert Abnahmevereinbarungen abschließen. Ein in ein bestimmtes Bockchain-Protokoll integrierter Smart Contract fĂŒhrt damit alle Aktionen bis zu einem Agreement durch und der Strom kann fließen.

 

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 AnwendungsfĂ€lle fĂŒr diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukĂŒnftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

 

Blockchain Use Case – Supply Chain Tracking

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

Kauft man aktuell ein Produkt, hat man keine Einsicht darin, woher die Ware wirklich kommt, welche Schritte sie durchlaufen hat und wie (beziehungsweise wann) sie in den Handel kam. Waren diese Wertschöpfungsketten und Lieferketten frĂŒher eher national beschrĂ€nkt, so sind sie in den Zeiten der Globalisierung lĂ€nger und undurchsichtiger geworden.

Transparenz durch Tracking

Diese Intransparenzen sind es, welche Verbraucher oft verzweifeln lassen. Die Blockchain bietet durch Smart Contracts und ihre FĂ€lschungssicherheit ein Instrument, um diese Transparenz zu gewĂ€hrleisten. Aber wie? Auf der Blockchain lĂ€sst sich jeder Verarbeitungsschritt einer Ware abbilden und bestĂ€tigen. Alle EintrĂ€ge die in nachfolgenden Schritten erzeugt werden, bestĂ€tigen die vorherigen Schritte und fĂŒgen lediglich einen weiteren Eintrag auf der Blockchain hinzu. Damit ist jeder Dienstleister (generell Akteur) dazu gezwungen, den Eingang der Ware zu bestĂ€tigen, seine Arbeiten durchzufĂŒhren und ist beim Ausgang der Ware ebenfalls wieder verpflichtet, einen Eintrag auf der Blockchain zu hinterlassen. Was hier nach viel Arbeit klingt, wird in der Praxis automatisiert passieren und ĂŒber Technologien wie QR-Codes oder Scanner abgewickelt werden. In der Regel werden bei großen Mengen einer Ware natĂŒrlich nicht jede einzelne Einheit erfasst, sondern lediglich die Lieferung (oder Batch) zu der die Ware gehört.

Demokratisierung der Wertschöpfungsketten

Dadurch erhalten Verbraucher zum ersten Mal den Einblick, den sie benötigen, um eine aufgeklĂ€rte Kaufentscheidung zu treffen. In der Zukunft werden diese Informationen auf beispielsweise Lebensmitteln zu finden sein. Mit Hilfe einer App kann man dann Informationen ĂŒber die Ware erhalten. Allerdings bietet diese Lösung der Ware auf der Blockchain noch weitere Vorteile. So können zum Beispiel fehlerhafte Waren schneller zurĂŒckverfolgt werden und damit ein zielgerichteterer RĂŒckruf-Prozess gestartet 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 AnwendungsfĂ€lle fĂŒr diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukĂŒnftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

 

 

 

Blockchain Use Case – Kunst und andere Assets

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

Kunst und andere BesitztĂŒmer (Assets) sind oft GegenstĂ€nde, die man fĂŒr als Investment hĂ€lt oder einfach nur aus Liebhaberei. Doch möchte man diese Assets ausbezahlen, findet man selten einen liquiden Marktplatz. Auch ist der Besitz solches Gut meist zu 100% bei einer Person. Dadurch fĂ€llt es fĂŒr ein Kollektiv von privaten Kunstliebenden schwer, sich den Besitz eines GemĂ€ldes (oder die Rechte daran) zu teilen. Es gibt noch weitere Assets, fĂŒr die das Gleiche zutrifft. Historische Autos und generelle Sammlerobjekte leiden am selben Problem.

Demokratisierung von Kunstbesitz

Mit Hilfe der Blockchain können diese Assets tokenisiert werden. Das bedeutet, dass man Anteilsscheine (Tokens) fĂŒr beispielsweise ein Kunstwerk herausgibt. Diese Anteilsscheine bestĂ€tigen zum einen die AuthentizitĂ€t des Kunstwerkes und sind zum anderen ein Recht am Besitz eines Anteils des Kunstwerkes. Dadurch wird es auch fĂŒr Kleinanleger und Privatpersonen möglich, Kunst zu besitzen und Weiterverkauf oder der generellen Kommerzialisierung des GemĂ€ldes zu profitieren. Diese Tokens liegen auf der Blockchain und sind dort fĂ€lschungssicher hinterlegt.

LiquiditÀt des Marktes

Dadurch wird ein Markt liquide gemacht, der sonst nur ĂŒber bestimmte MittelsmĂ€nner und Gatekeeper erreichbar war. Liquide wird er, weil er sichtbar wird. Nicht nur eine lokale Interessengemeinde kann nun GemĂ€lde kaufen, sondern jeder Kunstliebhaber auf der Welt, kann ein Kunstwerk ĂŒberall auf der Welt kaufen und dabei garantieren, dass es authentisch ist.

 

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 AnwendungsfĂ€lle fĂŒr diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukĂŒnftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

 

Blockchain Use Case – Immobilien

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

Immobilien sind immer ein interessantes Investment, gerade wenn man nicht dem Risiko und der VolatilitĂ€t 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 dafĂŒr, 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 fĂŒr die Gesellschaft, welche die Immobilie hĂ€lt.

Senkung behördlicher Kosten

Die Blockchain macht es möglich, sicher und dezentral EintrĂ€ge in GrundbĂŒchern 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 kĂŒmmern sich um AusschĂŒttungen. Die Verwaltung von Assets wie Immobilien sind ein wichtiger Anwendungsfall der Blockchain und helfen dabei, Investitionen und Besitz zu demokratisieren.

 

Immobilien-Investments fĂŒr 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 verĂ€ußern. Ein dezentrales Netzwerk, welches digital alle Anteile an Immobilien verwaltet, kann ĂŒber digitale Portale und Smart Contracts helfen, einen nicht immer liquiden Markt sichtbar und durch die Vereinfachung der Kaufs- und Verkaufs-ModalitĂ€ten liquider zu machen. Die Gatekeeper-Funktion von Immobilienmaklern entfĂ€llt dadurch, da Marktteilnehmer fĂŒr 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 AnwendungsfĂ€lle fĂŒr diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukĂŒnftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

 

Blockchain Use Case – Aktien

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

Entgegen der weit verbreiteten Meinung bietet die Blockchain nĂ€mlich nicht nur ein dezentrales Zahlungsmittel. Die Blockchain ist eher ein dezentrales Verwaltungsinstrument.  Als dezentrales Netzwerk ist die Blockchain ebenfalls in der Lage, ohne einen zentralen Mittelsmann Assets zu verwalten. Diese Assets werden dabei in viele kleine Einheiten geteilt. Diese Einheiten werden Tokens genannt. Mit der Hilfe von Smart Contracts werden diese Assets verwaltet. Ein Smart Contract bietet Mechanismen, der vorher definierte Ereignisse ĂŒberwacht und bei deren ErfĂŒllung bestimmte Events auslöst. Bei diesen Events kann es sich um Auszahlungen oder sogar den Wechsel der Ownership eines Tokens handeln.

Aktueller Stand

Aktuell werden Aktien ĂŒber Exchanges gehandelt. Der Handel mit Aktien ist schon stark automatisiert und wird fast ausschließlich ĂŒber Computersysteme abgebildet. Möchte ein Unternehmen an die Börse, so hat es viele Auflagen zu erfĂŒllen. Das fĂŒhrt meist dazu, dass nur grĂ¶ĂŸere Unternehmen den Weg an die Börse wagen und kleinere Unternehmen (wie Startups) die Börse meiden. Startups verlassen sich somit meist auf VCs (Venture Capital), um ihre Finanzierung zu stemmen.

Aktien auf der Blockchain

Mit Aktien auf der Blockchain, einem dezentralen P2P-Netzwerk, können auch Startups ohne Probleme ihre Anteile öffentlich anbieten und somit Geld gegen Anteile einsammeln. Warum funktioniert sowas? Der Verwaltungsaufwand den ein Unternehmen an der Börse hat, kann in Smart Contracts kodiert werden, so dass außer Computing Power kein weiterer teurer manueller Verwaltungsaufwand anfĂ€llt. Das macht den Weg frei fĂŒr die Demokratisierung des Aktienmarktes. Einzelne BĂŒrger sind somit in der Lage bei Finanzierungsrunden von Startups teilzunehmen – einzeln oder was angesichts des Risikos sinnvoller ist – in einem Syndikat oder als Beteiligung an einem Fund. Dieser Fund investiert dann beispielsweise in junge Firmen aus bestimmten Bereichen.

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 AnwendungsfĂ€lle fĂŒr diese Tokens existieren. Sie beleuchtet sowohl die bisherige Entwicklung von Tokens auf der Blockchain als auch die zukĂŒnftige Ökonomie, die um diese Tokens entstehen kann.

#decompiled20 – DecompileD – Die Entwicklerkonferenz in Dresden

Am 27. MĂ€rz findet zum 2. Mal die Entwicklerkonferenz DecompileD in Dresden statt. Im OSTRA-DOME werden dann Hunderte Developer und Software Engineers, aber auch Startup-GrĂŒnderInnen, StudentInnen, Product Owner sowie EntscheidungstrĂ€gerInnen 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 BeitrĂ€gen in zwei Tracks beleuchten Spezialisten ihres Fachs im Rahmen der sĂ€chsischen Anwenderkonferenz unterschiedliche Aspekte in den Bereichen Mobile, Cloud Engineering sowie Machine Learning.

Die Softwaresparte wĂ€chst. 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 handlungsfĂ€hig, Autos multimedial, das Internet interaktiv oder das eigene Handy smart machen. Developer und Software Engineers, einst eher abfĂ€llig 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 fĂŒr LOVOO, einem der namhaften Softwareanbieter des Freistaates Sachsen, 2018 erstmals ein eigenes Standortevent fĂŒr 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 kĂŒnftig 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 lĂ€sst kaum EntwicklerwĂŒnsche 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 lÀuft auf vollen Touren. Nutzen auch Sie die Möglichkeit, sich am 27. MÀrz im OSTRA-DOME Dresden, sich hochkarÀtig zu vernetzen. Sichern Sie sich noch heute Ihr persönliches Veranstaltungsticket.

DecompileD Conference auf einen Blick

  • Datum: Freitag, 27. MĂ€rz 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

WeiterfĂŒhrende Links

www.decompiled.de  

 

Pressemitteilung vom Silicon Saxony.

Foto: DecompileD 2018

Travis Bott – KĂŒnstliche Intelligenz meets Hip Hop

Travis Scott (ein HipHop-KĂŒnstler) 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 fĂŒr 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) unĂŒbersichtlich und sehr fragmentiert. Mit Lots Of Bots kann man nun erstmals alle auf dem Markt erhĂ€ltlichen Logistik-Roboter vergleichen. Dabei sind insbesondere Roboter fĂŒr 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 AusrĂŒstung der Roboter.

Die auf Lots Of Bots gelisteten AGVs (Autonomous Guided Vehicles) gelten als Revolution in der Logistik. FrĂŒhere 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 zuverlĂ€ssig eine Übersicht ĂŒber den Markt der AGVs bekommen, dann kommt ihr hier zum Robot Finder von Lots Of Bots.

Die Chatbot Euphorie sinkt

Viele GeschĂ€ftsmodelle wurden seit 2015 umgedacht. Chatbots kamen auf und stellte fĂŒr viele Unternehmen erstmal einen spannenden Acquisition Chanel da.  FĂŒnf Jahre spĂ€ter 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 GrĂŒndern lest ihr hier.

WofĂŒr eignen sich Chatbots? In den vergangenen Jahren wurden immer hĂ€ufiger Chatbots fĂŒr verschiedene Use Cases eingesetzt, darunter:

  • On-Boarding von Nutzern fĂŒr diverse Plattformen
  • Schnellerer Sales Prozess
  • Optimierung von Customer Service Prozessen
  • Abfrage von Informationen ĂŒber 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 ĂŒber 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 BeitrĂ€gen zurĂŒckkommen. 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. 

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

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

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

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

RealitĂ€t: WĂ€hrend unterstĂŒtzende Software wie FakeApp es mehr Menschen ermöglicht hat, sich mit Deepfakes zu beschĂ€ftigen, erfordert die hochqualitative Audio- und Bildsynthese immer noch betrĂ€chtliches Fachwissen.

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

RealitĂ€t: Die physiologische Untersuchung von Videos kann langsam und unzuverlĂ€ssig sein. FĂŒr ein systematisches Screening von Deepfakes sind AI-basierte Tools erforderlich, mit denen die Erkennung gefĂ€lschter Inhalte teilweise automatisiert werden kann. Die Tools mĂŒssen außerdem regelmĂ€ĂŸig aktualisiert werden.

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

RealitĂ€t: 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 nĂŒtzlichen Einsatz visueller und akustischer Manipulationen gefĂ€hrden.

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

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

Machine Learning fĂŒr Manager

Machine Learning kann fĂŒr Nicht-Techies, AnfĂ€nger 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 AblĂ€ufen und Prozessen haben wollen.

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

  • Entscheidung fĂŒr den Typ der Anwendung
  • Das besorgen der Daten
  • Das Erstellen der Feature-ReprĂ€sentation
  • Prototyping des Feature-Vektors
  • Auswahl eines Verfahrens fĂŒr die Implementation
  • Anschließendes Messen der Ergebnisse

Hier geht es zur Tour Machine Learning fĂŒr 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 KĂŒnstlicher 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 fĂŒr Digitale Helfer

  • RisikoabschĂ€tzung bei Investment-Entscheidungen
  • Bildgebende Verfahren im OP-Saal
  • Digitale Assistenzsysteme (Siri, Cortana, etc.) fĂŒr Termine und Erinnerungen
  • Intelligente Suchsysteme auf großen Datenmengen
  • Entscheidungen im Bereich Business Analytics
  • Assistenten zur optimierten Planung von ArbeitsaufwĂ€nden

Wie spricht man Digitale Helfer an?

Digitale Helfer spricht man beispielsweise ĂŒber ein Text-Interface (Chatbot), ĂŒber eine grafische OberflĂ€che 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 dafĂŒr, um sich auf die wichtigen Aufgaben und ihr KerngeschĂ€ft 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 fĂŒr das Thema “Human-digitale Teams”

Wann ĂŒberholt 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 SchĂ€tzungen zu verschiedenen Fragestellungen gebeten. Die Hauptfrage dabei war:

Wann wird die KI stÀrker sein als der Mensch?

oder auf englisch:

When will AI exceed human performance?

Figure 1: Wann wird die KĂŒnstliche Intelligenz stĂ€rker sein als der Mensch?

Die Wissenschaftler sollten das Jahr 2016 als Anfangspunkt nehmen und versuchen, fĂŒr 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 ĂŒberschreitet in circa 50 Jahren die “50% wahrscheinlich, das die KI den Menschen ĂŒberholt” Marke. In 100 Jahren ist die Wahrscheinlichkeit bei knapp 75%.

Figure 2: Hat die optimistische/pessimistische SchĂ€tzung eventuell kulturelle HintergrĂŒnde?

Sehr spannend sind die “Ausreißer” – die sehr optimistischen und sehr pessimistischen SchĂ€tzer. Figure 2 illustriert, das asiatische Forscher sehr optimistisch geschĂ€tzt haben. Nordamerikanische Forscher hingegen schĂ€tzen sehr pessimistisch. Welche EinflĂŒsse die Autoren der Studie dafĂŒr 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 stÀrker sein wird, als ein Mensch.

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

 

Diese Aussage ist natĂŒrlich sehr wage. Aktuell existieren Systeme, die effizienter arbeiten als der Mensch – beim Verpacken von Kisten, beim Schweißen von großen MetallflĂ€chen 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 beschÀftigte 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 SchÀtzungen 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 SchÀtzungen 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 beschÀftigt sich Figure 4.

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

Dank dieser Studie von Katja Grace et al. haben wir nun eine ungefĂ€hre Vorstellung, wann uns die KĂŒnstlichen Intelligenzen gefĂ€hrlich werden können. Allerdings wird sich unser Bild auf die Menschheit, auf Roboter und der Welt in der wir leben in diesen vielen Jahren auch grundsĂ€tzlich verĂ€ndert 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 nÀchste Generation der Roboter auszeichnet und ihnen helfen wird, in den Mainstream zu gelangen. Diese 5 Wege sind hauptsÀchlich:

  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 gewĂŒnschtes Verhalten lernen. Das macht sie sehr flexibel.
  4. Von der Einzelfertigung zum flexiblen Einsatz – Besseres VerstĂ€ndnis der Prozesse in Wirtschaft und Industrie haben dazu gefĂŒhrt, dass Roboter nicht nur fĂŒr einzelne Kunden spannend sind, sondern auf diverse Prozesse (in langen Prozessketten) eingesetzt werden können.
  5. Vom Back-Office zum Front-Office – FrĂŒher wurden Roboter in Fabrikhallen hinter Glasscheiben betrieben. Es ist aber nun auch möglich, bestimmte Typen von Robotern dafĂŒr zu nutzen, mit dem Kunden zu kommunizieren. Beispielsweise werden Roboter nicht nur fĂŒr die Fertigung, sondern auch zur Auslieferung benutzt.

Den Artikel von PWC gibt es hier in ganzer LĂ€nge. 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 KĂŒnstlichen 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 erklĂ€rte Ziel von Kraken ist es, den Boden des Ozeans zu kartieren. Das klingt erstmal nach einer typischen Aufgabe fĂŒr ein Forschungsinstitut und nicht nach einer kommerziellen Idee, hinter der eine Firma steht. Allerdings ergeben sich daraus diverse GeschĂ€ftsfelder, die nicht sofort ersichtlich sind.

Aber was bietet Kraken eigentlich:

  • AquaPix(TM) Sensoren – Diese Sonar-Sensoren bieten eine Weltneuheit, was ihre Genauigkeit und PrĂ€zision angeht.
  • Diverse Sensoren – Zum Messen von Geschwindigkeit bzw. anderen Parametern unter der WasseroberflĂ€che.
  •  KatFish(TM) und ThunderFish(TM) – Zwei autonome Unterseeboote, die mit Kraken-Sensoren ausgestattet sind und damit GewĂ€sser kartieren können.
  • SeaVision(TM) – Ein Sensorsystem mit dem man OberflĂ€cheninspektion an Objekten in GewĂ€ssern durchfĂŒhren 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 kĂŒrzlich wieder ein Funding des Kanadischen Ministeriums fĂŒr 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 fĂŒr 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 GewĂ€ssern betrieben werden
  • MilitĂ€rische Aktionen wie AufklĂ€rung oder Überwachung von GewĂ€ssern
  • Und natĂŒrlich die Suche nach verborgen liegenden SchĂ€tzen 😉

Aktuell arbeitet man bei Kraken daran, Sensoren und Experimentierplattformen zu verbessern. Allerdings hat man bereits schon diverse Deals mit privaten Forschungsinstituten und MilitĂ€rs unterschrieben. Es existiert also schon eine Form von Cashflow fĂŒr 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 KĂŒnstliche Intelligenz

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

Lesen

Grundlegende Lesetipps fĂŒr 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 BĂŒchern die sowohl technisch als auch gesellschaftlich nah am Thema KĂŒnstliche Intelligenz dran sind. Außerdem gibt es auf Machine Rockstars noch eine Liste mit Machine Learning BĂŒchern und weiterfĂŒhrenden BĂŒchern.

Meetups

Wenn du dich gern zum Thema KĂŒnstliche Intelligenz, Data Science und Robotik austauschen willst, sind Meetups natĂŒrlich 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 fĂŒr die Aggregation von neuem Wissen sind Podcasts. Dort reden meist Experten zu Forschungen und Neuheiten rund um das Thema KĂŒnstliche Intelligenz. FĂŒr 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 fĂŒr KĂŒnstliche 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 KĂŒnstliche Intelligenz graben. Viel Erfolg dabei!

5 untechnische KĂŒnstliche Intelligenz Begriffe die sie kennen sollten

KĂŒnstliche Intelligenz ist meist ein technisches Thema. Welche untechnischen Begriffe muss ich kennen, wenn ich mit meinen Kollegen, Freunden oder auf Konferenzen ĂŒber das Thema diskutieren will? Wir zeigen dir 5 der wichtigsten untechnischen Begriffe, ĂŒber die sich trefflich diskutieren und fachsimpeln lĂ€sst. 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 erklÀren.

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

 

Technokratie

Technokratie bezeichnet eine Regierungsform ohne Politiker. In dieser Regierungsform werden ausschließlich Wissenschaftler berufen, ein Volk zu vertreten. Technokratie wĂŒrde direkt ĂŒbersetzt bedeuten: Regierung der SachverstĂ€ndigen. Die Probleme der Gesellschaft wĂŒrden Technokraten mit ihren rationalen Modellen und Vorstellungen lösen. Ein Aspekt der vielen Technokratiekritikern missfĂ€llt.

Die Technokratie in ihrer Reinform basiert weder auf Parteien noch auf Koalitionsgedanken. Die gewÀhlten 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 RealitĂ€t sehr vielfĂ€ltig Ă€ußern, durch Sportler mit Prothesen, BioArt-Akteure (wie Stelarc).

 

Posthumanismus

Der Posthumanismus ist eine philosophische Denkrichtung. Im Kern ist die Aussage: „Der Mensch hat seinen evolutionĂ€ren Zenit bereits erreicht – es ist Zeit fĂŒr 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 SingularitÀt

Technologische SingularitÀt 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 SingularitÀt 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 fĂŒr viele Einsteiger die Sprache der Wahl, wenn sie mit neuartigen Frameworks etwas aufbauen wollen. Im Bereich des Deep-Learnings ist das Ă€hnlich. Hier bietet sich Python in Kombination mit Keras an. Das Buch Deep Learning mit Python und Keras von François Chollet beschĂ€ftigt sich genau mit diesem Thema.

Die Beispiele sind sehr vielfĂ€ltig, 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 KĂŒnstliche Intelligenz im Generellen mit sich. Bevor das Buch sich mit Keras und Deep Learning Verfahren beschĂ€ftigt, 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 AnfĂ€nger die Materie durchdringen können, auch wenn sie keine tiefergreifende Ausbildung haben. Das VerstĂ€ndnis darĂŒber, wie bestimmte Medien (Bilder, Video, Audio, Text) codiert sind, ist essenziell beim Deep Learning. Deshalb werden diese anfĂ€nglich erklĂ€rt. Danach folgt eine EinfĂŒhrung in kĂŒnstliche neuronale Netze, die sozusagen die VorgĂ€nger des heutigen Deep Learnings sind.

Nachdem sich das Buch mit einfacheren Methoden beschĂ€ftigt 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 fĂŒhrende Entwickler hinter diesem Framework). Die Beispiele sind sehr vielfĂ€ltig, was auch ein sehr großes Plus dieses Buches ist. Hier werden Datenbanken wie IMDb und Reuters (Nachrichten) angezapft. Das Buch beschĂ€ftigt sich also mit der Klassifizierung von Texten und Bildern.

Ein weiterer spannender Punkt im Bezug auf Deep Learning ist das Generative Deep Learning. AnfĂ€nglich wurden Sequenzen aus Daten zur klassifiziert. Beim Generativen Deep Learning werden eben solche Texte, Bilder oder AudiostĂŒcke selbst erzeugt. Nachdem man sich also mit dem praktischen Thema des Deep Learnings beschĂ€ftigt 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 fĂŒr 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-AktivitĂ€ten um die gezielte Förderung von KI-Lösungen, die zum Innovationsmotor fĂŒr Deutschland werden können. Die teilnehmenden Startups kommen aus acht europĂ€ischen LĂ€ndern und entwickeln Lösungen fĂŒr Branchen wie Marketing, Automobil und Medizin. Vier Monate lang arbeitet Microsoft zusammen mit den GrĂŒndern 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 GrĂŒndertum fĂŒr eine Digitalisierung fĂŒr alle.

„In der Zusammenarbeit von reifen Startups und etablierten Unternehmen liegt enormes Potential fĂŒr den Wirtschaftsstandort Deutschland. Aus diesem Grund ist es fĂŒr uns besonders wichtig, Innovationen, vor allem im Bereich kĂŒnstlicher 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 fĂŒr 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 kĂŒnstlicher Intelligenz vorantreiben. Das Ziel des Programms ist es, sie in ihrem Wachstum zu unterstĂŒtzen. 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 fĂŒr den neuen Batch von Microsoft ScaleUp in Berlin ausgewĂ€hlt:

  • Adverity (Österreich) – eine Cloud-Plattform fĂŒr smartes Marketing, die alle vorhandenen Daten aggregiert, harmonisert und so Marketingverantwortlichen bessere Insights als Entscheidungsgrundlage zur VerfĂŒgung stellt.
  • Agorize (Frankreich) – bringt Studierende, Entwickler, Designer und Startups mit Unternehmen auf einer Plattform fĂŒr Open Innovation Challenges zusammen. Damit hilft Agorize Organisationen sowohl bei Innovationen als auch im Recruiting.
  • BeMyEyes (DĂ€nemark) – die App hilft blinden Menschen und Personen mit eingeschrĂ€nkter 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 MobilitĂ€tsanbietern den Einsatz, das Management und die Optimierung von Flotten autonomer oder konventionell angetriebener Fahrzeuge.
  • Processgold (Niederlande) – macht die realen GeschĂ€ftsprozesse 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 QualitĂ€tskontrolle in Fabriken. Die Scortex Deep-Learning-Plattform integriert eine robuste Bildverarbeitungslösung, mit der beispielsweise visuelle Inspektionen vollstĂ€ndig 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 kĂŒnstliche Intelligenz in die Automobilbranche und hilft Unternehmen wie Automobilherstellern oder Logistikunternehmen mit eigener Flotte dabei, alle Daten ihrer Fahrzeuge fĂŒr die Vorhersage von Fehlern und AusfĂ€llen zu nutzen.
  • Sword Health (Portugal) – verwendet KI und Bewegungstracking, um zu analysieren, wie Patienten sich wĂ€hrend der Rehabilitionstherapie entwickeln. Die Lösung liefert den medizinischen FachkrĂ€ften Echtzeit-Feedback wĂ€hrend der Behandlung.
  • Ultimate.ai (Finnland) – nutzt Deep Learning-Technologie, um Kundendienstmitarbeitern in Echtzeit bei der Beantwortung von Anfragen zu helfen. Dazu analysiert die kĂŒnstliche Intelligenz von ultimate.ai alte ChatverlĂ€ufe, auf deren Basis sie AntwortvorschlĂ€ge entwickelt.
  • Userlane (Deutschland) – ist ein Navigationssystem fĂŒr 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 fĂŒr Startups und Kunden
Zum Start des Programms findet die Batch Week vom 3. bis 7. September 2018 in den RĂ€umen von ScaleUp bei Microsoft Berlin statt. Im Mittelpunkt stehen in dieser Zeit Workshops und Trainings, u.a. mit Holger KlĂ€rner und Till Großmaß von McKinsey zum Thema Pricing, VerhandlungskoryphĂ€e Daniel Reisner, Sales-Stratege Peter Krauss und Talent Development-Experte Matthias Ehrhardt. ZusĂ€tzlich 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 BedĂŒrfnisse der Kunden anzupassen und ihr GeschĂ€ft auf das nĂ€chste 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 fĂŒr alle
Um die Potentiale innovativer Technologien, allen voran kĂŒnstlicher Intelligenz, zu heben, ist neben fĂŒhrenden Industrieunternehmen und einem starken Mittelstand auch ein gesundes Startup-Ökosystem wichtig. Die AktivitĂ€ten von Microsoft zum Thema GrĂŒndertum sind Teil der Initiative „Digitalisierung fĂŒr alle“. In diesem Rahmen setzt sich das Unternehmen dafĂŒr ein, dass auf Basis von digitaler Sicherheit alle Menschen vom Fortschritt und den Chancen der digitalen Gesellschaft profitieren. Die Basis dafĂŒr ist Vertrauen in digitale Technologien, die nur durch transparentes Handeln möglich ist. Alle AktivitĂ€ten der Initiative sind unter dem Hashtag #digitalfueralle abgebildet.

Robotik Penny Stocks die ihr kennen mĂŒsst!

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 zukunftstrÀchtig 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-GerĂŒst zurĂŒckgreift. 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 Ă€ndern, denn nicht nur Kooperationen mit Caterpillar hat das Unternehmen vor einiger Zeit angekĂŒndigt, 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 wÀchst von Jahr zu Jahr und somit auch die AnwendungsfÀlle. Von militÀrischen 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 MilitÀr- 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 querschnittsgelĂ€hmt bzw. die Kontrolle ĂŒber 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 frĂŒhen Vergangenheit fĂŒr einige positive News gesorgt. Zwei spannende Fakten noch am Ende. ReWalk hat zwar noch keinen positiven Cashflow, ĂŒbertrifft die ExpertenschĂ€tzungen (bzgl. Earnings) aber jedes Quartal und arbeitet darauf hin, zeitnah Cashflow positive zu werden. Der zweite spannende Fakt: Die Aktie von ReWalk ist mit ĂŒber USD 20 dotiert gewesen, hatte zwischenzeitlich einen Höchstwert bei ĂŒber 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 fĂŒr den Austausch von Ideen und Trends fĂŒr zukĂŒnftige Informations- und Kommunikationstechnologien.

Speziell fĂŒr die Software Branche hĂ€lt das Programm in diesem Jahr einige sehr spannende Inhalte bereit. So richtet der AK Software erstmalig den Track “Digital Entrepreneurs” aus. HochkarĂ€tige Referenten berichten ĂŒber unternehmerische Herausforderungen sowie aktuelle Trends:

  • Jens GĂ€rtner / 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 RĂ¶ĂŸiger  / 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. DarĂŒber hinaus sorgen die erstmalig stattfinde Demo Jam zum Thema “Human Machine Interaction”, Speed Dating fĂŒr Unternehmen und Studenten sowie die abschließende Club Night fĂŒr 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 begrĂŒĂŸen zu dĂŒrfen.

Quelle: PM von Silicon Saxony

5th #MLDD – Signals from outer Space

IMG_0076Am 08.05.2018 fand in den GebĂ€uden 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 WissensreprĂ€sentation 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 bezĂŒglich Deep Learning und Natural Language Processing. Auch ergaben sich einige Fragen zu Anwendbarkeit der gezeigten Modelle.

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