Top 10 – Einsatzgebiete von Exoskeletten

Top 10 – Einsatzgebiete von Exoskeletten

Exoskelette sind bereits sehr lang in der Erprobung. Vor allem im MilitĂ€r und in der Medizin (zu Rehabilitationszwecken) spielen sie eine große Rolle. Welche kommerziellen AnwendungsfĂ€lle noch existieren, erfahrt ihr in der nachfolgenden Liste.

  1. Medizinische Rehabilitation: Exoskelette werden in der medizinischen Rehabilitation eingesetzt, um Patienten mit MobilitÀtsproblemen zu helfen und ihre LebensqualitÀt zu verbessern.
  2. Fertigung und Konstruktion: Exoskelette werden in der Fertigung und Konstruktion eingesetzt, um Arbeiter beim Heben schwerer Lasten zu unterstĂŒtzen und das Verletzungsrisiko zu verringern.
  3. MilitĂ€r: Exoskelette werden bei militĂ€rischen Operationen eingesetzt, um die Ausdauer und die FĂ€higkeiten der Soldaten beim Tragen schwerer AusrĂŒstung zu verbessern.
  4. Altenpflege: Exoskelette werden in der Altenpflege eingesetzt, um Àlteren Menschen mit MobilitÀtsproblemen zu helfen und ihre LebensqualitÀt zu verbessern.
  5. Notfallmaßnahmen: Exoskelette werden bei NotfalleinsĂ€tzen eingesetzt, um Ersthelfer beim Heben schwerer Lasten und MobilitĂ€t zu unterstĂŒtzen und Reaktionszeiten und Sicherheit zu verbessern.
  6. Lagerhaltung und Logistik: Exoskelette werden in Lagerhaltung und Logistik eingesetzt, um Arbeiter beim Heben schwerer Lasten und MobilitĂ€t zu unterstĂŒtzen, die Effizienz zu verbessern und das Verletzungsrisiko zu verringern.
  7. Sport und Leichtathletik: Exoskelette werden im Sport und der Leichtathletik eingesetzt, um die Leistung zu verbessern und das Verletzungsrisiko zu verringern.
  8. Arbeitssicherheit: Exoskelette werden in industriellen Umgebungen eingesetzt, um das Verletzungsrisiko fĂŒr Arbeiter zu verringern und ihre FĂ€higkeiten zu verbessern.
  9. Katastrophenhilfe: Exoskelette werden bei KatastrophenhilfeeinsÀtzen eingesetzt, um beim Heben schwerer Lasten und der MobilitÀt zu helfen und Reaktionszeiten und Sicherheit zu verbessern.
  10. Landwirtschaft: Exoskelette werden in der Landwirtschaft eingesetzt, um Arbeiter beim Heben schwerer Lasten zu unterstĂŒtzen, das Verletzungsrisiko zu verringern und die Effizienz zu verbessern.

Top 10 – Einsatzgebiete von Drohnen

Seitdem Drohnen fĂŒr Fotografie und Endkunden erschwinglich sind, gibt es immer mehr AnwendungsfĂ€lle, um Drohnen auch fĂŒr diverse AnwendungsfĂ€lle in der Wirtschaft einzusetzen. Neuartige Sensoren und Steuerungstechnik machen Drohnen zu einem zuverlĂ€ssigen Automation-Tool. Das zeigt auch die nachfolgende Top 10 Liste ihrer Einsatzgebiete.

  1. Lieferung: Drohnen werden fĂŒr die Lieferung von Waren eingesetzt, wodurch der Bedarf an Bodentransporten reduziert und die Effizienz verbessert wird.
  2. Landwirtschaft: Drohnen werden fĂŒr Aufgaben wie ErnteĂŒberwachung, BewĂ€sserung und BesprĂŒhung eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren.
  3. Inspektion und Vermessung: Drohnen werden fĂŒr Aufgaben wie Inspektion der Infrastruktur, Vermessung und Kartierung, Verbesserung der Effizienz und Sicherheit eingesetzt.
  4. Suche und Rettung: Drohnen werden fĂŒr Aufgaben wie Such- und Rettungsaktionen eingesetzt, um die Effizienz und Sicherheit zu verbessern.
  5. Fotografie und Filmindustrie: Drohnen werden fĂŒr Luftbild- und Videografie eingesetzt, bieten einzigartige Perspektiven und verbessern die Effizienz.
  6. UmweltĂŒberwachung: Drohnen werden fĂŒr UmweltĂŒberwachungsaufgaben wie die Verfolgung von Wildtieren, die Überwachung der LuftqualitĂ€t und die Erfassung von Klimadaten eingesetzt.
  7. Katastrophenschutz: Drohnen werden bei KatastrophenschutzeinsÀtzen eingesetzt, um Echtzeitinformationen bereitzustellen und die Reaktionszeiten zu verbessern.
  8. MilitĂ€r und Strafverfolgung: Drohnen werden von MilitĂ€r und Strafverfolgung fĂŒr Aufgaben wie Überwachung, AufklĂ€rung und Zielerfassung eingesetzt.
  9. Bauwesen: Drohnen werden im Bauwesen fĂŒr Aufgaben wie Vermessung und Inspektion eingesetzt, um die Effizienz und Sicherheit zu verbessern.
  10. Telekommunikation: Drohnen werden in der Telekommunikation fĂŒr Aufgaben wie Netzwerkwartung und Infrastrukturinspektion eingesetzt, um die Effizienz zu verbessern und den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren.

Top 10 – Einsatzgebiete von Blockchain

Blockchain war der Trend der letzten Jahre. Die Technologie hat es in den Mainstream geschafft! Aber was sind die Einsatzgebiete und AnwendungsfÀlle der Blockchain-Technologie. Hier klÀren wir auf.

  1. KryptowÀhrung: Blockchain ist die zugrunde liegende Technologie hinter KryptowÀhrungen wie Bitcoin und ermöglicht sichere und transparente Transaktionen.
  2. Lieferkettenmanagement: Blockchain kann verwendet werden, um Waren zu verfolgen, wÀhrend sie sich durch die Lieferkette bewegen, wodurch die Transparenz erhöht und das Betrugsrisiko verringert wird.
  3. Digitale IdentitĂ€t: Blockchain kann verwendet werden, um digitale IdentitĂ€ten sicher zu speichern und zu verwalten, wodurch Benutzer die Kontrolle ĂŒber ihre persönlichen Daten erhalten.
  4. Wahlsysteme: Blockchain kann verwendet werden, um sichere und transparente Wahlsysteme zu entwickeln, das Betrugsrisiko zu verringern und das öffentliche Vertrauen zu stÀrken.
  5. Immobilien: Blockchain kann verwendet werden, um Eigentumsunterlagen zu verwalten, den Prozess zu rationalisieren und das Betrugsrisiko zu verringern.
  6. Gesundheitswesen: Blockchain kann verwendet werden, um Krankenakten sicher zu speichern und zu verwalten und so die Effizienz und Genauigkeit medizinischer Behandlungen zu verbessern.
  7. Crowdfunding: Blockchain kann verwendet werden, um dezentrale Crowdfunding-Plattformen zu entwickeln, wodurch das Betrugsrisiko verringert und die Transparenz erhöht wird.
  8. Energiehandel: Blockchain kann verwendet werden, um dezentrale Energiehandelssysteme zu entwickeln, die es den Benutzern ermöglichen, Energie auf sichere und transparente Weise zu handeln.
  9. Verwaltung von Musik- und Inhaltsrechten: Blockchain kann verwendet werden, um die Rechte und LizenzgebĂŒhren von Inhaltserstellern zu verwalten und so die Effizienz und Genauigkeit des Prozesses zu verbessern.
  10. Regierungsdienste: Blockchain kann verwendet werden, um sichere und transparente Regierungsdienste zu entwickeln, das Betrugsrisiko zu verringern und das öffentliche Vertrauen zu stÀrken.

Top 10 – Einsatzgebiete von Robotern

Wo lassen sich heut schon Roboter einsetzen? Diese Top 10 Liste gibt Aufschluss darĂŒber, wo bereits heut Roboter im Einsatz sind.

  1. Fertigung und Montage: Roboter werden in der Fertigung eingesetzt, um Aufgaben wie Montage, Schweißen, Lackieren und Verpacken mit hoher PrĂ€zision und Effizienz auszufĂŒhren.
  2. Gesundheitswesen: Roboter werden im Gesundheitswesen fĂŒr Aufgaben wie Operationen (roboterunterstĂŒtzt), Rehabilitation und Überwachung von Patienten eingesetzt. Sie tragen dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit medizinischer Verfahren zu verbessern.
  3. Logistik und Distribution: Roboter werden in Lagern und Distributionszentren eingesetzt, um Waren zu sortieren und zu bewegen, die Effizienz zu steigern und den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren.
  4. Landwirtschaft und Landwirtschaft: Roboter werden in der Landwirtschaft eingesetzt, um Aufgaben wie das Pflanzen, Ernten und Überwachen von Pflanzen auszufĂŒhren. Sie helfen, die Effizienz zu steigern und den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren.
  5. Einzelhandel und Gastgewerbe: Roboter werden im Einzelhandel und Gastgewerbe eingesetzt, um Aufgaben wie Kundenservice, Bestellannahme und Sicherheit zu erfĂŒllen. Sie verbessern das Kundenerlebnis und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  6. Service und Reparatur: Roboter werden in Service und Reparatur fĂŒr Aufgaben wie Wartung, Inspektion und Reinigung eingesetzt. Sie verbessern die Effizienz und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  7. Transport und Lieferung: Roboter werden bei Transport und Lieferung fĂŒr Aufgaben wie autonome Fahrzeuge, Paketzustellung und Warentransport eingesetzt. Sie verbessern die Effizienz und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  8. Exploration und Bergbau: Roboter werden in der Exploration und im Bergbau fĂŒr Aufgaben wie SchĂŒrfen, Bohren und Ausheben eingesetzt. Sie helfen bei der Erkundung schwer zugĂ€nglicher Bereiche und verbessern die Sicherheit.
  9. Bau und Abbruch: Roboter werden im Bau und Abbruch fĂŒr Aufgaben wie Mauern, Graben und Abbruch eingesetzt. Sie verbessern die Effizienz und reduzieren den Bedarf an manueller Arbeit.
  10. MilitĂ€r und Sicherheit: Roboter werden in MilitĂ€r und Sicherheit fĂŒr Aufgaben wie Überwachung, AufklĂ€rung und Sprengstoffbeseitigung eingesetzt. Sie verbessern die Sicherheit und reduzieren die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens in Gefahrensituationen.

Fabrikarbeiter-Unterhalter – Automatisierte Berufe #2

Fabrikarbeiter mussten unterhalten werden, damit die Laune gut blieb und damit sie immer gut unterhalten wurden. Sie wurden oftmals von Fabrikbesitzern angeheuert.

Sie waren auch unter dem Begriff Lektor bekannt, denn sie lasen oftmals einfach nur etwas vor. Schon vor dem Beginn der industriellen Revolution, haben Lektoren bei Handwerker-ZĂŒnften gearbeitet, um einem GroßraumbĂŒro zu lesen. Zu diesem Zeitpunkt waren sie auch nur unter dem Namen Lektor bekannt.

  • Wann wurde er relevant: Mit der Industriellen Revolution
  • Wann verschwand er: Mit dem Aufkommen des Radios
  • Automatisiert durch: Radio, VervielfĂ€ltigung von Musik auf TontrĂ€gern

Aufwecker – Automatisierte Berufe #1

Im Zeitalter der Industrialisierung spielte der Aufwecker (engl. Knocker-Up) eine wichtige Rolle. Nicht alle Arbeiter, die in den großen neuen Fabriken arbeiteten und im Schichtsystem tĂ€tig waren, verfĂŒgten ĂŒber eine Uhr. Diese Uhren waren LuxusgegenstĂ€nde. Oftmals hatten sie nur die Vorarbeiter und Fabrikbesitzer.

Um den pĂŒnktlichen Beginn einer Schicht sicherzustellen, wurden Aufwecker beauftragt, welche von Haus zu Haus gingen und mit ihrem Stock gegen die Fenster stießen, damit die Arbeiter aufwachen. Seinen Ursprung hat der Beruf in Großbritannien. Das Bild zeigt jedoch einen Aufwecker aus den Niederlanden.

  • Wann wurde er relevant: um 1910
  • Wann verschwand er: um 1980
  • Automatisiert durch: Wecker

Upside Food – Im grĂ¶ĂŸten Fleisch-Lab der Welt

Upside Food (frĂŒher Memphis Meat) ist einer der grĂ¶ĂŸten Produzenten von Cultured Meat (Laborfleisch). Dabei nutzt das Unternehmen Zellen von HĂŒhnern, Schweinen und Rindern, um im Labor gezĂŒchtetes Fleisch herzustellen.

In 2015 beliefen sich die Kosten fĂŒr ein Steak noch auf $18.000. In 2022 ist der durchschnittliche Preis dafĂŒr schon bei $18-$20. Das ist ein wahnsinniger Fortschritt fĂŒr diese wachsende Industrie. Zwar ist ein Approval der FDA noch nicht erfolgt, aber das Wachstum der Weltbevölkerung und die damit verbundene Nachfrage an Nahrungsmitteln wird diesen Schritt notwendig machen.

Wenn man das Wachstum der Weltbevölkerung fĂŒr die kommenden Jahrzehnte hochrechnet, stellen wir fest, dass es zu wenig Platz fĂŒr die Aufzucht von Tieren geben wird. Ebenso der Bedarf an Wasser und Futter wird enorm ansteigen, was herkömmliches Fleisch immer schwerer rechtfertig.

Mit Laborfleisch gibt es nun die Alternative, Protein-Snacks zu essen, die außer der initialen Nutzung von tierischen Zellen nichts mehr mit dem alten Prozess der Fleischherstellung zu tun haben. Memphis Meat -> Upside Food

In der Zukunft nicht genug Platz, Wasser und Futter, um Fleischkonsum fĂŒr alle Menschen in der Zukunft zu sichern

Volkswagen Cariad holt sich 60% an Horizon Robotics

Die Partnerschaft hilft dem Volkswagen Konzerns bei der Beschleunigung der Bestrebungen zum Autonomen Fahren in China. Volkswagen Group investiert in eine Kooperation mit Horizon Robotics, einem fĂŒhrenden Anbieter von energieeffizienten Computerlösungen fĂŒr intelligente Fahrzeuge. Im Rahmen der Kooperation beabsichtigen CARIAD und Horizon Robotics die GrĂŒndung eines Joint Ventures in China, an dem CARIAD eine Mehrheitsbeteiligung von 60 % halten wird.

#5vor12 – FTS-Experten von WAKU Robotics (AMR, AGV)

Die Zeit ist reif fĂŒr die Automatisierung mit mobilen Robotern. WAKU Robotics hilft Unternehmen aus der Logistik und Produktion dabei, mobile Roboter (FTS, AMR, AGV) einzusetzen.

Im aktuellen Video von WAKU Robotics spricht CEO Victor Splittgerber ĂŒber die neusten Entwicklung in der Branche mobiler Roboter, fĂŒhrende Unternehmen und welche Optionen es gibt, um einfach zu starten.

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.

 

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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.

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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.

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#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