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Apples Machine Learning Journal ist da!

Das Refiner Network. Quelle: Apples Machine Learning Journal / machinelearning.apple.com

Vor einiger Zeit hatte Apple angek├╝ndigt, mehr eigene Entwicklungen im Bereich Machine Learning publik zu machen. Jetzt scheint es so weit zu sein! Apple hat das Machine Learning Journal gelauncht. Sogar der erste Beitrag ist schon da. Der besch├Ąftigt sich mit einem Refiner Network genanntem Modul. Dieses Modul hilft dabei, synthetische Datens├Ątze realistischer zu machen, um damit gro├če Datenmengen zu erzeugen. Diese werden zum Training von Machine Learning Anwendungen gebraucht.




Warum ist das n├Âtig?┬áMeist ist es sehr kostenintensiv, gro├če Datenmengen mit Labeln zu erstellen. Daher kommt die Motivation auf synthetische (durch die Erstellung bereits gelabelt) Daten zur├╝ckzugreifen.

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Kann man Nachhaltigkeit automatisieren?

Das Thema Nachhaltigkeit besch├Ąftigt immer mehr Menschen. Wie gro├č ist der eigene Footprint? ┬áWas kann ich tun, um Nachhaltigkeit zu f├Ârdern? Diese Fragen stellt man sich – zurecht. Allerdings ben├Âtigt man auch sehr viel Zeit, um sich mit dem Thema auseinander zu setzen. Aber kann man Nachhaltigkeit automatisieren?

ZenRobotics definiert den State of the Art

Recycling-Robots-ZenRobotics-1ZenRobotics aus Helsinki hat sich genau dieses Thema zur Mission gemacht. Sie produzieren Roboter, welche M├╝ll trennen und damit helfen, R├╝ckf├╝hrungsprozesse zu verbessern. Ihr Produkt hei├čt ZRR (ZenRobotics Recycler). Dabei wird das Material gescannt, analysiert und der Objekttyp sowie dazugeh├Ârige Eigenschaften erkannt. Danach kann der Recycler das Material je nach Konfiguration┬átrennen. Installiert man das System mit zwei Roboterarmen, kann es 67 Mal in der Minute auf das F├Ârderband zugreifen.

Liam – Der Apple Recycler

Liam baut alte iPhones (oder andere Apple-Produkte) auseinander. Es ist der Ansatz von Apple, Nachhaltigkeit im Produktzyklus zu etablieren. Dabei kann ein neues Produkt aus den restlichen funktionierenden Teilen wieder zusammengesetzt werden oder aber für die Entwicklung eines neuen Produktes genutzt werden.

Aus einem alten iPhone lassen sich beispielsweise seltene Materialien wie Nickel, Aluminum, Kupfer, Cobalt┬áund Wolfram gewinnen. Laut DoSomething.Org werden jedes Jahr 20 bis 50 Millionen Tonnen M├╝ll produziert. Anfang 2016 ging Apple mit Liam an die ├ľffentlichkeit und hat damit neue Ma├čst├Ąbe gesetzt.

Was passiert, wenn Roboter recyclt werden m├╝ssen?

Das ist eine spannende Frage, denn auch die Roboter und Rechentechnik, die unseren M├╝ll recycelt, kann recycelt werden. Aber wie? IQeol ist eine Organisation, die alte WEEE (also “Elektroschrott”) in Regionen verteilt, die diese Ger├Ąte noch benutzen k├Ânnen. Es ist also daf├╝r gesorgt, dass sogar die Recycler recycelt werden k├Ânnen. Dabei fokussiert sich IQeol vor allem auf Afrika.

Was bleibt?

Oft gibt es das Problem, dass man nicht wei├č, was nach der M├╝lltonne auf den M├╝ll wartet. Das motiviert nicht wirklich, den M├╝ll langfristig konsequent zu trennen. Wenn man es schaffen w├╝rde, diesen Prozess transparenter zu machen und dem M├╝llproduzenten die KPIs (Kennzahlen) online pr├Ąsentieren kann, schafft man damit auch ein Bewusstsein f├╝r die M├╝llproduktion einer Region, einer Stadt oder eines Landes. Durch Roboter, die in der Lage sind, alles zu messen, werden auch Zahlenwerte greifbarer und beeinflussbarer.

Als Mitglied des WWF m├Âchte ich hier nochmal auf den WWF Environmental Footprint Calculator hinweisen.