Virtual & Augmented Reality

Augmented und Virtual Reality verschmelzen zur Mixed Reality.
Die Daten des IoT lumineszieren beim Gang durch die vernetzte Welt.

Computergenerierte interaktive Simulationen mittels kleiner Devices in unserem Leben eröffnen schier unendliche Potenziale an Möglichkeiten, um die Welt neu zu erfahren. Technologische Entwicklungen, die es uns jetzt schon erlauben, die Wirklichkeit zunehmend zu virtualisieren, sind vorhanden. Schon jetzt lässt sich erahnen, welche Änderungen auf uns zukommen. Die Art, wie wir miteinander interagieren und wie wir die vernetzte Welt mit ihren datenfunkenden IoT-Sensoren wahrnehmen, wird nicht mehr dieselbe sein.

 

 

Dieser Beitrag stammt aus dem „Handbuch IoT“. Lesen sie hier weiter…

Die Intelligenz in der Maschine

Wer dem KI-Diskurs folgt, stößt dabei häufig auf Begriffe, wie Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze usw. Was es mit den verschiedenen Begriffen auf sich hat und worin sie sich unterscheiden, soll hier erläutert und an praxisnahen Beispielen verdeutlicht werden.

Drohnen und fahrerlose Transportfahrzeuge

Autonome Vehikel surren und schwirren durch die Lagerhallen der Zukunft.

Das „Innovationslabor Hybride Dienstleistungen in der Logistik“ ist ein Gemeinschaftsprojekt des Fraunhofer IML und der Technischen Universität Dortmund. In dem 570 Quadratmeter großen Forschungszentrum werden verschiedene Referenzsysteme eingesetzt, wie z. B. ein Laserprojektionssystem bestehend aus acht „Kvant“-Lasern. Das Leitliniensystem für Mensch und Roboter kann beispielsweise mit Laserpfeilen den Weg vorgeben. Ein optisches Referenzsystem, welches das größte seiner Art in Europa ist, ermöglicht zusätzlich durch 38 Hightech-Kameras die Echtzeitlokalisierung von Objekten und Menschen, die mit einem Marker ausgestattet sind. Damit können bis zu 100 Objekte gleichzeitig getrackt werden. Auf diese Weise lassen sich nicht nur am Boden befindliche Objekte tracken, sondern auch solche, die in der Luft sind – zum Beispiel Drohnen.

Dieser Beitrag stammt aus dem „Handbuch IoT“. Lesen Sie hier weiter…

Leben in der Stadt der Zukunft

Städte sind komplexe Systeme. Der Wunsch der Bürger nach intakten Verkehrssystemen, bezahlbarem Wohnraum sowie einer funktionierenden Wasser-, Energie- und Nahrungsversorgung trifft auf Herausforderungen wie den Klimawandel, Migrationsströme und demografische Veränderungen. Die Bandbreite der Lösungsansätze ist dementsprechend groß und reicht von der lokalen und regionalen Subsis­tenzwirtschaft mit angepassten Technologien bis hin zu technologisch hoch entwickelten Stadt- und Infrastruktursystemen.

Deep Learning für den Wald

In Deutschland ist nicht nur ein Drittel der Landesfläche mit Wäldern bedeckt, sondern Wälder sind auch wichtige Ökosysteme und zugleich ein bedeutsamer Wirtschaftsfaktor. An einer nachhaltigen Bewirtschaftung von Wäldern in Anbetracht klimatischer Veränderungen besteht aus diesem Grund ein erhebliches nationales Interesse. In diesem Artikel wird herausgestellt, wie innovative Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Auswertung von Fernerkundungsdaten eingesetzt werden können, um einen klaren Lösungsbeitrag zu ökologischen Herausforderungen im forstwirtschaftlichen Bereich zu bilden.

Die Moral der Maschinen

Wie jede neue Technologie bringt auch die KI Chancen und Risiken mit sich. Die zahlreichen Vorteile sind hinreichend beschrieben, immer stärker in den Fokus rücken aber die Gefahren. Unweigerlich führt das zu zentralen Fragen der „Maschinenethik“, die die Moral von Maschinen zum Gegenstand hat.

Internet of Things: Ein lernender Markt

Das IoT ist in aller Munde. Worum geht es? Es geht darum, die mit mikroelektronischen Komponenten versehenen Produkte über das Internet miteinander zu vernetzen. Sogenannte „smarte Produkte“ sammeln über entsprechende Sensoren Daten, analysieren sie und leiten sie via Internet weiter bzw. empfangen Daten von anderen smarten Produkten.

Industrie 4.0 für Bestandsanlagen

Es gibt verschiedene Gründe, wa­rum heute Maschinenparks aufgerüstet und modernisiert werden. Maschinen werden häufig für einen bestimmten Zweck angeschafft, der sich jedoch im Laufe des Lebenszyklus durchaus ändert. Maschinen müssen dann angepasst oder erweitert werden.

Testen, entwickeln, forschen

Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Prof. Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, Institutsleiter des wbk Instituts für Produktionstechnik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), über die neue Karlsruher Forschungsfabrik und „Company on Campus“.

Rushhour künftig ohne Stop-and-go

Schon 2008 stiegen die ersten Menschen in Nürnberg in eine fahrerlose U-Bahn, zuerst auf der U3, kurz darauf auch auf der U2. In Berlin wurde sogar bereits in den 80er-Jahren mit automatisiertem Fahren experimentiert. Ähnliche Versuche gibt es in jüngerer Vergangenheit auf der Straße. In Mainz werden erste Kleinbusse auf ausgewählten Strecken mittels Satellitentechnik navigiert, das DB-Tochterunternehmen ioki arbeitet in Frankfurt an Mobilitätskonzepten der Zukunft und hat selbstfahrende Kleinbusse in mehreren deutschen Kommunen in Betrieb.

Stück für Stück zur Smart Factory

Mittlerweile liegen viele Daten aus Maschinen und Anlagenparks in deutschen Unternehmen vor. Es ist aber nicht die Frage, ob Unternehmen bereits einen Datenbestand haben, sondern wie die mannigfaltigen Maschinendaten genutzt werden, um neue Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Künstliche Intelligenz und Recht

Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data treiben die technologische Entwicklung neuer globaler Geschäftsmodelle voran. Darüber hinaus verändern sie auch eine Vielzahl sozialer Prozesse grundlegend – sowohl in Unternehmen als auch in staatlichen Institutionen. Die Rechtsordnung ist dabei weder Zuschauer noch Hindernis, sondern die Ressource, die die technologische Entwicklung gesellschaftlich einbettet.

Plattformen im Field-Service

Hersteller von komplexen Maschinen und Anlagen sind gefordert, einen reibungslosen und meist weltweiten Service anzubieten. Damit die Funktion der Maschinen und Anlagen gewährleistet ist, ist es unabdingbar, geplant, aber auch reaktiv bei technischen Problemen vor Ort Wartungen durchzuführen.

Handel mit Zukunft

Die Entwicklung von Cortana, Siri, Alexa und Co. schreitet immer weiter voran. Watson belegte sein Verständnis auch von Doppeldeutigkeiten mit einem Sieg in der Gameshow Jeopardy! bereits 2011. Duplex – eine von Google auf der Entwicklerkonferenz 2018 vorgestellte KI – trifft Terminabsprachen mit Restaurants oder Friseursalons, ohne an der anderen Leitung noch als Maschine wahrgenommen zu werden.

Wie diskriminierend ist künstliche Intelligenz?

Computersysteme treffen bereits heute in vielen Lebensbereichen Entscheidungen für uns Menschen auf der Basis von Daten, die mithilfe von künstlicher Intelligenz verarbeitet werden. Insbesondere das maschinelle Lernen ist ein effizientes Werkzeug, um große, unstrukturierte Datenmengen zu durchforsten, darin Muster zu erkennen und anhand der gewonnenen Erkenntnisse selbstständig weiter zu lernen.

Innovationsmanagement in der VUCA-Welt

Warum Flöße die besseren Schnellboote sind

von Marc Stoffel

Die Märkte sind in den letzten Jahrzehnten immer volatiler, unsicherer, komplexer und agiler geworden. Doch eine Grundüberzeugung eint die VUCA-Welt: Firmen, denen es gelingt, ihr Kerngeschäft zu erhalten, während sie gleichzeitig neue Geschäftsfelder erschließen und Innovationen schaffen, sind die Gewinner der digitalen Transformation. Uneinigkeit herrscht hingegen darüber, wie so ein erfolgreiches Innovationsmanagement am besten gelingt. Viele Konzerne gründen losgelöste Innovationshubs, die für disruptive Geschäftsideen sorgen sollen. Doch häufig scheitern diese an der Umsetzung der Initiativen, da es keine Verbindung zwischen dem trägen „Mutterschiff“ und den agilen „Schnellbooten“ gibt.

Umantis-Mitarbeiter wählen ihren CEO selber: Marc Stoffel heißt der Wahlsieger

Das Unternehmen als Flottenverband

Bei Haufe haben wir ein Modell entwickelt, das die Beweglichkeit des Unternehmens und damit seine Innovationskraft dadurch steigert, dass das Geschäft in viele End-to-End-verantwortliche Einheiten organisiert wird. Diese unterliegen klaren, aber deutlich voneinander abweichenden Spielregeln, die auf dem jeweiligen Reifegrad der Geschäftsinitiative – von der disruptiven Innovation bis zum Bestandsgeschäft – basieren. Unser Modell namens FLEAT verwendet dabei einfach verständ­liche Metaphern für die unterschiedlichen Stadien des Business und die entsprechenden Rollen der Mitarbeiter, um die Organisation mit einem für jeden verständlichen Rahmen zu versehen.

Den kompletten Beitrag finden Sie im Open-Content-Buchprojekt „Handbuch Digitalisierung“ veröffentlicht.
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KI für die Arbeitswelten der Zukunft

Wie muss ein Assistenzsystem gestaltet sein, um ein Operationsteam richtig zu unterstützen? Wie viele Videobilder kann jemand, der in der Leitwarte eines Kraftwerks arbeitet, gleichzeitig auswerten, ohne dass er dabei überfordert ist? Welche Erwartungen haben Mitarbeiter in der Produktion an einen Roboter, mit dem sie zusammenarbeiten? Wie muss sich ein automatisches Fahrzeug verhalten, damit menschliche Verkehrsteilnehmer oder Passagiere es akzeptieren?