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Irren ist menschlich, aber für ein totales Chaos braucht man einen Computer.

 

Hier ein Sammlung von Nötig bis Unnötig - Manche Tools und Weisheiten werden von der Masse nicht mehr benötigt. Aber ich habe diese trotzdem, wer weiß, für wen, für was, warum? ...?! egal :-)

 

KI Künstliche Intelligenz

Wir sehen eine Menge Praxisversuche, die "noch" von Menschenhand programmiert wurden, meist sind diese fehlerhaft.

In der Zukunft wird man immer schneller der "KI" der künstlichen Intelligenz, das Denken und das Entwickeln neuer Programme erlauben. Dieses birgt ungeahnte Probleme, den wenn der Mensch nicht mehr versteht, was da zusammenprogrammiert wurde, dann wird es gefährlich und irgendwann wird es zu spät sein DAS PROGRAMM zu stoppen.

Wann ersetzt das KI den Menschen und wie weit sind wir da schon? Autonomes Fahren kennt man ja inzwischen, leider auch noch mit Fehlern. Unlängst wurde eine Frau auf der Straße übersehen und tot gefahren, die Auswertungen ergaben, dass die KI die Frau eigentlich gesehen hatte, dass hier ein Hindernis ist (in diesem Fall, die Frau) und trotzdem nicht gestoppt hat? Ich bin schon mit autonomen Fahrzeugen gefahren, dass ging ohne Problemen, alle Hindernisse wurden gekonnt umfahren. Man stelle sich nun mal einen autonomen 30 Tonner LKW vor, dem es plötzlich einfällt vor der Fussgängerzone mal nicht zu Bremsen....

KI kann aber auch Sinn machen, besonders gestern hatte ich es mit meiner Frau, die zunehmend die überflüssigen Anrufe in Ihrem Büro beklagt, viele von Ihren Antworten waren genauso automatisiert, weil die Fragen und die Antworten meistens dieselben sind. Hier hat Google vor kurzem ein interessantes Projekt gemacht. Eine Maschine ruft bei zwei verschiedenen Geschäften an und macht einen Termin aus. Das ist zwar noch SinceFiction aber es könnte zum Teil schon funktionieren. Google hat eine KI entwickelt, die offenbar ohne Schwierigkeiten Gesprächspartner am Telefon überzeugt, ebenfalls ein Mensch zu sein. Damit könnte die KI eventuell sogar den Touring-Test bestehen.
(Der Touring-Test gilt für KI-Entwickler und ihre Schöpfungen als die Hürde bei der Erschaffung einer dem Menschen ebenbürtigen künstlichen Intelligenz, die wie ein menschliches Wesen reagieren kann)

KI wirkt wie menschlicher Gesprächspartner
Was bei Googles Präsentation von Duplex sofort deutlich wird, ist die Natürlichkeit, mit der die KI kommuniziert. Zu keinem Zeitpunkt scheinen die Gesprächspartner zu realisieren, dass sie mit einem Roboter sprechen - die KI streut sogar typisch menschliche Füllwörter und -Laute wie »Ah« oder »Mhm« ein.

In einem schrieben die Google-Entwickler, das Ziel der Duplex-KI bestehe darin, eine möglichst natürliche Konversationserfahrung für den menschlichen Gesprächspartner zu bieten. Dazu setzt Google auf eine Kombination aus einer konkatenativen und synthesischen Text-zu-Sprache-Engine, bei denen Tacotron und WaveNet zum Einsatz kommen.

Mithilfe dieser Technologien kann Duplex in spezifizierten Konversationen auch auf Unterbrechungen oder Nachfragen reagieren, beispielsweise, wenn der Gesprächspartner um die Wiederholung einer diktierten Telefonnummer bittet. Außerdem gelang es den Entwicklern, eine Latenzzeit bei den Antworten und Reaktionen der KI einzurichten, die sich flexibel an die Gesprächssituation anpasst und damit besonders natürlich wirkt.

Duplex führt Gespräche »vollkommen autonom« aus
Google weist daraufhin, dass Duplex in der Lage sei, »anspruchsvolle Gespräche auszuführen und die Mehrheit ihrer Aufgaben vollkommen autonom zu erledigen«. In Fällen, bei denen die KI an ihre Grenzen stößt, ruft sie ihren menschlichen Nutzer zur Unterstützung.

Wie die und berichten, hat Google auf der hauseigenen Entwicklerkonferenz I/O die Google-Duplex genannte KI vorgestellt. Im Rahmen der Demonstration illustrierte Google, wie die KI Anrufe zur Terminvereinbarung vornahm, einmal bei einem Friseur und einmal in einem chinesischen Restaurant - dabei handelte es sich übrigens um eine Aufzeichnung und keine Live-Konversation.

Allerdings kann Duplex nur solche Konversationen ausführen, für die die KI zuvor ausreichend trainiert wurde. Allgemeine Gespräche sollen mit Duplex nicht möglich sein. Als Anwendungsgebiet sieht Google deshalb derzeit vor allem automatisierte Kundenservice-Hotlines, bei denen Anrufer anstatt mit einer abgehackten Computerstimme mit einem natürlich klingenden digitalen Assistenten sprechen können.

Googles KI birgt Chancen, aber auch Gefahren
So bequem und angenehm die Kommunikation mit Duplex und die Nutzung der KI als digitalem Assistenten auch sein mag, so gehen von der Technologie auch Gefahren aus. Die wiederum liegen insbesondere in Googles WaveNet begründet.Denn wie endgadget erklärt, erlaubt WaveNet die Synthetisierung von Computerstimmen, die wiederum verblüffende Ähnlichkeit zu den Stimmen echter Personen aufweisen. Weil sich Duplex am Telefon praktisch nicht mehr von einer menschlichen Stimme unterscheiden lässt, wäre es möglich, mithilfe der KI und WaveNet Audioaufnahmen bekannter Personen zu fälschen.

Erik Brynjolfsson, Professor am MIT, sagte gegenüber der Washington Post, die Technologie sei »erstaunlich«, aber er denke nicht, dass eine KI in der Lage sein solle, sich als Mensch auszugeben. Die Tatsache, dass der menschliche Gesprächspartner nicht weiß, dass er mit einer Maschine spricht, könnte demnach auf vielen Ebenen für Probleme und Missbrauchsszenarien sorgen. »Ein Bot sollte wenigstens wahrheitsgemäßg antworten, wenn ein Mensch ihn fragt, ob er ein Bot ist«, konstatierte Brynjolfsson.

Google selbst erklärte, man nehme die Gefahren sehr ernst, die von der potenziellen Verbreitung falscher Informationen durch eine KI wie Duplex ausgehen können. Die Entwickler kündigten an, dass Duplex im Sommer 2018 für eine begrenzte Zahl an Nutzern von Google Assistant zum Testen bereit stehen werde. Ob und wann die KI für eine breitere Masse nutzbar sein wird, ist noch unklar.Ein anderer Ansatz beim KI ist die militärische Nutzung, ein Projekt, wo Google mitwirkt nennt sich maven - speziell Technik, die auf nichtoffensive Zwecke ausgelegt ist." Maven nutzt Machine Learning von Google, um Spionagebilder automatisiert auszuwerten und zu kategorisieren - etwa feindliche Stellungen oder Truppenbewegungen. Diese Informationen können schlussendlich genutzt werden, um Angriffe zu planen. Allerdings sind nicht alle Google Mitarbeiter bereit, ihre KI - Entwicklung militärisch zu nutzen, so gab es vor kurzem eine Petition gegen das Projekt.

Neben Google sind auch andere große Unternehmen wie Amazon mit dem Bilderkennungssystem Rekognition for Defense und Microsoft mit Azure Government vertreten. Das wundert wenig, schließlich sind Militäraufträge oftmals sehr lukrativ und Langzeit-Service-Verträge dort sehr gut umsetzbar.

Die Deutschen haben nun auch vier Kompetenzcenter, schimpft sich Aktionsplan KI. Die Bundesforschungsministerin Karlicek setzt auf Maschinelles Lernen, dass gilt als das derzeit dynamischste Gebiet der KI. Die vier Kompetenzzentren in Berlin, Dortmund/St. Augustin, München und Tübingen sollen etwa 30 Millionen Euro Förderung erhalten.
Beim maschinellen Lernen geht es darum, Muster in Daten für die weitere Bearbeitung zu erkennen. Ziel ist, dass sich Maschinen selbstständig Wissen aus Erfahrung erarbeiten und sie Handlungen, die zu Fehlern führen, nicht wiederholen. KI gilt als wesentlicher Baustein der Digitalisierung.

Es sollte bei der KI Steuerung hauptsächlich um den Menschen gehen und nicht, dass die KI irgendwann den Mensch überflüssig macht. Karlicek betont auch hier die Bedenken bei der gesellschaftlichen Akzeptanz von KI. "Aber – und das ist meine große Sorge – den Begriff KI, der macht vielen Menschen Angst." Deswegen müsse ein ethischer Rahmen für KI entwickelt werden.Mensch - Maschine

Für die Zusammenarbeit von Mensch und Technik mit einer künstlichen Intelligenz (KI) gibt es heutzutage einen Begriff: Zentaur. Zentaur sind Mischwesen, die es laut Zukunftsprognosen immer mehr geben und die in sämtlichen Situationen helfen sollen und können.

Aus dieser Überlegung ergeben sich einige Trends und Beispiele für die kommende Zeit, die tatsächlich so auftreten könnten. Daher folgt nun die Beschreibung verschiedener Entwicklungen rund um die künstliche Intelligenz.

Mischwesen aus Mensch und Maschine

Aus der griechischen Mythologie ist der Zentaur bekannt. Dabei handelt es sich um ein Mischwesen mit dem Rumpf eines Pferdes und dem Oberkörper eines Menschen. Im Bereich der Technik benutzt man den Begriff für eine Mischung aus Mensch und KI-Systemen. Dabei trifft der Mensch Entscheidungen, nachdem er von der künstlichen Intelligenz einen Rat oder eine Einschätzung vorgeschlagen bekommen hat.

Trotzdem sorgen sich Analysten um den Wegfall von Arbeitsplätzen, da in Zukunft viele Arbeiten durch kostengünstige und präzisere Roboter ausgeführt werden könnten.

Schon in den nächsten Jahren könnten erste Arbeitsplätze durch eine Maschine mit künstlicher Intelligenz ersetzt werden. Dann könnten die menschlichen Aufgaben anspruchsvoller werden, weil KI-Systeme dann die Routinetätigkeiten übernehmen.

Nutzungsmöglichkeiten und Einsatzgebiete von KI

Die Ungewissheit bezüglich künstlicher Intelligenz wird langsam aber sicher weniger und viele Unternehmen beginnen damit, sich konkreter mit dem Thema zu befassen. Sie müssen sich fragen, welche KI-Lösungen den jeweiligen Unternehmen auf welche Art und Weise helfen können. Um dies besser zu verstehen, sollen nun ein paar Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen betrachtet werden.

Ein Einsatzgebiet der KI-Systeme ist das Gesundheitswesen, wo sie aus Patientendaten Diagnosen ableiten und Pandemien erkennen können. Auf diese Weise können Krankheiten frühzeitig erkannt und effektiv behandelt werden, was höhere Heilungschancen ermöglicht.

In der Logistik kommt die KI ebenfalls zum Einsatz. Hier können Logistiker mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Lieferketten automatisieren, den Verkehr kontrollieren und die Sicherheit erhöhen.

Unterstützung bei der Datenauswertung

Im Bereich Big Data macht sich bei vielen Entscheidungsträgern Ernüchterung breit.

Das liegt an einer falschen Herangehensweise, wie einige Analysten des Themas festgestellt haben. Die Unternehmen stehen vor zwei Aufgabenkomplexen, die sie im Zusammenhang mit Big Data bewältigen müssen. Erstens müssen sie Prozesse effizienter gestalten und zweitens müssen sie die Data Extraktion automatisieren.

Zudem fehlen oft die Grundlagen bei der Datenpflege. Die KI-Systeme können dabei nur mit standardisierten Daten arbeiten, die weiterhin gesäubert und kategorisiert sein müssen.

Mehr gefragt als KI-Spezialisten: Experten und Citizen Data Scientists

Der Arbeitsmarkt verlangt vor allem Informatiker, die zahlreiche und ausgeprägte Kenntnisse über künstliche Intelligenz besitzen. Es kann aber sein, dass sie im Unternehmen mit einem Fachspezialisten zusammenarbeiten müssen, damit sie dem Unternehmen einen Mehrwert bringen. Die wichtigsten Kräfte in den Unternehmen werden künftig jene sein, die von der Fachseite oder vom Business kommen und sich in KI-Systeme einarbeiten. Nur sie können nachvollziehen, wie der Business Case aussieht und was im Unternehmen wirklich gefragt ist.

Dabei spricht man von der Rolle des sogenannten Citizen Data Scientists. Er vertritt die Belegschaft in Fragen der Nutzerfreundlichkeit bei der Arbeit mit der künstlichen Intelligenz.

Hacken mit KI-Systemen erhöht die Effizienz

In Zukunft wird es für die Unternehmen nicht mehr nötig sein einen menschlichen Hacker anzuheuern, um Schwachstellen und Probleme zu identifizieren und herauszufinden.

Diese Arbeit können KI-Systeme schneller und effizienter erledigen als jeder Mensch.

Das Öffnen der Black Box

Oft erscheinen die KI-Systeme den Anwendern als eine Black Box, weil sie nur schwer zu durchschauen und zu verstehen sind. Eine Aufgabe für die Entscheidungsträger ist also das Öffnen der Black Box. Dabei geht es um die drei Faktoren Transparenz, Erklärbarkeit und Beweisbarkeit.

Transparenz geht der Frage nach welchem Modell die Entscheidungsfindung folgt. Bei der Erklärbarkeit, geht es um die Frage warum eine Entscheidung auf eine bestimmte Art und Weise getroffen wurde und nicht anders. Die Beweisbarkeit behandelt die mathematische Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Ergebnisses.

Gerüchte zu diesem Thema besagen, dass Regulierungsbehörden und Endanwender künftig einen Blick in die Black Box fordern werden. Die Folge daraus wird sein, dass die KI langsamer und teurer wird.

Viele Nationen profitieren von künstlicher Intelligenz

Selbst viele Nationen können vom Einsatz künstlicher Intelligenz profitieren, wenngleich sich hier Unterschiede zeigen.

Beispielsweise wird die chinesische Volkswirtschaft demnächst stärker von KI-Systemen profitieren, als die USA und Kanada zusammen. Dahinter folgen die entwickelten Volkswirtschaften Asiens, Nordeuropas, Afrikas und Lateinamerikas.

Anstieg des öffentlichen Drucks

Das Interesse der Öffentlichkeit an den Themen der künstlichen Intelligenz wächst stetig an. Das zeigte vorhin bereits die Diskussion um das Öffnen der Black Box. Viele sprechen sogar von einer neu entstehenden Bewegung. Daher fordern auf globaler Ebene viele Kritiker und Analysen einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI-Systemen.

Die Unternehmen sehen sich daher gezwungen in Zukunft noch stärker als bisher auf den Datenschutz achten zu müssen. Daher werden bald verschiedene Standards eingeführt werden, die den Einsatz von künstlicher Intelligenz regulieren. Die Unternehmen werden viel Zeit und Geld in Testen und Monitoring von KI-Systemen stecken müssen und außerdem in die Weiterbildung der Belegschaft investieren.

Einer Studie von Frost & Sullivan zufolge werden »Smart Cities« bis 2025 einen weltweiten Markt von zwei Billionen US-Dollar schaffen. KI-Techniken sind ein wesentlicher techologischer Treiber.

Bis 2050 werden über 80 Prozent der Bevölkerung in den Industrieländern in Städten leben. In den Entwicklungsländern werden es den Schätzungen nach mehr als 60 Prozent sein. Der Aufbau von »intelligenten Städten«, englisch »Smart Cities«, soll zu einer Urbanisierung führen, bei der technologische Fortschritte den Kommunen bei der Optimierung von Ressourcen helfen, um einen maximalen Wert für die Bevölkerung zu schaffen, sei es finanzieller Art, Zeitgewinn oder zur Verbesserung der Lebensqualität.

Wann sind Städte „smart“?
Was bedeutet es aber konkret, wenn Städte »smart« sind? Smart steht zunächst dafür, dass immer mehr Objekte über das Internet verbunden werden und auf Daten oder Ereignisse aus ihrer Umgebung reagieren können. Dazu wird Informations- und Kommunikationstechnologie in die verschiedenen Bereiche städtischen Lebens integriert. Es gibt Studien folgender Bereiche, in denen IKT die Stadt smart machen kann:

Öffentliche Verwaltung und Bildung: E-Government, elektronische Bildungsangebote, Katastrophenschutz
Gesundheitswesen: E-Health, M-Health, verbundene medizinische Geräte
Gebäudemanagement: Gebäude¬automatisierung im Bereich Klima, Licht, Sicherheit
Smart Mobility: adaptive Verkehrslenkung, Parkraum-Management, nachfragegesteuertes (Maut-)Gebührenmanagement
Infrastruktur: Sensor-Netzwerke,
Digitales Wasser- und Abwasser-Management
Kommunikation: 4G-Netzwerkabdeckung mit 5G in Vorbereitung, freie WLAN-Angebote, Ultra-Breitband-Versorgung
Energieversorgung: Smart Grids, Smart Meters, intelligente Energiespeicherung
Smart Citizen: ökologische Mobilitätsangebote, Plattformen für ehrenamtliches Engagement, Smart Lifestyle
Smart Security: Überwachung, Biometrie, Verbrechensvorhersage

Künstliche Intelligenz spielt dabei eine Schlüsselrolle in den Bereichen intelligentes Parken, Smart Mobility und Smart Grids, adaptive Signalsteuerung sowie Abfallmanagement in den Smart Cities. Führende Unternehmen wie Google, IBM und Microsoft bleiben weiterhin die wichtigsten Technologie-Innovatoren und treibenden Kräfte bei der Einführung von KI.

„Künstliche Intelligenz (KI) ist der in den vergangenen zwei Jahren am stärksten finanziell geförderte technologische Innovationsraum, mit hohen Investitionen von unabhängigen und Corporate Venture Capital-Gesellschaften"

Europa gut vertreten
Laut der Studie gilt eine Stadt als smart, wenn Sie Aktivitäten in mindestens fünf der oben aufgezählten Bereiche vorweisen kann. In einem komplexen Bewertungsverfahren, bestehend aus qualitativen und quantitativen Faktoren, wurden 50 Städte untersucht. Unter den Top-15-Städten sind neun Städte aus Europa (u.a. Amsterdam, Kopenhagen, London und Paris), vier US-Städte (Chicago, Los Angeles, San Francisco und New York) sowie zwei Städte aus Asien (Singapur und Seoul). Als einzige deutsche Stadt ist Berlin unter den Top 15 (und den 50 betrachteten Städten) vertreten. Etwas überraschend ist, dass Asien mit nur zwei Top-Städten vertreten ist, allerdings zählt Asien bis 2025 zur am schnellsten wachsenden Region. Dort wiederum wird die Hälfte der smarten Cities in China zu finden sein.

Bis 2025 sollen Smart Cities Geschäftsmöglichkeiten im Wert von voraussichtlich über zwei Billionen US-Dollar generieren. Die technologischen Eckpfeiler aus den oben genannten Bereichen, die zur »Intelligenz« einer Stadt beitragen, sind u.a. KI, personalisiertes Gesundheitswesen, Robotik, moderne Fahrerassistenzsysteme (ADAS), dezentrale Energiegewinnung und weitere Technologien.

Auch wenn Asien am schnellsten wächst – Nordamerika ist dicht auf den Versen, weil sich dort viele »Tier-2-Städte« befinden, die darum bemüht sind, ihr Smart-City-Portfolio auszubauen, z.B. Denver und Portland. Der nordamerikanische Markt für Smart Buildings wächst bis 2020 mit intelligenter Sensorik, Systemen, Hardware, Steuerung und Software auf einen Gesamtwert von 5,64 Milliarden US-Dollar.

In Europa wiederum wird man weltweit die meisten Investitionen in Smart-City-Projekte finden, ausgelöst durch das Engagement der Europäischen Union in Bezug auf die Entwicklung solcher Initiativen.

Den europäischen Markt für App-gestützte Taxi- und Fahrdienste wird derzeit auf ein Volumen von 50 Milliarden US-Dollar geschätzt. Er soll bis 2025 voraussichtlich auf 120 Milliarden ansteigen. Die Analysten sehen darin »eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung von Smart- Mobility-Lösungen«.
In Lateinamerika entwickeln Städte wie Mexico City, Guadalajara, Bogotá, Santiago, Buenos Aires und Rio de Janeiro Smart-City-Initiativen. In Brasilien erwirtschaften Smart-City-Projekte bis 2021 knapp 20 Prozent der Gesamtumsätze von 3,2 Milliarden US-Dollar im Bereich IoT (Internet of Things).
»Derzeit bieten die meisten Smart-City-Modelle Lösungen in Datensilos, die nicht miteinander vernetzt sind. Die Zukunft besteht aus integrierten Lösungen, die alle vertikalen Branchen auf einer einzigen Plattform vereinen. Das IoT ebnet bereits den Weg für solche Lösungen

KI wird sicher in vielen Bereichen Verwendung finden, auch die Autoindustrie hat eigene Projekte in KI in Planung. Die Fahrzeuge sollen dann schon Fehler melden, bevor das Bauteil ganz den Geist aufgibt und den Wagen am Besten schon automatisch für die Werkstatt planen.

Banken beantworten Kreditanfragen erstmal mit KI, das heißt das Bauchgefühl bei den Entscheidungen gehen verloren. Viele Vorschläge gibt auch das von Adobe Sensei auf Knopfdruck ab. Einfach und schnell. Die Technologie kann somit Zeit und damit letztendlich Geld sparen, weil Ressourcen effektiver eingesetzt werden können. Zudem heben die Adobe-Verantwortlichen gerne hervor, dass menschliche Kreativität durch KI erweitert und angefeuert werde.

Das Hauptproblem wird die getroffene Entscheidungsfindung werden, wer überprüft die Lösung, kann das noch jemand? und vor allem wie schnell? Letztendlich wird diese Entscheidung sicherlich angenommen und somit hat die Maschine uns überholt.

 

 

 

KI = Künstliche Intelligenz

Das der Computer nur das macht, was der Anwender ihm eingibt, stimmt so nicht mehr. Heute steuern sich die Computer, sich zum Teil schon selbst und denken selbständig. Ob das nun gut oder schlecht ist, wird sich zeigen.

Gerade stoße ich auf ein interessantes Tool,

bei Google heißt es /Google Cloud Vision API

Hier kann man sich kostenlos sein Gesicht analysieren lassen. Google, ob man freundlich schaut und ob man unter Umständen zur Gewalt neigt. Es lassen sich durch die einzelnen Punkte vieles von dem Gesicht auslesen.

und bei Microsoft, geht man noch weiter und kann vom Gesicht, zum Beispiel das Alter auslesen. Nicht immer was für schwache Nerven, wenn derjenige dann mal für 20 Jahre älter eingeschätzt wird.

Bei Microsoft /cognitive-services/en-us/face-api

BIG DATA ist das Schlagwort, heute kann Google schon anhand des Bildes auslesen und schreibt unten darunter was das Bild darstellt. Das ist durch die Short-Long-Term-Netzwerke möglich, viel Input und neuro-Verbindungen der Netzwerke erzeugt ein Ergebnis. Das klappt sicher und hat seine Treffer bei 60%

Beispiel: Bild mit einem gelben Auto auf einem Parkplatz, interpretiert Google nun als gelben Schulbus, gut das Auto war zu klein, aber ganz falsch war es nicht. Das wird in zehn Jahren noch tausenmal schneller gehen und in zwanzig Jahren zigtausend mal schneller.

Wie so etwas funktioniert und warum sagt uns einer der sich mit der Materie schon lange beschäftigt. Oliver Zeigermann, ist in den letzten Jahren tiefer in die Analyse großer Datenmengen mit Machine Learning und Visualisierungstechniken im Browser eingestiegen. Was er glaubhaft erzählt hier

Ich hänge mal das YTVideo an

 

"Diese Deep-Learning-Systeme machen coole Sachen. Wir verstehen sie kaum, aber sie funktionieren"

Wenn die KI-Forschung die Sicherheit ihrer Entwicklungen nicht im Auge behält, könnte sie eines Tages Systeme erschaffen, die außer Kontrolle geraten. Vor dieser Gefahr warnen nun eine ganze Reihe namhafter Forscher sich und ihre Kollegen.

 

 

Nokia will seine IoT-Sparte stärken und hat im Zuge dessen das kalifornische Startup SpaceTime Insight erworben. Damit will der Konzern sein IoT-Portfolio erweitern, um die Entwicklung neuer IoT-Anwendungen für wichtige vertikale Märkte zu beschleunigen.

Der SpaceTime-Unterschied

Anlagenintensive Unternehmen müssen Kosten und Ausfallzeiten aufgrund von Anlagenausfällen reduzieren und gleichzeitig die höchste Rendite für ihre Investitionen erzielen. Sie müssen von Moment zu Moment die richtigen Entscheidungen in Bezug auf Maßstab und Geschwindigkeit treffen. Sie sammeln immer mehr Daten, aber es wird immer schwieriger, alles zu verstehen. Mit SpaceTime Insight Asset Analytics können Sie jede dieser Herausforderungen und mehr angehen.

Verlängern Sie die Lebensdauer von Ressourcen und optimieren Sie die Reparatur und ersetzen Sie sie durch vorausschauende Wartung

Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit von Anlagenausfällen und optimieren Sie Wartungs- und Reparaturpläne, um die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und Störungen zu minimieren. Maschinelles Lernen sagt Asset-Fehler mit größerer Sicherheit voraus. Diese Vorhersagen werden zu Eingaben für eine automatisierte, kontinuierliche Wartungsoptimierung, um Kosten zu senken und Ausfallzeiten zu minimieren.

 
 
 
 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 
 

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