In einem Projekt des Fraunhofer IZFP werden KI-Algorithmen zur Minimierung der Stillstandszeiten bei der Flugzeugentwicklung entwickelt.

Für das Projekt beschäftigt sich das Fraunhofer IZFP mit der Verkürzung der Stillstandzeit bei der Flugzeug-Entwicklung.

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Software / Betriebssysteme / KI

Elektronik

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Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

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Software

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KI-Algorithmen sollen die Entwicklungszeit von Flugzeugen verkürzen

Im Forschungsprojekt GeMeKI entwickelt das Fraunhofer IPT gemeinsam mit elf Partnern KI-gestützte Assistenzsysteme für das Fügen, Trennen und Umformen.

Prozessoptimierung durch KI-gestützte Datenanalyse anhand eines Fräsverfahrens

Forschung + Entwicklung

Digitaltechnik

Machine Learning / Künstliche Intelligenz für die spanende Fertigung

Industrie 4.0 für die spanende Fertigung

Digitalisierung

Wechselseitiges Feedback zwischen  Mensch und Maschine

Laut der ersten Ausgabe des bidt-SZ-Digitalbarometers gibt es in Deutschland Nachholbedarf bei der Digitalisierung.

Das bidt-SZ-Digitalbarometer ist ein Gemeinschaftsprojekt des SZ-Instituts der Süddeutschen Zeitung und des Bayerischen Forschungsinstituts für Digitale Transformation (bidt) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften.

Web Allgemein

Web-Development

Digitalbarometer zeigt Aufholbedarf bei Digitalkompetenz

Eine repräsentative Umfrage benennt die Probleme und Hindernisse bei der Digitalisierung deutscher Unternehmen.

Grafik zu den Hindernissen deutscher Unternehmen bei der Digitalisierung

Beratung und Consulting

Industriekommunikation

Elektroautomation

Das bremst Unternehmen bei der Digitalisierung

In einer Studie widerlegen Wissenschaftler der TU Berlin die These von einem Vertrauensvorschuss in Technik als Ratgeber.

TU-Wissenschaftler widerlegen die These von einem Vertrauensvorschuss in Technik als Ratgeber

Forderungsmanagement

Finanzierung und Abrechnung

Führung

Management allgemein

Universitäten, TU, FH, GH

Menschen vertrauen mehr dem Menschen als KI-Systemen

Mehrere Forschungspartner wollen die am 28.3.2022 eröffnete Forschungsfabrik zur schnellen Industrialisierung von Produktionsprozessen nutzen.

Feierliche Eröffnung des Entwicklungs- und Demonstrationszentrums am KIT Campus Ost (v.l.): Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut, Professor Dr.-Ing. habil. Jürgen Beyerer, Winfried Kretschmann, Prof. Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, Professor Dr.-Ing. Holger Hanselka, Theresia Bauer, Professor Frank Henning, Prof. Dr. Frank Mentrup und Prof. Dr. Raoul Klingner.

Wirtschaftspolitik in Deutschland

Produktionssystem

Qualitätsmanagement

Produktionsmanagement

Produktion

Bildverarbeitung

Fertigungsautomation

Bildverarbeitungssysteme

Weiterbildung, allgemeine

Seminare, Schulungen, Kongresse

Optoelektronische Bilderkennung, Bildverarbeitungssysteme

Forschungsinstitute (MPI, FHG)

Produktmanagement

Produktentwicklung (F+E)

Eröffnungsfeier der Karlsruher Forschungsfabrik

Im Interview gibt Dr. Endres einen Ausblick auf die Bedeutung des Qualitätsmanagements bei der strategischen Mitgestaltung im Unternehmen und welche Rolle die Digitalisierung dabei spielt.

qz-online.de

„Digitale Technologie ist weder Selbstzweck noch Allheilmittel“

Das WZL und die Universität St. Gallen wollen in einem Konsortial-Benchmark herausfinden, was Unternehmen für den gezielten Einsatz von KI in der Wertschöpfung benötigen.

Um innovative Strategien, Konzepte und Anwendungsbeispiele der erfolgreichen Implementierung von Künstlicher Intelligenz zu identifizieren, startet das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in Zusammenarbeit mit dem Institute of Technology Management der Universität St. Gallen ein internationales Konsortial-Benchmarking.

Konsortial-Benchmarking „Artificial Intelligence in Operations“

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert einen Forschungsverbund der Universität Freiburg im Rahmen ihres Programms „Wissenschaftliche Durchbrüche in Künstlicher Intelligenz“.

Durch Methoden des maschinellen Lernens sollen ReScaLe-Roboter Aufgaben von Menschen erlernen, indem sie ihnen vorgeführt werden.

Deep Learning

Datenanalyse

Machine Learning

Ingenieurwissenschaften

Carl-Zeiss-Stiftung fördert Forschungsprojekt zu lernenden Assistenzrobotern

Das neue Positionspapier des VDE sieht Joint Communication & Sensing als Schlüsseltechnologie für den 6G-Rollout.

Der VDE skizziert in seinem neuen Positionspapier im Detail, weshalb JC & S als maßgebliche Technologie für deutsche und europäische Schlüsselindustrien zu sehen ist.

Elektrotechnik

Verbände, Institutionen, Messen

VDE Positionspapier „Joint Communications & Sensing

Eine aktuelle Unternehmensbefragung der Plattform Lernende Systeme sieht bei vielen Betrieben noch Defizite bei den technischen Kompetenzen im Umgang mit KI-systemen.

Laut einer Onlinebefragung unterschätzen viele Unternehmen den Bedarf an Weiterbildungen für KI-Systeme.

Wissensmanagement

Strategie und Organisation

Mensch-Maschine-Interface

Automatisierungstechnik

KI-Kompetenzen in Sach- und Produktionsarbeit

Mit der Auftaktveranstaltung am 20. Januar 2022 beginnen nun die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Normungsroadmap KI.

Die Fortschreibung der KI-Normungsroadmap ist für die Beschleunigung von KI-Innovationen und einen sicheren, vertrauenswürdigen Einsatz von großer Bedeutung.

Normen / Standards

Recht allgemein / sonst.

Normen

Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Normungsroadmap KI beginnen

Neben konkreten Anwendungen tragen auch die mittlerweile etablierten Standards zu einer weiteren Verbreitung von KI-Anwendungen bei.

Dr. Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight, kennt die neuesten Trends im Bereich Künstliche Intelligenz.

Bildverarbeitung, Machine Vision

Software für Qualitätssicherung

Künstliche Intelligenz wird praktikabel

Wie sich KI-Systeme schützen lassen, zeigt ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme.

Wie lässt sich verhindern, dass Terroristen ein autonomes Fahrzeug als Waffe missbrauchen? Das zeigt das Anwendungsszenario der Plattform Lernende Systeme.

IoT-Plattformen für die Qualitätssicherung

Cyber Security für die Qualitätssicherung

Datensicherheit

Sicherheitstechnik

Cloud für die Qualitätssicherung

Wie sich missbräuchlicher Einsatz von KI verhindern lässt

Mehrere Fraunhofer-Institute haben im Leitprojekt ML4P eine Lösung entwickelt, mit der die Industrieproduktion durch maschinelles Lernen deutlich effizienter wird.

Presshärteprozess bei der Blechbearbeitung am Fraunhofer IWU in Chemnitz.

Energieeffizienz

Machine Learning für die Qualitätssicherung

Projekt ML4P optimiert Effizienz der Industrieproduktion

KI als Schlüsseltechnologie für nachhaltiges Wirtschaften

Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme zeigt, wie mithilfe von KI nachhaltige Geschäftsmodelle entstehen.

Künstliche Intelligenz (KI) kann einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigen Ausrichtung von Wirtschaft und Gesellschaft leisten. Der Einsatz der Technologie eröffnet Unternehmen neue Geschäftsmodelle, die etwa das Gelingen der Energiewende, eine emissionsarme Mobilität oder umweltschonende Landwirtschaft unterstützen. Allerdings ist der Energieverbrauch der KI-Systeme selbst oft hoch. Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme zeigt, wie mithilfe von KI nachhaltige Geschäftsmodelle entstehen.

Eine schadstoffarme Abfallverbrennung, der effizientere Einsatz von Düngemitteln oder die Früherkennung von Gesundheitsrisiken am Arbeitsplatz – Künstliche Intelligenz kann Unternehmen und Institutionen dabei unterstützen, ökologisch verträglich, sozial gerecht und gleichzeitig wirtschaftlich erfolgreich zu handeln. Aus riesigen Datenmengen gewinnen KI-Systeme neue Erkenntnisse, wie Unternehmen ihre Prozesse effizienter und ressourcenschonender gestalten und Emissionen reduzieren können. Auf diese Weise entstehen Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle, die einen wirksamen Beitrag zu einer nachhaltigen Entwicklung leisten.

„Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Baustein, um unsere Gesellschaft nachhaltiger zu machen. KI muss aber auch in sich nachhaltig gestaltet sein, zum Beispiel beim eigenen Energiebedarf“, sagt Oliver Zielinski, Leiter des Kompetenzzentrums KI für Umwelt und Nachhaltigkeit (DFKI4planet) und Mitautor des Whitepapers.

Auch außerhalb der Betriebe kann KI eine nachhaltige Wirtschaft fördern. Mithilfe der Technologie lassen sich Daten von Unternehmen – zum Beispiel zum Ausstoß von Treibhausgasen oder dem Arbeits- und Gesundheitsschutz – analysieren und die Nachhaltigkeit der Betriebe bewerten, etwa um Investoren eine Entscheidungshilfe zu bieten. Eine Möglichkeit dafür ist eine offene Plattform, auf der Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsdaten sicher zugänglich machen sowie Standards für die Datenerfassung offengelegt werden können, so die Expertinnen und Experten im Whitepaper „Mit Künstlicher Intelligenz zu nachhaltigen Geschäftsmodellen“. Ebenso notwendig ist der Austausch von Daten aus Forschung, Wirtschaft und Behörden für das Training von KI-Anwendungen.

 „Digitalisierung und darauf aufbauende KI-Anwendungen besitzen großes Potenzial, ökonomische, soziale und ökologische Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen. Das Spektrum der Anwendungen ist weit gefächert und umfasst beispielsweise eine bessere Steuerung und Nutzung von Ressourcen, die Verbesserung von Arbeitsbedingungen aber auch die Entwicklung und Bereitstellung von nachhaltigen Produkten und Dienstleistungen“, so Susanne Boll, Professorin für Medieninformatik an der Universität Oldenburg und Leiterin der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme.

„KI-Systeme haben einen hohen Energieverbrauch, insbesondere beim Training großer neuronaler Netze. Der Nutzen muss also auch immer im Verhältnis zur Rechenleistung stehen. Daher sind Innovationen für eine nachhaltige KI von Anfang an mitzudenken – vom kosteneffizienten Trainingsprozess von KI-Modellen bis hin zur Nutzung von Abwärme aus Rechenzentren.“

Als Hauptgrund für den hohen Ressourcenverbrauch nennt das Whitepaper die rasant steigende Rechenleistung, die zum Training immer größerer KI-Modelle erforderlich ist. Der CO2-Abdruck eines Suchmaschinentrainings kann aktuell etwa die Größenordnung eines Langstreckenflugs erreichen. Zudem können KI-Anwendungen im Einsatz problematische Rückkopplungseffekte verursachen, etwa wenn ein KI-System aufgrund seines niedrigeren Energieverbrauchs mehr genutzt wird und der Energieverbrauch in der Gesamtsumme steigt. Trotz der vielversprechenden Potenziale gelte es, diese so genannten Rebound-Effekte sowie den notwendigen Energiebedarf von KI-Technologien stets zu berücksichtigen, so die Autorinnen und Autoren. Die Entscheidung für betriebliche Anwendungen im Sinne der Nachhaltigkeit könne im Einzelfall auch bedeuten, keine KI einzusetzen.

 „Das Rad muss nicht immer wieder neu erfunden werden. KI-Modelle, die sich bewährt haben, können anderen KI-Entwicklerinnen und -entwicklern auf Marktplätzen zur Verfügung gestellt werden; der Aufwand fürs Training entfällt dann oder wird zumindest deutlich reduziert“, sagt Markus Schnell, Senior Director bei Infineon und Mitglied der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen.

Weiter empfehlen die Autorinnen und Autoren neue sparsame Lernmethoden und Modellrechnungen zu erforschen, effizientere Hardware für die KI-Anwendungen einzusetzen sowie ein Nachhaltigkeitslabel, mit dem KI-Anwendungen mit einem geringen Ressourcenverbrauch gekennzeichnet und so gefördert werden.

Das Whitepaper „Mit Künstlicher Intelligenz zu nachhaltigen Geschäftsmodellen – Nachhaltigkeit von, durch und mit KI“ wurde von Expertinnen und Experten der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme verfasst. Das Whitepaper steht unterfolgender Webadresse zum kostenfreien Download zur Verfügung.

<a href="https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/AG4_WP_KI_und_Nachhaltigkeit.pdf" target="_blank">Whitepaper "Mit künstlicher Intelligenz zu nachhaltigen Geschäftsmodellen"</a>

<a href="https://www.qz-online.de/news">zur Newsübersicht</a>

acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V. 

https://www.acatech.de

Künstliche Intelligenz (KI) kann einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigen Ausrichtung von Wirtschaft und Gesellschaft leisten.

2022-03-03 Whitepaper KI Lernende Systeme

Die Plattform Lernende Systeme ist ein Netzwerk von Expertinnen und Experten zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). Sie bündelt vorhandenes Fachwissen und fördert als unabhängiger Makler den interdisziplinären Austausch und gesellschaftlichen Dialog. Die knapp 200 Mitglieder aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft entwickeln in Arbeitsgruppen Positionen zu Chancen und Herausforderungen von KI und benennen Handlungsoptionen für ihre verantwortliche Gestaltung. Damit unterstützen sie den Weg Deutschlands zu einem führenden Anbieter von vertrauenswürdiger KI sowie den Einsatz der Schlüsseltechnologie in Wirtschaft und Gesellschaft. Die Plattform Lernende Systeme wurde 2017 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) auf Anregung des Hightech-Forums und acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften gegründet und wird von einem Lenkungskreis gesteuert.

https://www.plattform-lernende-systeme.de/