Lets get digital

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Durch “KMU-innovativ” soll es kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) erleichtert werden, an Fördermittel und Beratungsangebote zu kommen und unterstützt zu werden, da sie häufig und in vielen Bereichen zu den Spitzenreitern ihres jeweiligen Gebietes zählen. Das Förderprogramm des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) konzentriert sich dabei auf die wichtigsten Technologiefelder, wie zum Beispiel Bioökonomie, Medizintechnik, Mensch-Technik-Interaktion, Produkttechnologie und Klimaschutz.

Ein Knowledge Graph ist eine „Wissens-Datenbank“, in der Informationen so strukturiert aufgearbeitet sind, dass aus den Informationen Wissen entsteht. Ein einem Knowledge Graph werden Entitäten (Knoten) über Kanten in Beziehung zueinander gestellt, mit Attributen versehen und in thematischen Kontext bzw. Ontologien gebracht. Sie interagieren mit Algorithmen, bedienen sich der Informationen und können diese ergänzen – Sie untersuchen WISSEN, keine DATEN.

Das “Kompetenzzentrum innovative Beschaffung” berät Unternehmen und öffentliche Auftraggeber in Sachen effiziente und innovative Beschaffung. Das Förderprojekt wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) ins Leben gerufen und bietet diverse Weiterbildungsangebote, Informationsmaterialien, Info-Veranstaltungen und Beratungstermine an, mit dem Ziel einer stärkeren Innovationsorientierung im Bereich der öffentlichen Beschaffung.

Das Prinzip der Vernetzung gilt als Megatrend unserer Zeit. Maschinen und Prozesse kommunizieren miteinander. Das ermöglicht Fernwartungen von Werkzeugmaschinen über Datenleitungen (remote). Auch die CAD-Darstellung, also das Design eines neuen Produktes, kann ohne händische Zwischenschritte direkt in die Produktion gegeben werden, da das CAD/CAM-Programm direkt mit der Produktionssteuerung verbunden und IT-technisch in den Ablauf integriert ist. Eine Nachrüstung und der Anschluss an andere Systeme ist für bestehende Maschinen ohne Internetzugang über Sensoren und Kommunikationsschnittstellen möglich. Sie liefern zusätzliche Daten für die Produktionssteuerung. Sie liefern zusätzliche Daten für die Produktionssteuerung. Dank Konnektivität können unterschiedlichen Datenquellen oder Datensilos miteinander zu verknüpft werden. Man erhält einen Gesamtüberblick über die Produktion bzw. das gesamte Unternehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) oder im englischen Artificial Intelligence (AI) ist ein Bestandteil der Informatik, welcher sich mit der Erforschung von Mechanismen und der Automatisierung intelligenten Verhaltens sowie maschinellem Lernen befasst. Eine eindeutige Abgrenzung des Begriffes ist kaum möglich, da bereits der Begriff „Intelligenz“ nicht genau definiert ist.

KI lässt sich in starke und schwach KI unterteilen. Starke KI wären Computersysteme die quasi auf Augenhöhe und völlig selbstständig mit dem Menschen agieren und reagieren. Diese Art der künstlichen Intelligenz gibt es derzeit noch nicht und wird vorerst auch Zukunftsmusik bleiben. Schwache KI hingegen ist das Meistern konkreter Anwendungsprobleme. Menschliches Denken und technische Anwendungen werden hier in Einzelbereichen unterstützt. Eine Hauptanforderung an KI ist die Fähigkeit zu lernen. Aus verarbeiteten Daten können Computer Vorhersagungen machen und – gemäß dieser Vorhersagungen – Entscheidungen zu treffen. Ein KI-System kann also mit Unsicherheiten umgehen und probablistische Informationen verwerten.

Die schwache KI ist demnach eine Simulation von intelligentem Verhalten mit Mitteln aus der Mathematik und Informatik. Sie ist anwendbar auf Problemstellungen, zu deren Lösung eine Form von Intelligenz notwendig zu sein schein.  Starke KI scheitert bis heute an philosophischen Fragestellungen.

Wichtige Bestandteile von KI sind künstliche neuronale Netze, bei denen künstliche Neuronen die Informationsverarbeitung natürlicher Neuronen im Gehirn modellieren. Durch die verarbeiteten Informationen „lernen Maschinen für zukünftige ähnliche Problemstellung“. Dies heißt maschinelles Lernen und ist Grundlage jeder KI-Software.

Abgekürzt KNN sind Forschungsgegenstand der Neuroinformatik. Sie stellen ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz dar. Ein KNN ist die Modellierung von Informationsverarbeitung und steht einem biologischen, also einem natürlichen neuronalen Netz, wie es im Nervensystem eines Lebewesens vorkommt, gegenüber. KNN sind lernfähig, hochgradig parallel, verfügen über eine verteilte Wissenspräsentation sowie hohe Fehlertoleranz. Sie speichern ihre Informationen inhaltsbezogen (d. h. man kann zum eingegebenen Muster ein ähnliches ausgeben lassen) und sind robust gegenüber Störungen. Diese Eigenschaften machen das KNN bei allen Anwendungen interessant, bei denen kein oder nur geringes explizites (systematisches) Wissen über das zu lösende Problem vorliegt.

Hierzu zählen die Texterkennung, Bilderkennung und Gesichtserkennung, bei denen einige Hunderttausend bis Millionen Bildpunkte in eine im Vergleich dazu geringe Anzahl von erlaubten Ergebnissen überführt werden müssen.