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Über 300 dieser Patente stammen von IBM Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aus Deutschland und dort mehrheitlich aus dem ­Forschungs- und Entwicklungszentrum bei Stuttgart. Das deutsche Team belegt damit hinter den USA, Indien und China Platz vier im firmeninternen Ranking.

von Michael Kieß

Mehr und mehr Unternehmen nutzen Cloud­-Umgebungen für ihr Geschäft. IBM Erfinder haben 2017 über 1.900 US-Patente auf diesem Gebiet erhalten – inklusive einem Patent, das unstrukturierte Daten über globale oder lokale Ereignisse nutzt, um Prognosen für Cloud-Ressourcen zu erstellen.

Das System kann Datenquellen – egal ob News Feeds, Netzwerkstatistiken, Wettervorhersagen oder Aussagen in sozialen Medien – überwachen und so feststellen, wo und wie Cloud-Ressourcen eingesetzt werden müssen, um den zukünftigen Bedarf besser abzudecken.

Ein anderes Patent adressiert eine der momentan noch existierenden Einschränkungen für die Interaktion zwischen KI und Nutzer – die fehlende personalisierte Ansprache. Unter den industrieweit führenden KI-Patenten von IBM Erfindern befindet sich auch eines, mit dessen Hilfe eine KI die Sprachgewohnheiten ihres Gegenübers analysieren und spiegeln kann, um so dem Gespräch eine persönlichere Note zu geben.

IBM Erfinder haben darüber hinaus 1.200 US-Patente zum Thema IT-Sicherheit erhalten. Darunter befindet sich eines für eine Technologie, die es einer KI ermöglicht, Hacker auf Webseiten zu locken oder in einen Email-Austausch zu verwickeln, der ihre Ressourcen verbraucht und ihre Angriffe ins Nichts laufen lässt. Damit können die Gefahren von Phishing Mails und anderen Attacken reduziert werden.

Eine Gruppe von IBM-Erfindern diskutiert über Maja Vukovics Patent für ein System, das Cyber-Angriffe aufdeckt und bekämpft. Das ist eines der über 1400 Patente, die IBM im Jahre 2017 für den Bereich AI (Artificial Intelligence) erhalten hat. Bildquelle IBM

IBM Experten haben auch eine Reihe von Erfindungen auf aufkommenden Feldern wie Quantum Computing eingebracht. Darunter ein Ansatz, um Datenerfassung und -speicherung – auch bekannt als “signal readout fidelity” – zu verbessern. Dieser Ansatz kann zu einer besseren Effizienz der Komponenten führen, die notwendig sind, um einen Quantencomputer zu bauen.

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