Bei dem Think Digital Summit Gespräch zwischen Dr. Dario Gill, Senior Vice President of IBM Research, und Prof. Brian Cox CBE FRS, Professor of Particle Physics at Manchester University, UK, geht es darum, wie wir Wissenschaft und wissenschaftliches Denken dafür nutzen können, schneller neue Lösungen zu entdecken. Dies bezeichnet Dr. Gill gleich eingangs als eines seiner Lieblingsthemen. Dass es Prof. Cox gleichermaßen am Herzen liegt, belegen seine vielen sehr erfolgreichen TV-Shows, wie Wonders of Life oder The Quantum ­Universe, sowie seine Bücher, die die wissenschaftlichen Fundamente des Universums bis hin zum Kleinsten, der Microbiologie und den Atomen, einem breiten Publikum erschließen.

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) bietet enormes Potenzial, wenn es darum geht, aus unüberschaubaren und großen Datenmengen komplexe Zusammenhänge herzustellen und damit unter anderem als Entscheidungshilfe bei gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Fragestellungen zu dienen. Von optimierten Prozessen und personalisierten Produktempfehlungen bis hin zu autonomem Fahren, gezieltem Katastrophen­management oder der Erkennung eines Malaria-Ausbruchs, sind die Möglichkeiten von ML innerhalb ­einzelner Branchen und übergreifend vielfältig.
Dieser zweite Teil des ML-Kompendiums stellt Use Cases vor, die branchenunabhängig sind.

1) In den letzten Jahren haben Unternehmen wie ­Google, Facebook und Amazon sehr viel in ­KI-Projekte investiert. 2) Kürzlich veröffentlichte IDC ein White Paper zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz – inzwischen haben 41 % der deutschen Unternehmen KI-Projekte umgesetzt, also weniger als in den skandinavischen Ländern oder im UK, doch planten 88% der deutschen Unternehmen neue KI-Projekte für die nächsten 12 Monate. Untersucht wurden auch die Hürden, die Unternehmen bei der Einführung von KI ­überwinden müssen. 3) Algion bereitet Daten von Fortune 1000 Unternehmen für Machine Learning (ML) Trainings-Projekte vor. In einem „Blueprint“ Paper beschreibt Algion den typischen Projekteinstieg:

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) bietet enormes Potenzial, wenn es darum geht, aus ­unüberschaubaren und großen Datenmengen komplexe Zusammenhänge abzuleiten. Diese dienen ­unter ­anderem als Entscheidungshilfe bei gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Fragestellungen.

Auch im Gesundheitsbereich wird sich die künstliche Intelligenz stark auf die Personalstruktur, die Aufgabenteilung und die erzielbaren diagnostischen Resultate auswirken. Kürzlich wurden die ersten Resultate eines weiteren Machine Learning Projekts zur bildgebenden Diagnostik vorgestellt. Dieses befindet sich noch in den Anfängen, zeigt aber bereits beeindruckende Resultate.

Wie werden Roboter, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt verändern? Für den trend index 2018 wurden insgesamt 7.000 Arbeitnehmer weltweit in 7 Ländern durch ein Marktforschungsinstitut im Auftrag der automatica Messe, München, bevölkerungsrepräsentativ befragt – 1000 davon in Deutschland.

Aufgrund einer aktuellen Studie berichtet das Institut der deutschen Wirtschaft, dass deutsche Familien zunehmend in das Umland abwandern. Grund: Die Mietsteigerungen haben in Deutschland die Lohn- und Gehaltserhöhungen in den letzten Jahren um fast die Hälfte hinter sich gelassen. Die Einkommen werden jedoch überwiegend in den Städten verdient, das heißt tägliches Pendeln und Stau.

Künstliche Intelligenz (KI) und Automation werden die Art und Weise, wie wir arbeiten, transformieren. Dies gilt für jeden Unternehmensbereich, auch für Personalabteilungen. Um Unternehmen in diesem Prozess zu unterstützten, bietet IBM Talent & Transformation an. Das neue Angebot beinhaltet sowohl Trainingseinheiten zum Thema KI als auch KI-gestützte Lösungen, die den HR-Abteilungen helfen, Mitarbeiter auf die Zukunft vorzubereiten, Vorurteile abzubauen und eine zukunftsorientierte Belegschaft zu formen.

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Der in Deutschland entwickelte und gebaute Astronauten-Assistent CIMON (Crew Interactive Mobile CompanioN) hat seine Feuertaufe im All bestanden. Er und der deutsche ESA-Astronaut Alexander Gerst haben rund 90 Minuten im Columbus-Modul der Internationalen Raumstation ISS miteinander gearbeitet.