Hand-held Geräte und traditionelle Papierunterlagen in der Logistik schränken Mitarbeiter*innen in ihren Bewegungen ein. Das Fraunhofer IML entwickelt als Lösung ein intelligentes Regal, welches der Weg zur intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstelle werden soll.
Interessanter als die Prognose von Fehlern ist es für Unternehmen zu verstehen, warum ein konkreter Fehler aufgetreten ist. Eine KI-basierte Root-Cause-Analyse dient dazu, Hinweise auf Fehlerursachen in großen Datenmengen zu finden.
Quantencomputer haben das Potenzial, Informationen schneller zu verarbeiten und komplexere Aufgaben zu bewältigen als klassische Computer. Sie werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen tiefgreifend verändern und neue Anwendungsmöglichkeiten für ML-Verfahren erschließen.
Edge Deployment ermöglicht die sichere und ressourcenschonende Verarbeitung großer Datenströme in Echtzeit sowie ein dezentrales Datenmanagement und Training im Maschinellen Lernen. KI-basierte Anwendungen können so in die Produktion gebracht werden.
