Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es „erkennt“ Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung). Weitere Information siehe Link https://de.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen
Aus dem weiten Spektrum möglicher Anwendungen seien hier genannt: automatisierte Diagnoseverfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarktanalysen, Klassifikation von Nukleotidsequenzen, Sprach- und Texterkennung sowie autonome Systeme.
Das Thema ist eng verwandt mit „Knowledge Discovery in Databases“ und „Data-Mining“, bei dem es jedoch vorwiegend um das Finden von neuen Mustern und Gesetzmäßigkeiten geht. Viele Algorithmen können für beide Zwecke verwendet werden. Außerdem können Methoden der „Knowledge Discovery in Databases“ genutzt werden, um Lerndaten für „maschinelles Lernen“ zu produzieren oder vorzuverarbeiten, und Algorithmen aus dem maschinellen Lernen finden beim Data-Mining Anwendung.
Beispiele hierfür sind skalierbare digitale Plattformen, um die gesamte Wertschöpfungskette von Lieferanten zu Kunden zu verbinden, und Prognosemodelle für maschinelles Lernen, die über das gesamte Produktionsnetzwerk skaliert sind
In einem neuen Bericht werden Einblicke in die Förderung von Innovation, digitaler Transformation und Skalierung sowie in die Unterstützung von Nachhaltigkeits- und Weiterbildungsbemühungen gegeben
Lesen Sie hier den vollständigen Bericht (PDF in Englisch).
Ein Werkzeug zur Berechnung komplexer Neuronenmodelle
Oren Amsalem, Neurobiologist at the HUJI
Wissenschaftler der Hebräischen Universität Jerusalem und des EPFL Blue Brain Project haben «Neuron_Reduce» entwickelt, ein neues Berechnungswerkzeug, mit dem die Wissenschaft komplexe Neuronenmodelle jedes Zelltyps auf einfache Weise vereinfachen und gleichzeitig die Input-Output-Eigenschaften erhalten kann. Gleichzeitig wird die Laufzeit der Simulation deutlich reduziert.
Detaillierte Neuronenmodelle, die aus Tausenden von Synapsen bestehen, sind der Schlüssel zum Verständnis der rechnerischen Eigenschaften einzelner Neuronen und großer neuronaler Netzwerke sowie zur Interpretation experimenteller Ergebnisse. Simulationen dieser Modelle sind jedoch rechenintensiv (unter Verwendung vieler Rechenstunden), was ihre Nützlichkeit erheblich verringert. Zum ersten Mal haben Wissenschaftler der Hebrew University of Jerusalem und des EPFL Blue Brain Project einen einzigartigen analytischen Ansatz für die Herausforderung formuliert, die Komplexität von Neuronenmodellen zu reduzieren und dabei ihre wichtigsten Eingabe- / Ausgabefunktionen und ihre Rechenfähigkeiten beizubehalten.
Die Elektromobilität ist im Trend. Die Technologie entwickelt sich langsam vom Nischenmarkt zum Massenmarkt und ist dennoch mit grossen Vorbehalten konfrontiert. Der TCS hat zusammen mit dem Umfrageinstitut gfs.bern eine repräsentative Umfrage zur Elektromobilität lanciert. Der TCS-Barometer zur E-Mobilität gibt nun erstmals Antworten zur Haltung der Schweizer Bevölkerung gegenüber der Elektromobilität und zeigt Ängste und Erwartungen auf.
5G-Security: Five properties that contribute to the trustworthiness of the 5G system
In fast jeder Branche findet eine digitale Transformation statt, die das Potenzial hat, die Arbeitsweise zu stören und zu verändern. Die drahtlose Konnektivität steht im Mittelpunkt dieser technologischen Entwicklung. Digitale Transformation bedeutet, dass nicht nur IT, Office-Tools und Verwaltungssysteme transformiert werden. Neue Geschäftsmöglichkeiten zeichnen sich ab – sowohl für diejenigen, die traditionell an der Wertschöpfungskette beteiligt waren, wie etwa Telekommunikationsbetreiber, als auch für Neuankömmlinge aus anderen Branchen. Diese branchenübergreifende Umgestaltung hat zu der Notwendigkeit geführt, das Konzept der drahtlosen Konnektivität für die fünfte Generation der Mobilfunktechnologie (5G) weiterzuentwickeln, einschließlich neuer Methoden zur Definition der Leistungsüberwachung und -sicherung sowie der Servicequalität, der Benutzererfahrung und der Sicherheit. Im Gegensatz zu früheren Generationen der drahtlosen Kommunikation bietet 5G spezifische Funktionen nicht nur für Verbraucher, sondern auch für verschiedene Branchen und die Gesellschaft im Allgemeinen, wodurch das Potenzial des Industrial Internet of Things (IoT) und von Industrie 4.0 freigesetzt wird. Das IIoT bringt neue Aspekte mit sich, wie Sicherheit, Sicherheit und Robustheit von Cyber-Physical-Systemen.
Globalisierung 4.0: Modell der globalen Architektur Industrie 4.0
Das WEF ist zu einem jährlichen Summit geworden und fand im Jahr 2019 von 22. bis 25, Januar statt. Der Summit wollte den Stand der Dinge in unserer Welt analysieren, wollte aber auch eine Agenda vorgeben, um vor allem die Zukunft zu gestalten. Es gab fünf Charakteristiken, die das WEF in Davos auszeichneten: der Einbezug aller Interessensgruppen und Disziplinen, die multinationale Globalität, die Vorwärtsorientierung und die Zweckorientierung. Professor Schwab erklärte die Ziele des WEF in der Pressekonferenz vom 15. Januar 2019:
Wir müssen unsere Natur schützen, denn wir überleben nicht ohne sie
Wild places, and the creatures they sustain, enrich us in ways that might surprise you.
Die Mobilitätsakademie des TCS untersucht die Muster beim automatisierten Fahren
Das Projekt „SIMCar“ beginnt im Oktober 2018 und beschränkt sich auf den Grossraum Zürich. Resultate zum möglicherweise veränderten Mobilitätsverhalten durch das automatisierte Fahren sollen im Frühjahr 2019 vorliegen.
Dem automatisiertem Fahren wird eine grosse Zukunft vorausgesagt. Doch während die technischen Fragen immer besser und intensiver erforscht werden, sind die sozialen und gesellschaftlichen Aspekte nahezu unerforscht. Der TCS will dies ändern und hat seine Mobilitätsakademie beauftragt erstmals zu untersuchen, wie sich die Mobilitätsmuster mit der Einführung des automatisierten Fahrens verändern könnten.
Der TCS und seine Partnerclubs unterzogen Remote-Apps einem Penetrationstest
Remote-Apps für Fahrzeuge liegen im Trend. Dank ihnen können auf Smartphones und Tablets informative Fahrzeugdaten wie Kilometerstand, Tankfüllstand, Serviceintervalle, Reifendruck in Echtzeit ausgelesen werden.
Mit Hilfe solcher Applikationen (Apps) kann jedoch auch ein Fahrzeug gesteuert werden. Dazu zählen unter anderem das Ver- und Entriegeln des Fahrzeuges sowie das Schliessen und Öffnen der Fenster. Solche Funktionen sind zwar komfortabel, können jedoch Kriminelle auf den Plan rufen. Die IT-Sicherheit ist somit entscheidend. Der Touring Club der Schweiz (TCS) und seine Partnerclubs unterzogen daher Remote-Apps von BMW, VW und Renault) einem sogenannten Penetrationstest.
Deep Learning und auf künstliche Intelligenz (KI) spezialisierte Chips sind erst der Anfang
Steve Furber: «Students should leave here bursting with enthusiasm for the subject and with ideas that will transform the world over coming decades, with capabilities that are greatly in demand with prospective employers and PhD supervisors.»
Die zur Zeit erfolgreichsten tiefen, neuronalen Netze folgen den Prinzipien biologischer Nervensysteme. Deren Neuronen empfangen Signale über Synapsen, verrechnen sie und schicken das Resultat an andere Neuronen. Sie sind in Schichten aufgebaut und sie lernen, indem sie die Effizienz verändern, mit der die Synapsen Impulse übertragen. Neuronale Netze sind aber immer noch ganz einfache Abbilder dessen, was Neurowissenschaftler in Gehirnen beobachten. Denn Gehirne sind wesentlich stärker vernetzt und sie schicken Impulse zwischen ihren Schichten hin und her. Echte Neuronen sind zudem keine eindimensionalen Integrationseinheiten sondern räumlich ausgedehnte Nervenzellen mit Ästen voller Synapsen. Und sie arbeiten nicht digital und integrieren Informationen analog.
88. internationale Auto-Salon und Zubehör vom 8. bis 18. März 2018 im Palexpo Genf
Die Geneva International Motor Show (GIMS) leitete einen weiteren Paradigmawechsel ein. In allernächster Zukunft werden sich unsere Gewohnheiten und unser Verständnis des Individualverkehrs grundlegend verändern. Der Genfer Auto-Salon zeigte diese Entwicklung und präsentierte 2018 zum 88. Mal einen Gesamtüberblick. Die weltgrössten Marken sowie viele Designer und Zubehörfirmen brachten die fast 900 ausgestellten Modelle mit der Technologie von heute und morgen zum Glänzen.
Das World Economic Forum 2018 fand vom 23. bis 26. Januar in Davos statt
Das jährliche Meeting des World Economic Forums (Annual Meeting) fand heuer zum 48. Mal von 23. bis 26. Januar 2018 in Davos-Klosters statt, Wie in den vorigen Jahren trafen Staatschefs, Regierungen und internationale Organisationen mit namhaften Business Leaders der Civil Society, Wissenschaftlern, Künstlern und Medienleuten zusammen. Der aufsehenerregendste Teilnehmer war wohl US-Präsident Donald Trump. Er hielt am Freitag, 26. Januar, die Abschlussrede. Den Platz der Eröffnungsrede hatten die Organisatoren zuvor bereits an Indiens Premierminister Narendra Modi vergeben. Aber diese Rede wurde dann für den Eröffnungstag vorgesehen.
Die Geneva International Motor Show (
Das jährliche Meeting des World Economic Forums (