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Impulse 10 Elektronik 16 -17 2020 genieure Peters ging in seinem Vortrag zunächst auf die Unterschiede zwischen klassischen Algorithmen und maschinellem Lernen ein und erläuterte das Prinzip des Deep Reinforcement Learnings anhand einer Automatengetriebe-Anwendung Bild 2 Der KI-Experte beschrieb wie die Wege des Lernens im Auto vom individuellen Lernen über Lernen aus der Flotte und empathischem Lernen bis hin zum individuellen Training und brachte zum Abschluss dem Zuhörer die KI-Prinzipien des Automobilherstellers nahe Wie sieht der verantwortungsvolle Einsatz von KI aus man muss sich immer die Frage stellen gibt es einen anderen Ansatz der eventuell besser geeignet ist sein Ziel zu erreichen Welche Rolle spielen die Erklärbarkeit der Schutz der Privatsphäre sowie Sicherheit und Zuverlässigkeit? Peters verglich KI mit einem neuen glänzenden Hammer Nicht weil wir einen glänzenden neuen Hammer haben sollten wir jedes Problem als Nagel begreifen Domänenspezifische Architekturen bieten Anpassungsfähigkeit Das dritte Forum Künstliche Intelligenz schloss mit einer Keynote des US-Chipherstellers Xilinx der programmierbare Logik massiv zur Verarbeitung von KIAlgorithmen einsetzt Ramine Roane Vice President Software and AI Product Marketing hielt einen Vortrag zum Thema Herausforderungen bei der KI-Produktion Anpassungsfähigkeit vom Sensor über das Gehirn zur Handlung Roane sieht zwei große Herausforderungen Zum einen die um Größenordnungen höhere Rechenleistung wobei Preis Leistung Latenz und Formfaktor intakt bleiben müssen Des Weiteren bedarf es einer entsprechenden Architektur um die hohen Anforderungen zu erfüllen die komplexe Algorithmen stellen Dafür ist seiner Meinung nach eine anpassungsfähige domänenspezifische Architektur notwendig die vom Sensor über das Gehirn bis hin zu den Aktionen implementiert werden muss Nach den Keynotes splittete sich das Forum in drei Sessions Künstliche Intelligenz in Embedded-Anwendungen KI in der Fabrik und Künstliche Intelligenz im Fahrzeug Bild 5 Das Zusammenspiel von Edge und Cloud unter Microsoft Azure erläuterte Raphael Goj von M&M Software einer Wago-Tochter Bild Forum KI | M&M Software Bild 4 Prof Martin Kumm von der Hochschule Fulda zeigt in seinem Vortrag unter anderem einen Tool-Flow der in Zusammenarbeit mit der Universität Kassel entwickelt wurde Bild Forum KI | HS Fulda Bild 3 Bilderkennung ist eines der Hauptanwendungsfelder von KI Mit der Plattform SmartCamera+ von Xilinx lassen sich Bildverarbeitungsanwendungen einfach evaluieren Bild Forum KI | Xilinx