Der Blätterkatalog benötigt Javascript.
Bitte aktivieren Sie Javascript in Ihren Browser-Einstellungen.
The Blätterkatalog requires Javascript.
Please activate Javascript in your browser settings.
05 2021 Elektronik 3 Maschinelles Lernen für mehr Effizienz Fortschritte im Bereich Machine Learning 3 sind ein weiterer Faktor für den zunehmenden Einsatz von Cobots Die Ausführung ihrer Aufgaben erlernen Cobots indem sie Menschen dabei zusehen und die Tätigkeiten anschließend anderen Cobots beibringen indem sie die entsprechenden Informationen über lokale Verbindungen oder direkt in die Cloud übertragen In der Warenwirtschaft in der Lagerverwaltung und in der Auftragsabwicklung eingesetzt könnten Cobots langfristig ihren eigenen Betrieb und die Produktionszeitpläne steuern um mit den Schwankungen von Angebot und Nachfrage umzugehen 4 Steigende Effizienz öffnet weitere Anwendungen Zum Einsatz kommen Cobots auch in der Telemedizin in der Versorgung älterer Menschen und in Branchen wie dem Bergbau oder der Ölund Gasförderung Ein weiteres sinnvolles Betätigungsfeld für Cobots kann auch der Bildungssektor sein Cobots werden den Menschen in der Arbeitswelt niemals ganz ersetzen können Was sie aber leisten können ist die Genialität der Menschen freizusetzen damit sie flexibler und effizienter arbeiten und besser auf die Wünsche der Kunden eingehen können HS Literatur 1 Wilson H J Daugherty P R Collaborative Intelligence Humans and AI Are Joining Forces Harvard Business Review 2018 H Juli-August https hbr org 2018 07 collaborativeintelligencehumansandaiarejoiningforces 2 Industrial mmWave sensors Texas Instruments Website www ti com sensors mmwaveradar industrial overview html 3 Wasson S Preparing for disruption Texas Instruments 13 10 2020 https news ti com blog 2020 10 13 preparingfordisruption Keith Ogboenyiya Vice President der Systems Engineering and Marketing Organisation von Texas Instruments hat im Lauf seiner Karriere in der er sich industrieund automobilspezifisches Fachwissen sowohl im Analogals auch im Embedded-Mikroprozessor-Bereich aneignete mehrere Führungspositionen bekleidet Er arbeitet bereits seit über 16 Jahren für TI und begann seine Laufbahn als Applikationsingenieur wechselte später ins Produktmarketing und leitete Teams für die C2000-EchtzeitController und Motortreiber Ogboenyiya studierte Elektrotechnik Bachelor am Georgia Institute of Technology Georgia Tech in Atlanta USA und Mathematik Bachelor am Morehouse College Atlanta USA Zurzeit gehört er dem Vorstand der School of Electrical and Computer Engineering an der Georgia Tech an 21 APR 2021 VIRTUELLES EVENT Veranstalter www forumki eu Frühbucherpreis 11 03 2021 ■ KI in Embedded-Systemen Hardwareund Software-Komponenten für die Entwicklung von KI-Systemen ■ KI im Auto Autonomes Fahren Spracherkennung Fahrerüberwachung Verkehrssteuerung Safety und Security ■ KI in der Fabrik Machine Learning Predictive Maintenance Optimierung von Produktionsprozessen Qualitätssicherung Künstliche Intelligenz ist mittlerweile integraler Teil vieler technischer Systeme In zahlreichen Anwendungsgebieten erö nen Künstliche Intelligenz KI Maschinelles Lernen Deep Learning und Neuronale Netze vielversprechende Pfade der Weiterentwicklung sei es zur Einsparung von Kosten zur E zienzsteigerung zur Anreicherung bestehender Anwendungen mit neuen Funktionen oder zur Entwicklung neuer Einsatzbereiche von Hardund Software KI Machine Learning Deep Learning und Neuronale Netze sind Schlüsseltechnologien damit Systeme autonom reagieren und selbständig aufgrund äußerer Einfl üsse Entscheidungen tre en können Das Forum Künstliche Intelligenz das die Fachmedien Elektronik Elektronik automotive und Computer&AUTOMATION am 21 April 2021 erneut virtuell veranstalten beleuchtet dazu die rasanten Entwicklungen in Hardund Software THEMENBEREICHE