Medienspiegel

Mai 2017

Programmieren ab der 3. Klasse

RBB Abendschau, 05. Mai 2017:

Die Berliner Senatsverwaltung für Bildung will mehr Kinder und Jugendliche für Technik begeistern und ihnen frühzeitig grundlegende Kenntnisse in Informatik und Programmierung vermitteln. Projektpartner des am Freitag vorgestellten Projektes ist das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Unterstützer sind das US-Unternehmen Google und die gemeinnützige Calliope gGmbH.

Im Rahmen der Initiative stellt Calliope den Berliner Schulen mit einer Förderung von Google 2.500 Mini-Computer zur Verfügung. Das Fraunhofer IAIS bildet dazu rund 100 Lehrkräfte aus und richtet bis zu fünf »Coding Hubs«  in Bibliotheken, Museen und anderen Lernorten ein, wo Kinder und Jugendliche auch außerschulisch programmieren können. Insgesamt sollen mit der Aktion rund 10.000 Berliner Schülerinnen und Schüler erreicht werden.

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Wie Berliner Schüler jetzt Programmieren lernen

Berliner Morgenpost, 05. Mai 2017:

Vivien macht den Anfang mit der Präsentation des Programmes. Dafür lässt sie die Worte »Hallo, Frau Scheeres« über das Display ihres Sterns laufen. Auf dem Bildschirm können es alle mitverfolgen. Dass der Stern die Bildungssenatorin begrüßt, ist ihre Leistung – sie hat ihn so programmiert. Texte und Mathematikaufgaben seien ganz einfach, sagt die Schülerin. Einige Funktionen kenne sie aber noch nicht.

»Die Plattform bietet einen niedrigschwelligen Einstieg ins Programmieren«, sagt Stefan Wrobel, Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS). Die digitale Welt brauche eine Generation, die nicht nur Nutzer, sondern auch Gestalter der neuen Technik sei. Es reiche nicht, ein Smartphone oder Tablet bedienen zu können. Digitale Kompetenzen und Kreativität seien gefragt.

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Big Data: »Das Glück ist so nahe«

Versicherungswirtschaft Heute, 04. Mai 2017:

Das Erschließen neuer Datenquellen ist der »Bottle-Neck« bei Big Data, sagt Stefan Rüping, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Versicherungsunternehmen und Banken sieht er im Vergleich zu IT- und Automobil-Branche zwar erst am Anfang, die Versicherer besitzen jedoch einen Vorteil. »Für die Versicherung sind Datenanalyse und Statistik zwar schon lange Geschäftsgrundlage«, meint Rüping.

Wenn die Versicherer dieselben Daten mit Deep Learning anstatt wie bisher mit Versicherungsmathematik auswerteten, bringe dies keine neuen Erkenntnisse. Um die Vorteile von Big Data auszuspielen, müssen die Unternehmen neue Datenquellen erschließen. Dabei geht es nicht nur um Telematik in Kfz-Haftpflicht und Life Tracking in der PKV. »Das Glück der Branche liegt so nahe. In Archiven und Aktenordnern schlummern viele Daten, die Versicherungsunternehmen heute schon nutzen können – ganze ohne Datenschutz-Problem«, so Rüping. Eine automatisierte Analyse von Texten wie Verträgen werde schon in vielen Branchen eingesetzt. Auch sei denkbar, dass der Computer Bilder und Videos selbst auswerte, um beispielsweise Versicherungsbetrug zu erkennen.

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So wird Künstliche Intelligenz in der Produktion eingesetzt

Produktion, 03. Mai 2017:

Die hilfsbereiten Assistentinnen Cortana, Siri und Alexa sind nicht nur sogenannten Digital Natives geläufig. Wissensfragen beantwortet derlei Software sie jedem PC- und Smartphone-Nutzer inzwischen nahezu fehlerfrei. Was die freundlichen Damen und die Künstliche Intelligenz (KI) allerdings im industriellen Alltag leisten können, wird kontrovers beurteilt. Die Aufmerksamkeit auf das Thema KI ist jedenfalls sehr hoch.

Der Wissenschaftler Dr. Gunar Ernis spricht von einem regelrechten »KI-Hype«, der im Produktionsumfeld ausgebrochen sei. Er ist am Fraunhofer IAIS als Data Scientist tätig. In der Automobilindustrie etwa betreibt fast jeder Hersteller ein oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Projekte, doch auch andere forschen und testen. »KI-Themen erleben gerade eine Renaissance«, beobachtet auch Prof. Detlef Zühlke, der im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), dem größten KI-Forschungsinstitut weltweit, leitend tätig ist.

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April 2017

Drei Annäherungen an Künstliche Intelligenz in der Praxis

Produktion, 12. April 2017:

Darüber hinaus kann iProdict in Zukunft nicht nur in Fabriken angewendet werden, sondern auch die Abläufe in vielen anderen Unternehmensbereichen teil-automatisiert optimieren. »Je mehr Daten man produziert, desto genauer kann man den Prozess schärfen«, erklärt Dr. Gunar Ernis, Data Scientist, Fraunhofer-Institut IAIS.

Ernis ist einer der Wissenschaftler des interdisziplinären Teams, das an neuen Verfahren zur Analyse der rasant wachsenden Datenmengen industrieller Prozesse arbeitet. »KI-Modelle können, sobald sie trainiert worden sind, Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit von Defekten oder Mängeln treffen. Anlagen können sich damit selber überwachen«, so Ernis.

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März 2017

Künstliche Intelligenz transformiert die Autoindustrie

Springer Professional, 29. März 2017:

Künstliche Intelligenz beschäftigt daher sehr intensiv die gesamte Autobranche. Der Zulieferer Bosch hatte erst jüngst angekündigt, künftig das »Gehirn« für das selbstfahrende Autos liefern zu wollen. Einen intelligenten Fahrzeugcomputer, der Verkehrssituationen interpretieren und Vorhersagen darüber treffen kann, wie sich andere Verkehrsteilnehmer verhalten. Der KI-Autocomputer soll spätestens Anfang der kommenden Dekade in Serie gehen. Auch Konkurrent Continental forscht im Bereich der künstlichen Intelligenz. Das Unternehmen arbeitet zusammen mit der Universität Oxford an Deep-Learning-Algorithmen, die die optische Objekterkennung und den Dialog zwischen Menschen und Maschinen zukünftig optimieren sollen. Das Team des Fraunhofer IAIS nutzt hingegen Deep-Learning-Verfahren, um besonders knifflige Probleme beim assistierten beziehungsweise autonomen Fahren zu lösen – etwa die selbstständige Navigation auf Baustellen.

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Februar 2017

Big Data in der Psychiatrie: Software erkennt Psychoserisiko

Krankenkassenzentrale, 8. Februar 2017:

Auch das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS forscht zum Thema Big Data und entwickelt u.a. Lösungen für medizinische Datensätze im Bereich Life Sciences und Health Care. Ein Beispiel ist das Projekt CAP4Access, welches Ende des vergangenen Jahres endete. Hierfür wurden in mehreren Pilotstädten kollektive Daten für Zugangsmöglichkeiten zu Lokalitäten aus Sicht von Menschen mit eingeschränkter Mobilität gesammelt, die auf der Plattform »Wheelmap.org« veröffentlicht werden. Das IAIS begab sich hierfür einerseits auf die Suche nach Quellen, die Informationen zu den gewünschten Daten, wie dem Zustand von Fußgängerarealen oder die Höhe von Bordsteinkanten, liefern. Andererseits entwickelten die Forscher für dieses Projekt unter anderem internetbasierte konfigurierbare Darstellungen, welche die ensprechenden Zugangsoptionen verdeutlichen sollen.

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Januar 2017

»Vision heroes«

Vision Zero International, 1. Januar 2017:

Camera improvements have been an important step, but if autonomous driving systems are ever to achieve human capabilities, judgement has to match perception. »Recognition-related tasks used by autonomous vehicles and driver assistance systems are currently being improved by the use of deep learning and artificial intelligence«, comments Stefan Eickeler, a senior scientist at Germany's Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems.

 

Artikel in voller Länge in der  digitalen Version der Januar 2017 Ausgabe auf der Seite von Vision Zero International

 

 

Dezember 2016

»Big-Data-Geschäftsmodelle – die drei Seiten der Medaille«

Wirtschaftsinformatik & Management, 1. Dezember 2016:

Um mit dieser integrierten Auseinandersetzung zu starten, wurde das methodische Konzept des Digital Challenger Day entwickelt. Die Unternehmensberatung Infront Consulting & Management, das Fraunhofer-Institut für intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und die Anwaltskanzlei Freshfields Bruckhaus Deringer bündeln dazu ihre Kompetenzen und identifizieren gemeinsam mit der Geschäftsleitung von Unternehmen an einem Tag datenbasierte Chancen und Risiken und stoßen eine integrierte Diskussion der drei genannten Dimensionen an, die im Folgenden detailliert beschrieben werden.

Download Artikel in voller Länge aus Wirtschaftsinformatik & Management 06/16

 

 

November 2016

»Man muss neugierig bleiben«

Saarbrücker Zeitung, 17.November 2016:

Dort erlebt Sundar Pichai schon wieder die nächste Vorführung. Diesmal geht es um einen Roboter, den schon Kinder ab acht Jahre selbst programmieren können. »Man braucht dazu die kostenlose Software Open Roberta, die im Internet läuft und einen Browser«, erläutert Thorsten Leimbach vom Fraunhofer-Institut. »Das Programm ist kindgerecht aufgebaut und arbeitet auch mit grafischen Blöcken, die die Arbeitsschritte zeigen.« Die Software stellt das Fraunhofer Institut bereit, das Projekt wird von Google bis 2019 gesponsert.

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September 2016

Umsatzquelle Big Data

CEDO-Magazin Ausgabe 6, 20.September 2016:

Durch das Sammeln der Betriebsdaten aller eingesetzten Maschinen erhalten die Fabrikausrüster nun ein bisher unbekanntes Gesamtbild
über den Praxiseinsatz ihrer Produkte: über das Verschleißverhalten, die Auswirkung von besonderen Umweltbedingungen und die Dauerhaftigkeit der verwendeten Bauteile. Es gibt allerdings eine wichtige Voraussetzung: Der Hersteller muss über geeignete Datenschnittstellen auf die Rückmeldungen der entsprechenden Maschinen zugreifen können. »Hierzu sind geeignete kooperative und genügend sichere Standards für die Nutzung solcher Daten aus Produktionsanlagen erforderlich«, sagt Stefan Wrobel, Direktor des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in St. Augustin. »Damit beginnt die nächste große Phase von Big Data, die Zusammenarbeit in Partnernetzwerken.«

Artikel in voller Länge auf der Website des CEDO-Magazins gegen kostenfreie Registrierung.

 

 

TRADR-Robotertechnik hilft Einsatzkräften nach Erdbeben in Amatrice

konstruktionspraxis, 13.September 2016:


Im Nachgang zu dem schweren Erdbeben in Amatrice, Italien, kamen Technologien und Know-how aus dem EU-Forschungsprojekt »TRADR« –Long-Term Human-Robot Teaming for Robot Assisted Disaster Response – zum Einsatz: Italienische Rettungskräfte baten das Team, darunter Mitarbeiter des Fraunhofer IAIS aus Sankt Augustin, Innenaufnahmen von zwei vom Einsturz bedrohten Kirchen – der San Francesco Basilika und der Sant Agostino Kirche – zu liefern. Damit soll zusätzliche Zerstörung verhindert und der weitere Einsatz geplant werden. Drei Flugroboter und zwei Bodenroboter waren innerhalb kürzester Zeit vor Ort einsatzbereit: In enger Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern, unter extremen Bedingungen und hohem Zeitdruck konnten schließlich 140 GB an Bild- und Sensordaten zu 3D-Modellen der Gebäude verarbeitet werden. Der Einsatz zeigt, wie europäische Zusammenarbeit wirkungsvoll funktionieren kann.

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August 2016

Vom Autohersteller zur Software-Company

Süddeutsche, 5.August 2016:

Die Autoindustrie steht vor einem Paradigmenwechsel. Statt technischer Anforderungen soll nun das Nutzerlebnis im Vordergrund stehen. Doch jeder Kunde ist anders und will mit seinen Wünschen genau verstanden werden.
Mit dem Know-how für maßgeschneiderte digitale Dienste sieht es in der Autoindustrie bisher mau aus. Den Mercedes-Benz-Lifestyle-Konfigurator entwickelten die Big-Data-Spezialisten des Fraunhofer-Instituts (IAIS). Big Data bedeutet, sehr große, heterogene Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu handlungsrelevanten Aussagen zu verdichten.

Juli 2016

InternetAWACS: Hacker versucht Krisen-Vorhersage per PC

Spiegel Online, 12. Juli 2016:

Terroranschläge und Gewalttaten vorherzusagen ist eine beliebte Vision von Sicherheitskräften. Ein US-Hacker versucht sich an der Gefahrenanalyse mit künstlicher Intelligenz.

Einer, der es wissen muss, ist David Laqua vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS: Er gehört zu den Entwicklern von Newsstream, einem Tool, das ebenfalls Social-Media-Kanäle auf der Suche nach brauchbarer Information durchforstet - in diesem Fall nicht für Behörden, sondern als Recherchehilfe für Journalisten.

Ein neues, trendiges Thema oder Ereignis lässt sich in Tweets ganz gut erkennen und auch lokalisieren. So sieht es auch Laqua. Aber um komplexere Inhalte zu analysieren, seien die Botschaften meist schlicht zu kurz. Wer nicht Bots auf den Leim gehen will, der beschränkt sich von vornherein auf authentifizierte Accounts - und außerdem wird viel Rechenkraft und Arbeitsspeicher benötigt, ein leistungsfähiges Cloud-System etwa.

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