Mit der Ausliefrung von extrem leistungsfähigen Mikrocontrollern und Entwicklungskits ist seit kurzem künstliche Intelligenz durch neuronale Netze in Reichweite von neugierigen Programmierern, die eine Herausforderung jenseits üblicher Programmierung suchen. So etwas wie „Heim-KI“ war lange unmöglich, doch mit Jetson TX1 und TX2 passt laut NVIDIA „die Macht eines KI-Supercomputers in eine Hand.“ Für gerade mal 600 $ kann man jetzt Hardware kaufen, die umfangreiche neuronale Netze laufen lassen kann. Sie bietet Unterstützung für neueste Technologien bei Grafik, GPU-Computing, Computer-Vision und vieles mehr.

Die neuen congatec Plattformen liefern ihre 10 GbE-Bandbreiten in Echtzeit und unterstützen zudem Virtualisierungstechnologien, um die Betriebszeit und Resilienz zu maximieren, Latenzen zu minimieren und die maximale Performance aus jedem einzelnen Core herauszuholen. Zusammen mit dem congatec Cloud-API für dezentrale Embedded Edge-Server bieten sie auch die Fähigkeiten, die Rechenzentren-Manager benötigen, um die Systeme aus der Ferne überwachen und verwalten zu können. Diese Plattformen bieten ebenfalls minimale Latenzen für Speichersysteme sowie extrem schnelle Zugriffe auf all die unterschiedlichen Sensornetzwerke, Feldbusse und industriellen Ethernets.

Im Einklang mit Industry 4.0 arbeitet tbp fortwährend an einer weiteren Automatisierung und Digitalisierung seines Fertigungsprozesses. Eine neue Entwicklung ist die Datenverknüpfung und deren Umsetzung in deutlichen Dashboards. Dadurch entstehen neue Erkenntnisse und Möglichkeiten in Bezug auf die Verringerung der Fertigungszeit und der Reduktion der Kosten.

Die Medien waren voll damit, dass die KI-Forscher bei FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) es anscheinend nötig fanden, bei zwei Chatbots den Stecker zu ziehen. Sie hatten nämlich bemerkt, dass sich die Chatbots in einer merkwürdigen Sprache verständigten, die nur sie verstanden, wenn überhaupt etwas daran verständlich war.

Vor ein paar Monaten haben wir einen Kickstarter veröffentlicht, um zu sehen, was die Welt über ein innovatives neues Produkt denken würde: ein offenes, elektronisches Instrumentierungswerkzeug mit den Namen OpenScope MZ. Der Empfang war phänomenal, im ersten Tag haben wir unser Ziel erreicht. Innerhalb der nächsten Woche hatten wir über 600 Vorbestellungen gesichert. Die Elektronikwelt hatte gesprochen, sie wollte ein offenes tragbares benchtop tool... und Digilent würde eins liefern!

Der vom gleichnamigen Computer-Pionier mit Vornamen Alan entwickelte Turing-Test beurteilt die Fähigkeit einer Maschine zu einem intelligenten Verhalten, das nicht von dem eines Menschen unterscheidbar ist. Der Test besteht darin, dass ein Mensch beurteilt, ob erhaltene Antworten von einer Maschine oder von einem Menschen stammen. Die Frage ist, ob das nicht eine Maschine genauso gut beurteilen und eine andere Maschine demaskieren kann.

Nachdem Intel letztes Jahr den Spezialisten für maschinelles Sehen Movidius übernommen hat, wird jetzt ein preiswerter USB-Stick mit Hardware für Deep Learning für nur 79 $ angeboten. Der Movidius Neural Compute Stick enthält ein SoC mit einer Rechenleistung von bis zu 100 Gigaflops und wird einfach an einen handelsüblichen PC gesteckt.

Am 20. Juni hat das Startup aus dem Silicon Valley namens Rigetti Quantum Computing seine eigene Wafer-Fab unter dem Kürzel „Fab-1“ gestartet. Dort sollen Schaltungen für Quantencomputer hergestellt werden. Weit vor der Erhältlichkeit realer Produkte hat Rigetti jetzt schon Forest 1.0 angekündigt, „ein Application Programming Interface für eine Ausführungsumgebung für Quanten/Klassisches Computing”. Mit anderen Worten: ein API für cloud-basierte Quantencomputer.

Forschern des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory am MIT gelang die Entwicklung eines neuen ad-hoc-Cache-Aufteilungsverfahrens, das bei ansonsten gleicher Hardware die Rechenleistung um bis zu 30 % steigert und den Energieverbrauch um bis zu 85 % senkt.

Die Idee einer KI bzw. künstlichen Intelligenz ist zweifellos mindestens so alt wie die technische Moderne. Laut Wikipedia allerdings begann sie genau am 13.07.1956 – also vor 61 Jahren– am Dartmouth College in Hanover (New Hampshire, USA). Die frühen Versuche dessen, was heute unter KI firmiert, betrafen die Ausführung mathematischer Operationen. Seit wenigen Jahren aber beginnt die KI zu boomen und beschäftigt sich vor allem mit Cloud Computing und Smart Devices.