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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.
Was bedeuten die Elemente O₂ und H₂ für die Energiewende?
«Wasser ist die Kohle der Zukunft» hat Jules Verne in seinem Roman «Die geheimnisvolle Insel» 1874 geschrieben und ist heute immer noch Zukunft. Ob er wohl damit gerechnet hat, dass es bis zur Zukunft bald schon anderthalb Jahrhunderte dauert? Viele Länder der Erde haben sich auf den letzten Konferenzen zum Kampf gegen den Klimawandel bekannt. Die Ausbeutung und der Missbrauch fossiler Brennstoffe wie Kohle, Erdöl und Erdgas soll zurückgefahren werden, um etwa bis Mitte des Jahrhunderts «klimaneutral» zu sein. Dabei soll endlich ein Element an Bedeutung gewinnen, über welches die Menschheit in kläglicher und beschämender Weise jahrhundertelang darüber hinweg stolpert(e): das chemische Element Wasserstoff H₂, welches am meisten in unserem Universum vorkommt. Wäre das nicht eine Chance für Europa oder überlassen wir diese Ressource wieder «den anderen zur Ausbeutung und zum Missbrauch»?
Die Investigativ Sendung MDR WISSEN zeigt, was Wasserstoff wirklich leisten könnte und was das Element H₂ für die Energiewende beispielsweise aber nicht nur in Deutschland bedeuten könnte. Wasserstoff ist vierzehnmal leichter als Luft, unsichtbar und geruchlos. Um das Element «fassbar» zu machen, begab sich die MDR-WISSEN-Reporterin Daniela Schmidt auf eine «Reise» quer durch Deutschland. Der Film zeigt, wo Wasserstoff in Zukunft eine Rolle spielen könnte, von energieautarken Einfamilienhäusern bis hin zu riesigen Stahlwerken. Die Zuschauer erfahren, wie das Element im Elektrolyseur gewonnen wird, was es mit grünem, blauem, rotem und grauem Wasserstoff auf sich hat und ob Wasserstoff wirklich so gefährlich ist, wie viele seit der Explosion des Zeppelins Hindenburg oder gar der Wasserstoffbombe denken.
Bezüglich des aktuellen Stands unserer neuartigen Wasserstofftankstelle, möchten wir informieren, dass nach einigen Optimierungen und zahlreichen Abnahmeprüfungen in der letzten Märzwoche (2023) die Schlussabnahme durch die Behörde erfolgen soll. Danach werden wir zügig umfassende Tests im Zusammenhang mit unserem Wasserstoffstapler durchführen, um möglichst zeitnah Interessenten unsere Technik vorführen zu können. Auch wir mussten lernen, bei innovativen Projekten ohne Referenzen in der Vergangenheit, Geduld zu entwickeln bis sie im Einklang mit dem Gesetz auf den Markt gebracht werden können. (Weitere Infos siehe auch Newsletter 03/2023 bezüglich unserer H24U Wasserstoff Tankstelle)
Nach weiteren Rückschläge bei den Lieferzeiten von Komponenten geht das Projekt nun gut voran. Wenn nichts mehr dazwischen kommt, wird die neue Tankstelle Ende Juni bei uns in Lenzburg installiert sein. Mit dem ersten Wasserstoffgabelstapler der Schweiz, den wir Ende April in Betrieb genommen haben, werden wir die H24U ausgiebig testen.
«Die erste marktfähige Anlage wird gerade gebaut und dann ausgiebig bei uns im Werk mit unabhängigen Dritten getestet. Es war geplant, dass die Testanlage im Januar bei uns aufgebaut wird. Verzögerungen bei einzelnen Komponenten und andere Corona-bedingte Effekte haben die Aufbauarbeiten auf Ende April verschoben. Die Referenzanlage (3 Fahrzeuge, Fahrleistung 15’000 km/a je PW) würde bei rund 100’000.- CHF liegen. Sobald die Serienproduktion möglich ist, wird der Preis von 30’000.- CHF angestrebt. Nicht enthalten sind die PV-Anlage und die Elektrolyse.»
Wenn ein Tank für die bevorstehende Fahrt nicht ausreichend voll ist, dann ist die Fahrt zu einer öffentlichen Tankstelle meist zu spät, um in Ruhe zu tanken. Mit der geräuscharmen Tankstelle H24U der Messer Schweiz AG kann ein Besitzer vor der eigenen Haustür rund um die Uhr tanken, ohne Nachbarn zu stören. In nur fünf Minuten ist das Wasserstoff-Fahrzeug vollgetankt und man kann sofort losfahren.
Der Tankschlauch befindet sich sabotagesicher im Bediengehäuse und wird erst bei Anmeldung durch Öffnen der Rückwand freigegeben. Beim Tankvorgang wird man über ein Panel mit Touch-Display sicher geführt und die Helligkeit lässt sich an die Lichtverhältnisse anpassen. Deshalb kommt es auch im Nachtmodus nicht zur Störung der Nachbarschaft. Auch das Tanken erfolgt ohne Geräuschentwicklung und Vibrationen und vermeidet so eine Lärmbelästigung in der Umgebung. Daher lässt sich die H24U-Tankstelle auch in Wohngebieten einsetzen. Während des Tankvorgangs sieht man die Daten der Tankstelle und des Fahrzeugs wie Füllstände, Durchfluss, getankte Menge und geschätzte Fülldauer.
Für den Fall, dass weitere Nutzer zugelassen werden sollen, können diese über einen QR-Code der H24U App gescannt und automatisch abgerechnet werden. Andere übliche bargeldlose Zahlmethoden sind ebenfalls möglich. Sämtliche Abrechnungen und Nutzungsvorgänge lassen sich auf dem User-Account datenschutzkonform verfolgen. Hierbei entscheidet der Besitzer, wann und wie die Tankstelle zur Verfügung gestellt wird. Ohne bewegliche Teile ist die Tankanlage wartungsfrei und im Problemfall ist der Messer-Support erreichbar. Nach einer einmaligen Investition braucht man sich keine Gedanken mehr über die Kosten zu machen. Fremdnutzer beschleunigen zudem die Rückzahlung ihrer Investition. Mit dieser Technologie bezieht man nach relativ kurzer Zeit den Treibstoff praktisch kostenlos und schützt dabei noch unseren Planeten.
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
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.
Elektromobilität mit Vorbehalt vom Nischen- zum Massenmarkt
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.
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
Die Mobilitätsakademie des TCS untersucht die Muster beim automatisierten Fahren
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
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.