AI

Objekterkennung spielt in der heutigen, automatisierten Welt eine immer größere Rolle. Sie wird unter anderem im autonomen Fahren zum Erkennen von Hindernissen oder Straßenschildern verwendet. Aber auch in der Industrie findet sie Anwendung, beispielsweise um optische Produktmängel zu erkennen, wie die Severstal Steel Defect Detection Challenge [STEEL] beweist. Wie ein Modell zur Objekterkennung e..

Die IT-Branche steht vor der Exascale-Challenge. Das ist die Herausforderung, einen Supercomputer mit 1 Exaflops wissenschaftlicher Rechenleistung (64 Bit Gleitkomma) zu bauen, der also 1 Trillion Berechnungen pro Sekunde durchführt. Das macht klar: Die Zeiten, in denen diese kostspieligen Computer mit eigens für sie entwickelten Spezialprogrammen betrieben werden müssen, sind passé.

Wie können technische Störungen in Produktionsanlagen erkannt werden, noch bevor ein Schaden entsteht? Dieses Beispiel zeigt, wie mit frei verfügbaren Tools, Datensätzen und Frameworks in der Praxis echter Mehrwert generiert wird.

Der Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) im Umfeld von Supply-ChainManagement und Logistik ist vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 und Smart Factory von sehr großer Bedeutung. In nahezu allen Phasen der Logistik von Beschaffung, Produktion und Distribution über Planung und Gestaltung bis hin zur Ausführung und zum Qualitätsmanagement in Echtzeit können diese KI-Methoden zum Einsatz kommen.

Mit Hardwarebeschleunigern für HPC- und KI-Systeme wird das Programmieren in Zukunftimmer paralleler werden. Spannende Zeiten für Entwickler, die heute mit C++ arbeiten. Eine der grundlegenden Neuerungen, die oneAPI für sie bringt, ist das Programmiermodell Data Parallel C++, kurz DPC++. Dabei handelt es sich um ein modernes, paralleles C++ für heterogene Architekturen. Die Basis bildet Khronos SY..