Deep Tech kann Europas Innovationsmotor werden

Digital cyberspace with particles and Digital data network connections concept.

Nanorobotik, Quantum Computing oder grüner Wasserstoff: Europas Anteil an globaler Deep-Tech-Finanzierung ist laut einer McKinsey-Analyse auf 19 Prozent gestiegen. Darin beobachtet die Unternehmensberatung auch, dass die Finanzierung seit einigen Jahren rentabler ist als Investitionen in verbrauchernahe digitale Technologien.

Schneller lernen und arbeiten

Lecture Translator Zu sehen sind Studierende, Doktoranden und PostDocs, sie diskutieren die aktuelle Forschung, die nächsten Schritte und Themen, die erforscht werden müssen. In der Besprechung wird der Lecture Translator, Deep Lerning und Fragen zu

Automatische Spracherkennungs- und Übersetzungssysteme wie der Lecture Translator des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) können das Gesprochene in Vorträgen oder Vorlesungen in Echtzeit in einen Text in mehreren Sprachen umwandeln. Der Übersetzer wurde nun um neue Funktionen erweitert.

Wertschöpfung mit dem Faktor Mensch

Komplexe Anlagen erfordern geschultes Personal, um das Risiko von Produktionsausfällen aufgrund falscher Bedienung zu reduzieren.

Der Fachkräftemangel entwickelt sich zu einem akuten Problem, das die Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz vieler Unternehmen gefährdet. Um den Engpass zu überwinden und den langfristigen Erfolg sicherzustellen, sind digitale Lösungen sowie gut strukturierte Wissensmanagementsysteme erforderlich. So gewährleistet MK/Workforce von MKW, dass nur qualifizierte Mitarbeiter an Maschinen arbeiten, um eine gute Wertschöpfung zu erreichen.

KI-Erfolg durch solide Daten: Ein Leitfaden

Mit einem konsequenten Datenmanagement und hoher Datenqualität können KI-Lösungen Muster in den Daten erkennen und Vorhersagen treffen, die die Produktionsprozesse verbessern sowie die Effizienz steigern.

Was machen KI-Lösungen ohne Daten? Vermutlich wenig, denn Daten sind die Grundlage für erfolgreiche Anwendungen künstlicher Intelligenz. Dieser Artikel beleuchtet die Bedeutung einer hohen Datenqualität und zeigt praktische Wege auf, wie Unternehmen eine solide Datenbasis schaffen können, um das Potenzial von KI vollständig auszuschöpfen.