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Die vorhandenen Datensätze waren relativ klein und für die Ausbildung ungeeignet, da zur Erzeugung selbst einer vergleichsweise kleinen Menge von DFT-Daten spezielles chemisches Wissen, technisches Fachwissen und eine beträchtliche Rechenleistung erforderlich waren. (Bild: Facebook )
KI und ein riesiger Datensatz für die Lösung des weltweiten Energieproblems

Das Open Catalyst Project soll Wege zur Speicherung erneuerbarer Energie finden

Facebook und die Fakultät für Chemieingenieurwesen der Carnegie Mellon Universität haben das „Open Catalyst Project“ inittiert, um neue Wege zu finden, Erneuerbare Energie zu speichern. Die Forscher des Open-Source-Projekts wollen Künstliche Intelligenz nutzen, um quantenmechanische Simulationen um das 1.000-fache zu beschleunigen. Letztlich sind sie auf der Suche nach neuen Elektrokatalysatoren.

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„Wenn eine Himbeere in einer Kiste schimmelt, breitet sich das rasch aus“, sagt Dr. Gerald Pfeifer von Suse, um die Wirkung infiltrierter Glieder in einer Softwarelieferkette zu verdeutlichen.  (Bild: gemeinfrei: 1195798 )
Supply-chain Levels for Software Artifacts: „Eine feine Sache“

Suse-CTO Gerald Pfeifer zur Absicherung von Softwarelieferketten

Die Cloud-Native-Konferenzen „KubeCon/CloudNativeCon“ in Valencia sowie die hauseigene „Susecon Digital 22“ haben kürzlich stattgefunden und auf beiden hat sich ein vergleichsweise neues Thema in den Vordergrund geschoben: die Unsicherheit in den Softwarelieferketten. Für DataCenter-Insider hat sich Suse-Manager Gerald Pfeifer, CTO sowie Chair des Opensuse-Board, bereit erklärt, dazu Fragen zu beantworten.

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0103444186 (Bild: Dell Technologies)
Zu groß, zu klein, zu unflexibel

3 typische Fehler bei der IT-Modernisierung

Einfachheit, Kontrolle und Agilität – das sind drei zentrale Forderungen, die Unternehmen heute an ihre IT-Umgebung stellen. Doch um diese Vorgaben zu erfüllen, sind variable Modelle für den Betrieb und die Finanzierung der IT-Infrastruktur erforderlich - wie APEX von Dell Technologies. Damit können Anwender klassische 'Falltüren' vermeiden, etwa eine Über- oder Unterdimensionierung der IT-Ressourcen.

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KI im technischen Service: Beispiele für solche Einsatzszenarien sind eine verlässliche Prognostizierung des Service- und des Wartungsbedarfs von Maschinen, Anlagen und deren Komponenten, eine automatisierte Ersatzteilbeschaffung, die Diagnose von Störungen, das Erkennen von Anomalien oder auch die automatisierte Planung von Technikereinsätzen.  (Bild: Inactive_account_ID_249 auf Pixabay)
Digitalisierung im technischen Service

Auf dem Sprung: USU entwickelt einen 'Service-Meister' für den Mittelstand

Aktuellen Studien zufolge planen 70 Prozent der Unternehmen innerhalb der nächsten fünf Jahre den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in ausgesuchten Servicesegmenten. Das entspricht mehr als einer Verdopplung des aktuellen Anteils. Wie der Einsatz in der Praxis gelingen kann, zeigt der folgende Beitrag aus dem Hause USU am Beispiel des Forschungsprojektes „Service-Meister“.

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