WEB3
Trendbeschreibung
Web3 ist ein Konzept fĂŒr eine neue Generation des Internets, welches auf Blockchain-Technologie aufsetzt und Dezentralisierung sowie Token-basierte Wirtschaft beinhaltet.
Trendbeschreibung
Web3 ist ein Konzept fĂŒr eine neue Generation des Internets, welches auf Blockchain-Technologie aufsetzt und Dezentralisierung sowie Token-basierte Wirtschaft beinhaltet. Anstatt groĂe Teile des Internets von BIG Tech Unternehmen zentralisiert kontrollieren zu lassen, wird das Eigentum unter seinen Erstellern und Nutzern verteilt. Es existiert eine Berechtigungsfreiheit, jeder hat den gleichen Zugang und niemand wird ausgeschlossen. Zahlungen oder Transaktionen werden ĂŒber KryptowĂ€hrungen abgewickelt, ohne sich auf veraltete Infrastruktur von Banken und Zahlungsdienstleistern zu verlassen.
Sichere Ăbertragung von Dokumenten
Beim Versand von Eigentumsurkunden oder anderen hochsensiblen Dokumenten an GeschĂ€ftspartner oder Kunden kĂ€mpfen Unternehmen mit langsamen, teuren und unzuverlĂ€ssigen Papierversanddiensten – und E-Mail bietet einfach nicht die erforderlichen Funktionen. CargoX ermöglicht den Versand von sensiblen VertrĂ€gen oder Urkunden auf höchster Vertraulichkeitsstufe inklusive der Ăbertragung des Eigentums an den Dokumenten ĂŒber das Ethereum-Netzwerk.
IoT Sensoren zur Ăberwachung
modum.io kombiniert IoT-Sensoren mit der Blockchain-Technologie und sorgt so fĂŒr DatenintegritĂ€t bei Transaktionen mit physischen Produkten. Die modum-Sensoren erfassen die Umgebungsbedingungen, denen die Waren wĂ€hrend des Transports ausgesetzt sind. Wenn die Ware den Besitzer wechselt, werden die Sensordaten mit den vorher festgelegten Bedingungen in einem Smart Contract in der Blockchain abgeglichen. Der Vertrag bestĂ€tigt, dass die Bedingungen alle vom Absender, seinen Kunden oder einer Regulierungsbehörde festgelegten Anforderungen erfĂŒllen, und löst verschiedene Aktionen aus: Benachrichtigung von Absender und EmpfĂ€nger, Zahlung oder Freigabe der Waren.
Nachverfolgung von Lieferketten
Durch die Kombination von Hightech-Sensoren, Blockchain-Protokoll und Smart Contracts erzeugt AirDAO ein universell ĂŒberprĂŒfbares, gemeinschafts-gesteuertes Ăkosystem, um die QualitĂ€t, Sicherheit und Herkunft von Produkten zu gewĂ€hrleisten. Lebensmittel und Medikamente sind lebenswichtige Produkte, aber aufgrund der heutigen globalen Lieferketten ist die Herkunft der Lebensmittel oder Medikamente unbekannt. Mit AirDAO werden globale Lieferketten verbessert, indem ein vertrauenswĂŒrdiges Ăkosystem geschaffen wird, in dem die gesamte Produkthistorie zuverlĂ€ssig aufgezeichnet und kommerzielle Transaktionen entsprechend durchgefĂŒhrt werden können.
MACHINE LEARNING CODE GENERATION
Trendbeschreibung
Mit Machine Learning Code Generation kann aus natĂŒrlicher Sprache automatisch der notwendige Quellcode fĂŒr die Softwareentwicklung generiert werden. Als Input wird in natĂŒrlicher Sprache beschreibend formuliert, welche Funktion die Software ausfĂŒhren soll.
Trendbeschreibung
Mit Machine Learning Code Generation kann aus natĂŒrlicher Sprache automatisch der notwendige Quellcode fĂŒr die Softwareentwicklung generiert werden. Als Input wird in natĂŒrlicher Sprache beschreibend formuliert, welche Funktion die Software ausfĂŒhren soll. AnschlieĂend wird der Input via Machine Learning Algorithmen analysiert und daraus ausfĂŒhrbarer Quellcode generiert.
KI-Code Generatoren
GitHub Copilot ist ein KI-basierter Programmierassistent, der in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde und Entwicklern hilft, effizienter Codes zu schreiben. Es bietet VorschlĂ€ge fĂŒr ganze Zeilen oder Funktionen basierend auf dem Kontext des aktuellen Codes und unterstĂŒtzt eine Vielzahl von Programmiersprachen, besonders Python, JavaScript, TypeScript, Ruby und Go. Das Tool lernt von dem individuellen Codierstil des Anwenders und bietet Alternativen zur Problemlösung. Die Anwendug ist direkt in den Editor integriert, wobei die Visual Studio Code-Erweiterung am hĂ€ufigsten verwendet wird Die Technologie hinter GitHub Copilot, OpenAI Codex wurde speziell fĂŒr Code-Generierung trainiert und besitzt ein tiefgreifendes VerstĂ€ndnis der Code-Nutzung.
SalesForce entwickelt CodeT5
CodeT5 ist ein Open-Source-Programmiersprachenmodell, das von Forschern bei SalesForce entwickelt wurde. Es basiert auf dem T5-Framework von Google (Text-to-Text Transfer Transformer). Um CodeT5 zu trainieren, hat das Team ĂŒber 8,35 Millionen Beispiele von Programmcode, einschlieĂlich Nutzerkommentaren, aus öffentlich zugĂ€nglichen GitHub-Repositories beschafft. Ein GroĂteil dieser DatensĂ€tze stammt aus dem CodeSearchNet-Datensatz, der Ruby, JavaScript, Go, Python, PHP, C und C# umfasst, sowie aus zwei C- und C#-DatensĂ€tzen von BigQuery.
Automatische Suche nach Quellcode
Es ist nicht mehr notwendig, die Programmierumgebung zu verlassen, um zu suchen, wie eine bestimmte Funktion zu erstellen ist. Blackbox macht es leicht, den richtigen Codeschnipsel zu finden, ohne dass die Umgebung verlassen werden muss, mehrere Registerkarten geöffnet und Webseiten mit Dokumentation und Ressourcen zu durchsuchen. Geben Sie einfach eine Frage ein, und Blackbox AI generiert automatisch den richtigen Codeschnipsel, in jeder Programmiersprache!
PROCESS MINING
Trendbeschreibung
Sind Daten wirklich der Rohstoff der Zukunft? Wenn ja, dann gilt es jetzt fĂŒr Unternehmen,
diesen Schatz auch zu heben. Process Mining ist bei dieser âRohstoffgewinnungâ ein neues,
mÀchtiges Werkzeug.
Trendbeschreibung
Sind Daten wirklich der Rohstoff der Zukunft? Wenn ja, dann gilt es jetzt fĂŒr Unternehmen, diesen Schatz auch zu heben. Process Mining ist bei dieser âRohstoffgewinnungâ ein neues, mĂ€chtiges Werkzeug. Es handelt sich dabei um einen innovativen digitalen Ansatz, der Data Mining und Prozessoptimierung verbindet. GestĂŒtzt auf reale Daten fördert er wertvolle detaillierte Einsichten ĂŒber die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens zu Tage und zeigt Wege zu ihrer Verbesserung auf. Faktisch ist nahezu jeder Vorgang in DatensĂ€tzen dokumentiert. Alles, was einen Zeitstempel hat, kann nun potenziell von Process-Mining-Anwendungen durchforstet werden. Das ermöglicht umfassende Transparenz, Realtime-Kontrolle und Adherence-Checks gegenĂŒber definierten Soll-Prozessen. Es wird nachvollziehbar, welche EntscheidungsvorgĂ€nge im Unternehmen wirklich ablaufen â und wo die Ursachen auftretender Probleme konkret liegen. Im realen Event-Kontext können sie dann prĂ€zise und nachhaltig gelöst werden.
Optimierung manueller Prozesse
Das Dortmunder Start-up Motion-MiningÂź ermöglicht eine automatische und anonyme Analyse manueller Arbeitsprozesse hinsichtlich ihrer Ergonomie und Effizienz, in einem weiten Feld von Anwendungsbereichen wie Logistik, Produktion bis hin zu KrankenhĂ€usern und Pflegeeinrichtungen. Diese reichen von ortsspezifischen Analysen, ĂŒber AktivitĂ€tskennzahlen bis hin zur Beurteilung der Ergonomie eines Arbeitsprozesses. Auch die Fahrzeug- und Hilfsmittelnutzung kann dabei umfassend ausgewertet werden.
Software optimiert TransportablÀufe
Das MĂŒnchener Start-up Smartlane hat eine Software entwickelt, mit der Transportprozesse optimiert werden können. Die Software ermittelt durch âTransport Miningâ, wie Unternehmen LkwÂŽs und Personal einsetzen können, um AuftrĂ€ge optimal zu erfĂŒllen. Dabei wird die Auftragsliste eines Logistikdienstleisters samt Adressen, Lieferzeitfenster, PrĂ€ferenzen des Endkunden, KapazitĂ€ten der Fahrer und FlottegröĂe von âSmartlaneâ analysiert, wonach ein Algorithmus den optimalen Transportprozess errechnet.
Celonis Process Mining
Celonis ist eine Software, mit der Unternehmen ihre GeschĂ€ftsprozesse auf Basis realer Systemdaten analysieren können. Dazu nutzt die Software Logdaten aus IT-Systemen wie SAP, Oracle oder anderen ERP-/CRM-Systemen. Anhand dieser Daten rekonstruiert Celonis den tatsĂ€chlichen Ablauf eines Prozesses â Schritt fĂŒr Schritt. Dadurch wird sichtbar, wo Abweichungen vom Soll-Prozess auftreten, etwa Verzögerungen, Umwege, Doppelschleifen oder manuelle Eingriffe.
BIG DATA
Trendbeschreibung
Die intelligente Nutzung von Daten wird zu einer der wichtigsten Herausforderungen
des 21. Jahrhunderts. Unternehmen beginnen mit Hilfe von Smart-Data-Verfahren,
Kundendaten nach verborgenen Mustern zu durchsuchen.
Trendbeschreibung
Die intelligente Nutzung von Daten wird zu einer der wichtigsten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Unternehmen beginnen mit Hilfe von Smart-Data-Verfahren, Kundendaten nach verborgenen Mustern zu durchsuchen. Entscheider in der Wirtschaft schĂ€tzen datenbasierte Erkenntnisse zunehmend, denn harte Zahlen wiegen schwerer als vage Aussagen. Die Datenanalysen von internen und externen Daten lassen die Transparenz innerhalb der Supply Chain immer weiter steigen. In Kombination mit einer schnellen Analyse, möglichst in Echtzeit, können vor allem Logistikdienstleister ihre Prozesse Ă€uĂerst dynamisch gestalten und managen. Die intelligente Nutzung von Daten bietet daher ein massives Potenzial, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Kundenerfahrung zu verbessern, Risiken zu reduzieren und neue GeschĂ€ftsmodelle zu schaffen.
Big Data fĂŒr die Routenoptimierung
Ein aktuelles Anwendungsbeispiel fĂŒr den Trend Big Data in der Logistik ist die Route-Optimierung durch UPS. UPS nutzt das System ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), um die Routen ihrer Fahrer zu optimieren. Dieses System analysiert historische Daten und Echtzeitinformationen, um die effizientesten Routen zu berechnen, was zu einer Reduzierung von Treibstoffverbrauch und CO2-Emissionen fĂŒhrt. Seit der EinfĂŒhrung von ORION hat UPS ĂŒber 100 Millionen Meilen eingespart.
Geodatenanalyse, was passiert wo.
Das US-amerakanische Start-up CARTO entwickelt eine MobilitĂ€tsplanungslösung zur Optimierung des Supply-Chain-Netzwerks. Ihr System verwendet eine riesige Menge an Standortdaten und kĂŒnstliche Intteligenz, um die Supply Chain zu analysieren und zu optimieren, was Zeit und Ressourcenspart. CARTO ist die weltweit fĂŒhrende Location Intelligence Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, rĂ€umliche Daten und Analysen fĂŒr effizientere Lieferrouten, besseres verhaltensorientiertes Marketing, strategische Ladenplatzierungen und vieles mehr zu nutzen.
Temperatur-Karten fĂŒr Metropolen
Das tschechische Start-up ECOTEN erstellt Temperatur-Karten fĂŒr GroĂstĂ€dte, um die Auswirkungen des Klimawandels zu visualisieren. In einer ersten Kooperation mit der Stadt Wien wurde eine Temperatur-Karte fĂŒr die Stadt entworfen, die besonders gefĂ€hrdete Bezirke kennzeichnet. Diese sind durch die höchsten Temperaturen, wenige GrĂŒnflĂ€chen und einen groĂen Anteil von Senioren und Kindern gekennzeichnet. FĂŒr die Karten verwendet das Start-up Satellitendaten und ein geografisches Infomationssystem, das FlĂ€chendaten analysiert. Den betroffenen StĂ€dten werden zudem LösungsansĂ€tze geboten, die in der Stadtplanung berĂŒcksichtigt werden sollen.
MACHINE LEARNING
Trendbeschreibung
Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz.
Der Begriff umfasst sÀmtliche Techniken, die Algorithmen selbststÀndiges Lernen durch
exemplarischen Dateninput ermöglichen.
Trendbeschreibung
Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz. Der Begriff umfasst sĂ€mtliche Techniken, die Algorithmen selbststĂ€ndiges Lernen durch exemplarischen Dateninput ermöglichen. Diese Systeme wandeln die Erfahrungen aus Beispielen in Wissen um und erkennen Muster darin. Ziel im Machine Learning ist die stetige Verbesserung der Modelle, etwa bei Empfehlungssystemen in Onlineshops. Bekannte Methoden des Machine Learning sind kĂŒnstliche neuronale Netze inkl. der AusprĂ€gung Deep Learning. Sie wurden von den Prozessen des menschlichen Gehirns inspiriert. Beim Deep Learning werden mit Hilfe zusĂ€tzlicher Ebenen noch bessere Ergebnisse erzielt. Machine Learning ist Ausgangspunkt fĂŒr eine FĂŒlle von Einsatzgebieten â von Sicherheitssystemen ĂŒber Robotics bis hin zu EchtzeitĂŒbersetzern im Ohr des Nutzers. Ein zentraler Fortschrittsbereich ist Computer Vision, eingesetzt bei der Gesichtserkennung und der maschinellen Bildverarbeitung, die autonomes Fahren möglich macht.
Routenoptimierung bei Walmart
Mittels Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) ermöglicht Walmart eine nahtlose Beladung von AnhÀngern und eine effiziente Routenplanung. Diese KI-gesteuerte Logistiklösung als Software-as-a-Service (SaaS) Plattform optimiert Fahrtrouten, gestaltet die Beladung von AnhÀngern effizient und minimiert die Fahrtstrecken . Das Ergebnis? Eine signifikante Reduzierung von CO2-Emissionen und eine Steigerung der Lieferketteneffizienz.
Hunderte Roboter gleichzeitig in LagerhÀusern
Ein neues KI-Modell des MIT optimiert mittels Deep Learning die Koordination von Robotern in LagerhÀusern, um Effizienz und Sicherheit in LagerhÀusern zu steigern. Diese Fortschritte in der KI-Technologie ermöglichen eine prÀzisere und schnellere Lagerverwaltung, reduzieren Betriebskosten und optimieren die Logistikprozesse. Das besondere an diesem neuen deep-Learning ist, dass diese KI hunderte Roboter auf einmal viermal schneller als bisherige Systeme steuern kann.
Autonomer QualitÀtscheck
in Produktionslinien
Amazon Web Services hat die allgemeine VerfĂŒgbarkeit von âAmazon Lookout for Visionâ bekannt gegeben. Konkret handelt es sich dabei um einen neuen Dienst, der Bilder via Computer Vision und maschinellem Lernen zur Erkennung von Produkt- oder Prozessfehlern und -anomalien in hergestellten Produkten analysiert. Benötigt werden dabei von Anwendern lediglich 30 Basisbilder, mit denen sich das KI-Modell trainieren lĂ€sst. Genutzt wird das System bereits von Unternehmen, um beispielsweise die Inspektion von Produktionslinien zu automatisieren und festzustellen, ob Produkte den QualitĂ€tsvorgaben entsprechen.
PREDICTIVE ANALYTICS
Trendbeschreibung
Der Begriff Predictive Analytics bezeichnet Software, die in der Lage ist,
auf der Grundlage von historischen und aktuellen Daten Situationen und Szenarien
vorherzusagen und dementsprechende Handlungsempfehlungen zu geben.
Trendbeschreibung
Der Begriff Predictive Analytics bezeichnet Software, die in der Lage ist, auf der Grundlage von historischen und aktuellen Daten Situationen und Szenarien vorherzusagen und dementsprechende Handlungsempfehlungen zu geben. Das Ziel von Predictive Analytics ist es, mittels quantitativ und qualitativ ausreichenden direkten und indirekten Systemdaten und geeigneten Datenanalyseverfahren, Aussagen ĂŒber den wahrscheinlichen zukĂŒnftigen (Teil-) Zustand eines Systems zu errechnen. Dies erfolgt meist in einem Datenmodell, welches dann zukĂŒnftige ZustĂ€nde des Systems simulieren kann. Das System kann dabei eine Fabrik oder ein Maschinenpark sein, oder es kann â im Fall der Logistik â auch ein Lager oder sogar eine ganze Lieferkette sein.
Transport Volume Estimator
Die Nagel-Group hat den Transport Volume Estimator implementiert, der eine signifikante Verbesserung in der InformationsvervollstĂ€ndigung der StellplĂ€tze darstellt. Diese fortschrittliche Technologie ermöglicht es, den Laderaum auf eine optimierte Weise auszulasten und die Disposition automatisiert zu gestalten. Durch einen ausgeklĂŒgelten Machine Learning Algorithmus ist es nun möglich, die Transportvolumina mit einer bemerkenswerten Genauigkeit zu schĂ€tzen.
Transport Development Estimator der Nagel-Group
Mittels eines auf Machine Learning basierenden Vorhersagemodells wird eine automatisierte SchĂ€tzung von zukĂŒnftigen UmsĂ€tzen ermöglicht. Das Ziel besteht darin den Budgetplanungsprozess massiv zu reduzieren und eine frĂŒhzeitige, proaktive Steuerung zu ermöglichen. Die Lösung unterstĂŒtzt somit die jeweilige Fachbabteilung aktiv in der Budgetierungsphase.
Predictive Maintenance
Predictive Maintenance ist eine innovative Technologie, die durch den Einsatz von KĂŒnstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalyse die Wartung von GerĂ€ten und Maschinen revolutioniert. Ein konkretes Anwendungsbeispiel von LeewayHertz ist die Ăberwachung von Flurförderzeugen in einem groĂen Lagerhaus. Sensoren erfassen kontinuierlich Daten wie Temperatur, Vibration und Betriebsstunden. Diese Daten werden in Echtzeit analysiert, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinweisen könnten.
INTERNET OF THINGS
Trendbeschreibung
Im Internet of Things (IoT) können sich physische Objekte digital miteinander vernetzen.
Die automatische Identifikation erfolgt mittels RFID oder QR-Codes.
Trendbeschreibung
Im Internet of Things (IoT) können sich physische Objekte digital miteinander vernetzen. Die automatische Identifikation erfolgt mittels RFID oder QR-Codes. Kleinste integrierbare Sensoren oder Machine-Sensing-Verfahren sorgen dafĂŒr, dass in Zukunft nahezu alle physischen Objekte miteinander in Verbindung stehen. Die Anwendungspotentiale erstrecken sich von der selbstoptimierenden Produktion bis zum automatischen Flottenmanagement. Das Internet of Things erfĂ€hrt durch den kommenden Mobilfunkstandard â5Gâ einen weiteren Entwicklungsschub. â5Gâ ermöglicht komplexe Verkehrssysteme, bei denen Fahrzeuge autonom interagieren oder Operationen, die per Fernsteuerung durchgefĂŒhrt werden. So lassen sich zukĂŒnftig mehr als 200 Milliarden GerĂ€te weltweit nicht nur vernetzen, sondern in Echtzeit steuern.
Nachhaltigkeit in
der Logistik Dank IoT
739.000.000 Tonnen: So viel CO2 gelangte allein in Deutschland im Jahr 2020 in die ErdatmosphĂ€re. Den TreibhausgasausstoĂ zu reduzieren, gilt als zentrales Mittel, um dem Klimawandel entgegenzuwirken â nicht nur hierzulande, sondern auf der ganzen Welt. Im Webinar âMehr Effizienz und Nachhaltigkeit in der Logistik mit digitalen Lösungen und IoT â zeigen die Telekom-Fachleute Ariane Fuchs, Florian Schroeter und Anton SchĂ€fer, warum insbesondere Unternehmen aus der Logistik ihre Nachhaltigkeit jetzt steigern sollten und inwieweit digitale Lösungen wie das Internet of Things (IoT) der Branche dabei helfen können.
KĂŒhlschrank ĂŒberwacht
Frischegrad
Der chinesische HaushaltsgerĂ€tehersteller Haier hat einen intelligenten KĂŒhlschrank vorgestellt, der den Aufenthaltsort der darin enthaltenen Lebensmittel nachvollzieht und ermittelt, wie diese optimal aufbewahrt werden. Er erkennt Nutzer per Bild- und Spracherkennung und liefert personalisierte Dienste. Per RFID werden Produkte aufgefunden, deren Frischegrad bestimmt und Nutzer benachrichtigt, sobald sie nachbestellt werden mĂŒssen, was auch automatisch vorgenommen wird. Die neuartige Konservierungstechnik sorgt dafĂŒr, dass alle Lebensmittel lĂ€nger frisch, nĂ€hrstoffreich und gesund bleiben.
AI-fÀhige IoT Control Buttons
fĂŒrs Smart Home
Das Start-up Josh.ai hat mit dem KI- und IoT-fĂ€higen âJosh Micro Smart Home Control Buttonâ ein sprachgesteuertes Hausautomationssystem gelauncht. Josh lĂ€sst sich auf jede ebene FlĂ€che positionieren, ist individuell konfigurierbar und kann Sprachbefehle in natĂŒrlicher Sprache verarbeiten. Integrierte Sensoren helfen darĂŒber hinaus, Kontexte besser zu erkennen und sich zu orientieren. So lassen sich via Sprachbefehl unter anderem Licht, die Musik und eine Vielzahl anderer Aspekte eines Hauses steuern, wĂ€hrend sich Josh ferner nach und nach intuitiv an diverse User und deren Angewohnheiten anpasst.
QUANTUM COMPUTING
Trendbeschreibung
Die exponentielle Steigerung der Rechenleistung wird durch die nÀchste
Generation von Computern ermöglicht, die auf den Gesetzen der Quantenmechanik beruhen.
Der Quantencomputer ist rund Hundert Millionen Mal schneller als ein digitaler Computer.
Trendbeschreibung
Die exponentielle Steigerung der Rechenleistung wird durch die nĂ€chste Generation von Computern ermöglicht, die auf den Gesetzen der Quantenmechanik beruhen. Der Quantencomputer ist rund Hundert Millionen Mal schneller als ein digitaler Computer. Mit seiner Hilfe wird die Suche in Datenbanken beschleunigt, komplexe Systeme können simuliert und die heutigen VerschlĂŒsselungstechnologien geknackt werden. Das Unternehmen D-Wave Systems gilt als erster Anbieter des kommerziellen Quantencomputings. Zu den ersten Kunden*innen gehören die NASA und Google. ZukĂŒnftig kann die Rechenleistung eines Quantencomputers ĂŒber die Cloud bezogen werden. Quanten-Clouds könnten die Plattformen der Zukunft werden, die groĂe IT-Unternehmen zur VerfĂŒgung stellen, und die Ăra der Hypercomputation auslösen.
Fortschritt im Quantencomputing
Im Oktober 2024 eröffnete IBM in Ehningen sein erstes europĂ€isches Quantum Data Center, das unter anderem den leistungsstarken âHeronâ-Quantenprozessor beherbergt. Dieser bietet eine bis zu 16-fach höhere Leistung und 25-fach schnellere Rechengeschwindigkeit im Vergleich zu den Systemen von 2022.
Offener Cloud-Dienst
fĂŒr Quanten-Computing
Microsoft stellt seine Plattform Azure Quantum kostenfrei zur VerfĂŒgung und lĂ€dt Entwickler ein, an Forschungsprojekten teilzunehmen. Die Public Preview des Quantum-Ăkosystems bietet ihnen mit dem Quantum Development Kit (QDK) und der Programmiersprache Q# Zugriff auf quelloffene Programmierwerkzeuge. Zudem stellt Microsoft die Open-Source-Schnittstelle Quantum Intermediate Representation (QIR) bereit. Nutzer erhalten auch Zugang zu Anwendungsbeispielen, Ressourcen, Dokumentationen und Tutorials, um Quantenprogramme zu entwickeln. Microsoft will so die Entwicklungsarbeit der Zukunftstechnologie vorantreiben.
Atom Computing
Atom Computing hat einen beeindruckenden 1.225-Qubit-Quantencomputer vorgestellt, wĂ€hrend IBM ebenfalls bedeutende Fortschritte im Quantencomputing erzielt hat, unter anderem mit der EinfĂŒhrung des IBM Quantum Heron Prozessors. Beide Entwicklungen symbolisieren signifikante Meilensteine in der Quantencomputertechnologie, die das Potenzial haben, diverse Bereiche wie Materialwissenschaften und komplexe Simulationen zu revolutionieren. Die fortschreittenden, schnellen Entwicklungen zeigen die Skalierbarkeit und LeistungsfĂ€higkeit von Quantencomputern auf.
NEXT-GEN WIRELESS
Trendbeschreibung
Im mobilen und flexiblen Alltag werden technische GerÀte untereinander
und in Netzwerken kabellos vernetzt.
Trendbeschreibung
Die drahtlose Kommunikation entwickelt sich rasant weiter und ermöglicht neue Anwendungsszenarien in Industrie, Logistik und Smart Cities. Neben etablierten Technologien wie RFID, LTE und Bluetooth-Beacons treiben neue Standards wie Li-Fi und 5G die KonnektivitĂ€t voran. Die kommende 6G-Generation wird durch KI-gestĂŒtzte Kommunikation, extrem niedrige Latenzen und hohe Bandbreiten eine nahtlose Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglichen.
Besonders innovativ sind self-powered Sensors, die ihre Energie aus UmgebungseinflĂŒssen wie Vibrationen oder thermischen Differenzen gewinnen. Sie machen autarke, wartungsfreie Netzwerke möglich und verbessern die Standortverfolgung, Automatisierung und DatenverfĂŒgbarkeit. Mit diesen Technologien entsteht eine adaptive, energieeffiziente und hochvernetzte Infrastruktur, die die digitale Transformation weiter beschleunigt.
Drohnen sichern
Hamburger Hafen
Zusammen mit HHLA Sky, einem Tochterunternehmen der Hamburger Hafen und Logistik AG, setzt die Telekom ein Campus-Netz im Hamburger Hafen um. DarĂŒber steuert und ĂŒberwacht HHLA Sky eine Flotte von Industrie-Drohnen aus einem einzigen Leitstand heraus. Auf den Terminals der HHLA inspizieren die Flugroboter ContainerbrĂŒcken und AsphaltflĂ€chen, um so die Sicherheit auf dem HafengelĂ€nde zu erhöhen. Das spart Zeit im Vergleich zu bisherigen Inspektions-Verfahren. ZusĂ€tzlich ĂŒbertragen die Drohnen zuverlĂ€ssig Sensor- und Flugdaten ĂŒber das Campus-Netz.
6G âMobilfunk-Visionen
fĂŒr die 2030er Jahre
Aktuell befindet sich 6G noch in der Forschungs- und Entwicklungsphase, wobei es als die nĂ€chste groĂe Innovation in der Telekommunikation gilt, die auf den Errungenschaften von 5G aufbauen wird. Die Entwicklung zielt darauf ab, noch höhere Datenraten, geringere Latenzzeiten und eine umfassendere Netzabdeckung zu ermöglichen. 6G wird voraussichtlich Technologien wie kĂŒnstliche Intelligenz und fortschrittliche Drahtloskommunikationstechniken integrieren, um eine neue Ăra der Vernetzung einzuleiten. Die genauen Spezifikationen und Standards fĂŒr 6G sind noch in Arbeit, aber die Industrie und Forschungseinrichtungen weltweit arbeiten intensiv daran, die Vision von 6G zu realisieren.
Apps auf Smartphone streamen
Forscher der Purdue University haben die Software AppStreamer entwickelt, mit der Apps cloudbasiert auf ein Telefon âgestreamtâ werden können. Die Lösung könnte den Speicherplatzverbrauch von Smartphone-Apps um bis zu 85 Prozent reduzieren. AppStreamer fungiert als eine Middleware zwischen Apps und Betriebssystem eines Smartphones und kann automatisch antizipieren, welche Komponenten einer App in einem jeweiligen Moment benötigt werden. In ersten Tests konnte von Probanden im Bereich Gaming-Apps kein Unterschied zwischen AppStreamer und vollstĂ€ndig installierten Apps festgestellt werden.
BLOCKCHAIN
Trendbeschreibung
Die durch KryptowÀhrungen bekannte Blockchain-Architektur tritt als sichere
Alternative zu zentralisierten Datenbanksystemen auf
Trendbeschreibung
Die durch KryptowĂ€hrungen bekannte Blockchain-Architektur tritt als sichere Alternative zu zentralisierten Datenbanksystemen auf. In ihr werden Transaktionen wie Warenbewegungen entlang einer Lieferkette auf einer endlosen Aneinanderreihung verschlĂŒsselter digitaler Datenblöcke gespeichert. Die Technologie ist besonders manipulationssicher, da nicht mehr eine zentrale Instanz, sondern mehrere Teilhaber der dezentralen Blockchain-Datenbank die Blöcke verifizieren. Das Vertrauen ist somit ein integraler Vorteil der Technologie und kann IntermediĂ€re wie Banken oder staatliche Institutionen ĂŒberflĂŒssig machen. Sie gilt als Enabler fĂŒr Smart-Contract-GeschĂ€fte, bei denen VorgĂ€nge wie Waren- und Zahlungsfreigaben im Sinn einer Wenn-dann-Logik automatisch ausgelöst werden.
Transparente
CO2-Zertifikate
Das schweizerische Start-Up Oxi-Zen plant eine gleichnamige Blockchain-basierte Plattform, die transparente Emissionsgutschriften- und Zertifikate vergibt. Die Methode hierfĂŒr basiert auf einer globalen Metrik. Diese soll mithilfe von wissenschaftlich verifizierten Daten und Methoden die CO2-UmwandlungskapazitĂ€t ĂŒberall auf dem Planten genau messen und verifizieren. Hierzu durchlaufen die Zertifikate einjĂ€hrige Assessment-Center. Ăber das Portal können Mitglieder Eigentum an einzelnen Kohlenstoffsenken wie einem bestimmten Wald erwerben, die nicht ersetzt oder wiederverwendet werden können. Der Handel erfolgt ĂŒber die Blockchain.
Nagel-Group setzt auf
Blockchain-Technologie
âDie Nagel-Group testete gemeinsam mit der Commerzbank und T-Systems den Einsatz von Blockchain-Technologie zur Automatisierung von Zahlungen in der Lieferkette. Das Projekt zielt darauf ab, manuelle Abrechnungsprozesse zu reduzieren und die Effizienz im Supply Chain Finance zu steigern. Im Rahmen des Pilotprojekts wird jeder abgeschlossene Transportauftrag eines Subunternehmers im Transportmanagementsystem (TMS) der Nagel-Group dokumentiert. Diese Information dient als digitaler Auslöser (âTriggerâ) fĂŒr einen Smart Contract auf der von T-Systems und Commerzbank entwickelten Plattform.
Blockchain-basierte
Logistik-Plattform
Yojee bietet eine SaaS-basierte Plattform, die Blockchain nutzt, um die LogistikablĂ€ufe transparenter und effizienter zu gestalten. Durch Echtzeit-Verfolgung von Sendungen und Fracht kann Yojee Verzögerungen reduzieren und die DatenintegritĂ€t verbessern, was zu weniger Fehlern und Betrug fĂŒhrt.