Ein Metaverse oder auch Metaversum ist ein digitaler, virtueller Raum, in dem Menschen mithilfe von Virtual Reality (VR) und Augumented Reality (AR) als Avatare in Echtzeit miteinander interagieren können. Sie leben in einer Parallelwelt, in der die Avatare dieselben Handlungen ausüben, wie Menschen in der echten Welt. Dazu gehören alttägliche Aktivitäten wie leben, arbeiten sowie auch soziale Interaktionen wie Gespräche oder Beziehungen aufzubauen und zu führen. Auch der Kauf und Handel von Gegenständen, Konsumgütern oder Dienstleistungen gehört dazu und wird über Krypowährungen abgewickelt. Die Handlungen sind jedoch nicht begrenzt und es gibt kein Ziel oder Vorgabe für die User des Metaverse, analog zu dem echten Leben.

Bevor Sie in Meta Horizon Worlds einsteigen, fragen Sie sich vielleicht: Was ist Meta Horizon Worlds? Meta Horizon Worlds ist eine kostenlose App, die du mit deinem Meta Quest-Headset nutzen kannst. Es ist ein sich ständig erweiterndes soziales Universum, in dem du dich mit Freunden treffen kannst, neue Leute kennenlernst, Spiele spielst, an coolen Events teilnimmst und in dem es über 10.000 Welten und Erlebnisse zu entdecken gibt. In den Meta Horizon Worlds gibt es immer etwas Neues zu entdecken.

Mit Tausenden von virtuellen Erlebnissen und Gemeinschaften gehen Ihnen die Orte, die Sie erkunden können, und die Menschen, die Sie treffen können, nie aus. Musikclubs, Rollenspiel-Communities, virtuelle Kinos und mehr. Second Life ist immer wundervoll, manchmal seltsam und zu 100 % beeindruckend. Second Life ist ein umfassender Ort der Selbstdarstellung. Ganz gleich, ob Sie Ihre Geschichte mit anderen teilen oder sich mit anderen Menschen austauschen möchten, die ähnliche Erfahrungen wie Sie gemacht haben – in dieser brandneuen Ressource erfahren Sie mehr über die verschiedenen Gemeinschaften in der Welt.

Die LEGO Gruppe und Epic Games haben angekündigt, dass sie eine langfristige Partnerschaft eingehen, um die Zukunft des Metaverse zu gestalten und es für Kinder und Familien sicher und unterhaltsam zu machen. Die beiden Unternehmen werden sich zusammentun, um ein immersives, kreativ inspirierendes und fesselndes digitales Erlebnis für Kinder aller Altersgruppen zu schaffen, das sie gemeinsam genießen können. Das familienfreundliche digitale Erlebnis gibt Kindern Zugang zu Werkzeugen, die sie befähigen, selbstbewusst kreativ zu werden, und bietet erstaunliche Spielmöglichkeiten in einem sicheren und positiven Umfeld.

Ein Wasserstofffahrzeug ist ein Fahrzeug, das mit Wasserstoff als Treibstoff betrieben wird. Zu den Wasserstofffahrzeugen gehören wasserstoffbetriebene Weltraumraketen sowie Schiffe und Flugzeuge. Die Energie wird durch die Umwandlung der chemischen Energie des Wasserstoffs in mechanische Energie erzeugt, entweder durch die Reaktion von Wasserstoff mit Sauerstoff in einer Brennstoffzelle zum Antrieb von Elektromotoren oder, seltener, durch die Verbrennung von Wasserstoff in einem Verbrennungsmotor.

Der Fyuriant (abgeleitet von furious, also mitreißend, begeisternd) ist der erste Truck mit Brennstoffzellenantrieb made in Germany. Er wird von dem Unternehmen Clean Logistics aus Hamburg gebaut, mit eigens entwickelter Hinterachse. Die Betankung dauert ca. 15 Minuten und sorgt für eine Reichweite von 400 Kilometern bei voller Beladung. Der erste Großauftrag über 5000 H2-Trucks wurde durch GP Joule, einem Anbieter für regenerative Energieerzeugung, erteilt.

Die Bundesvereinigung Logistik (BVL) hat in einer gemeinsamen Befragung mit der DHL und dem Technologieunternehmen Here unter 100 Unternehmen aus Industrie, Handel und Logistikdienstleistung ermittelt, welche Maßnahmen zur Reduzierung von CO2 im Fokus stehen und welche Rolle Antriebstechnologien dabei spielen. Die meisten Unternehmen bevorzugen Wasserstoff, gefolgt von Elektromobilität. Einig sind sich die Befragten, dass die Nutzung von Dieselantrieben stark zurückgehen wird. Eine Umstellung scheitert aber derzeit vor allem noch an der Verfügbarkeit sowohl der alternativen Antriebe als auch Lade- und Tankpunkte.

Die Deutsche Bahn und Siemens testen erstmals einen Wasserstoffzug mit mobiler Wasserstofftankstelle. Das Projekt H2goesRail wurde erstmals im November 2020 vorgestellt. Der neue Zug Mireo Plus H hat eine Reichweite von ca. 1000 Kilometern und eine Höchstgeschwindigkeit von 160 km/h. Die Betankung verläuft erstmalig so schnell wie bei einem Dieseltriebzug, sodass im eng getakteten Regionalverkehr keine Engpässe entstehen.

Ein Electric Vehicle (EV) (z. Dt. Elektrofahrzeug) ist ein Fahrzeug, das einen oder mehrere Elektromotoren für den Antrieb verwendet die Energie meistens mit einer Batterie speichert. Erste Elektrofahrzeuge entstanden im späten 19. Jahrhundert, als die Elektrizität zu den bevorzugten Antriebsmethoden für Kraftfahrzeuge gehörte und einen Komfort und eine einfache Bedienung ermöglichte, die von den damaligen Benzinfahrzeugen nicht erreicht werden konnten. Verbrennungsmotoren waren etwa 100 Jahre lang die vorherrschende Antriebsmethode für PKW und LKW, aber in anderen Fahrzeugtypen wie Zügen und kleineren Fahrzeugen blieb die elektrische Energie alltäglich. Im 21. Jahrhundert erlebten Elektrofahrzeuge aufgrund technologischer Entwicklungen und einer verstärkten Konzentration auf erneuerbare Energien und die potenzielle Verringerung der Auswirkungen des Verkehrs auf den Klimawandel und die Luftverschmutzung einen erneuten Aufschwung.

Das 2022 in Hamburg gegründete Corporate Venture der Nagel-Group revolutioniert die gekühlte Lebensmittellogistik mit einem nachhaltigen, emissionsarmen Ansatz. Ihr Fuhrpark nutzt ausschließlich Strom, sie vermeiden zusätzlichen Verpackungsmüll und setzen auf ein festangestelltes, qualitätsorientiertes Fahrerteam. In ihrem Bestreben, die Logistikbranche zu revolutionieren, setzen sie auf Innovation, Technologie und Transparenz, um die Lieferprozesse zu optimieren und die Kundenerwartungen zu erfüllen.

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MAN hat einen Elektro-LKW im Portfolio, der zu 100% elektrisch fährt und eine Reichweite von 190 Kilometern besitzt. Der eTGM ist auf den Einsatz im innerstädtischen Waren- und Lieferverkehr ausgelegt und arbeitet hier besonders energie- und kosteneffizient. Er unterstützt Schnellladefunktionen und verfügt über die gleiche Nutzlast wie ein Truck mit Verbrennungsmotor. Aktuell wird er bereits unter anderem durch die Rewe Group in Österreich eingesetzt.

Tesla begann im Dezember 2022 mit der Auslieferung ihres neuen Semi Trucks an Pepsi. Der Truck soll eine Reichweite von 800 Kilometern bei vollgeladenen 40 Tonnen Gewicht unterstützen. Für eine schnelle Aufladung plant Tesla die sogenannte „Megawatt Charging Solution“. Ein Megawatt entspricht 1000 Kilowatt, wobei die momentan schnellsten E-Autos 270 Kilowatt aufnehmen können. Weitere Vorbesteller des Trucks sind die Deutsche Post mit ihrer Tochter DHL Chain Supply, die US-Brauerei Anheuser-Busch, der US-Nahrungsmittelkonzern Sysco, die Supermarktkette Walmart und der kanadische Einzelhändler Loblaws.

Mit dem Volvo FE Electric wurde das erste vollelektrische Serienfahrzeug in der Stadt München übergeben. Es soll zu der Verbesserung der Luftreinheit und Reduzierung des Verkehrslärms beitragen. Der Volvo FE Electric mit Abrollkipper für den Abfallwirtschaftsbetrieb München (AWM) ist in Bayern der erste vollelektrische LKW, der die Abfallentsorgung unterstützt und der erste seiner Art in ganz Deutschland.

Der Begriff „RTLS-based WMS“ ist eine Abkürzung für ein auf Real-Time Location System (zu Dt. Echtzeit-Ortungssystem) basierendes Warehouse Management System (z. Dt. Lagerverwaltungssystem). Damit ist es möglich, Bewegungen der Sendungen im Lager vollautomatisch zu tracken, ohne diese manuell scannen zu müssen. Die Sendungen können ebenfalls in Echtzeit verfolgt und lokalisiert werden. Das RTLS-based WMS stellt einen bedeutenden Paradigmenwechsel gegenüber dem traditionellen WMS dar. Letzteres verfügt über kein explizites Standortbewusstsein – die einzigen Standortinformationen sind einem bestimmten Messpunkt zugeordnet – und sind darauf angewiesen, dass Menschen bei jeder Interaktion Artikel und Standorte korrekt scannten, denn der Standort der Güter wird auf der Grundlage des letzten Scans ermittelt. RTLS-based WMS kann die Benutzerfreundlichkeit und Produktivität in einigen Umgebungen verbessern, z. B. in sehr großen Gebäuden oder an Orten, an denen das Scannen problematisch und zeitaufwendig ist.

Unabhängig davon, ob Sie für die Verwaltung der Bestände in Ihrem Einzelhandelsgeschäft oder in einem Distributionszentrum in der Produktion verantwortlich sind, ist die Transparenz aller Ihrer Bestände eine Voraussetzung für ein produktives und gesetzeskonformes Lager. Um eine kontinuierliche Sichtbarkeit zu gewährleisten, ist eine RTLS-Lösung (Real-Time Location Service) mit aktiver RFID-Technologie eine Möglichkeit des Tracking und Monitorings. Die Genauigkeit der Ortung kann je nach Technologie von Metern bis zu Zentimetern reichen. Es gibt mehrere verschiedene Arten von RTLS-Technologien, die für Ortungssysteme verwendet werden.

Unternehmen aller Größenordnungen stehen vor vielen Herausforderungen, aber keine ist so entmutigend wie die Sicherheit der Mitarbeiter in einer Lagerumgebung. Ein wichtiger Aspekt des Lieferkettenmanagements ist die Sicherheit. Da es an jeder Ecke zu Unfällen kommen kann, ist es für Unternehmer wichtig, alle möglichen Lösungen zur Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz zu prüfen. Ein Echtzeit-Ortungssysteme (RTLS) im Warehouse kann auch im Bereich der Sicherheit unterstützen und eine kontrollierte und sichere Arbeitsumgebung gewährleisten.

Das auf UWB basierende Echtzeit-Ortungssystem (RTLS) von Sewio besteht aus Hard- und Software, die zusammen eine All-in-One-Plattform bilden, die mehrere Anwendungsfälle für die Ortung in Innenräumen abdeckt – von der Verfolgung von Vermögenswerten und Materialfluss bis hin zur Ortung von Mitarbeitern aus Sicherheitsgründen.

Web3 ist ein Konzept für eine neue Generation des Internets, welches auf Blockchain-Technologie aufsetzt und Dezentralisierung sowie Token-basierte Wirtschaft beinhaltet. Anstatt große 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 über Kryptowährungen abgewickelt, ohne sich auf veraltete Infrastruktur von Banken und Zahlungsdienstleistern zu verlassen.

Beim Versand von Eigentumsurkunden oder anderen hochsensiblen Dokumenten an Geschäftspartner oder Kunden kämpfen Unternehmen mit langsamen, teuren und unzuverlässigen Papierversanddiensten – und E-Mail bietet einfach nicht die erforderlichen Funktionen. CargoX ermöglicht den Versand von sensiblen Verträgen oder Urkunden auf höchster Vertraulichkeitsstufe inklusive der Übertragung des Eigentums an den Dokumenten über das Ethereum-Netzwerk.

modum.io kombiniert IoT-Sensoren mit der Blockchain-Technologie und sorgt so für Datenintegrität bei Transaktionen mit physischen Produkten. Die modum-Sensoren erfassen die Umgebungsbedingungen, denen die Waren während 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 bestätigt, dass die Bedingungen alle vom Absender, seinen Kunden oder einer Regulierungsbehörde festgelegten Anforderungen erfüllen, und löst verschiedene Aktionen aus: Benachrichtigung von Absender und Empfänger, Zahlung oder Freigabe der Waren.

Durch die Kombination von Hightech-Sensoren, Blockchain-Protokoll und Smart Contracts erzeugt AirDAO ein universell überprüfbares, gemeinschafts-gesteuertes Ökosystem, um die Qualität, Sicherheit und Herkunft von Produkten zu gewährleisten. 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 vertrauenswürdiges Ökosystem geschaffen wird, in dem die gesamte Produkthistorie zuverlässig aufgezeichnet und kommerzielle Transaktionen entsprechend durchgeführt werden können.

Mit Machine Learning Code Generation kann aus natürlicher Sprache automatisch der notwendige Quellcode für die Softwareentwicklung generiert werden. Als Input wird in natürlicher Sprache beschreibend formuliert, welche Funktion die Software ausführen soll. Anschließend wird der Input via Machine Learning Algorithmen analysiert und daraus ausführbarer Quellcode generiert. Auch der umgekehrte Fall ist möglich: Auf Basis von vorhandenem Quellcode wird eine Dokumentation generiert, welche die Funktionen in natürlicher Sprache beschreibt. Mithilfe von Machine Learning Code Generation können Softwareanwendungen und Dokumentationen daher auch ohne ausgiebige Programmierkenntnisse generiert werden.

OpenAI Codex ist ein Abkömmling von GPT-3; seine Trainingsdaten enthalten sowohl natürliche Sprache als auch Milliarden von Quellcodezeilen aus öffentlich zugänglichen Quellen, einschließlich Code in öffentlichen GitHub-Repositories. Die wichtigste Fähigkeit von GPT-3 ist die Generierung natürlicher Sprache als Antwort auf eine natürlichsprachliche Eingabe. OpenAI Codex verfügt über einen Großteil des natürlichen Sprachverständnisses von GPT-3, produziert aber funktionierenden Code, d. h. Sie können Befehle in englischer Sprache an jede Software mit einer API geben. OpenAI Codex ermöglicht es Computern, die Absichten der Menschen besser zu verstehen, was es jedem ermöglichen kann, mehr mit Computern zu machen.

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 über 8,35 Millionen Beispiele von Programmcode, einschließlich Nutzerkommentaren, aus öffentlich zugänglichen GitHub-Repositories beschafft. Ein Großteil dieser Datensätze stammt aus dem CodeSearchNet-Datensatz, der Ruby, JavaScript, Go, Python, PHP, C und C# umfasst, sowie aus zwei C- und C#-Datensätzen von BigQuery.

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!

Sind Daten wirklich der Rohstoff der Zukunft? Wenn ja, dann gilt es jetzt für Unternehmen, diesen Schatz auch zu heben. Process Mining ist bei dieser „Rohstoffgewinnung“ ein neues, mächtiges Werkzeug. Es handelt sich dabei um einen innovativen digitalen Ansatz, der Data Mining und Prozessoptimierung verbindet. Gestützt auf reale Daten fördert er wertvolle detaillierte Einsichten über die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens zu Tage und zeigt Wege zu ihrer Verbesserung auf. Faktisch ist nahezu jeder Vorgang in Datensätzen dokumentiert. Alles, was einen Zeitstempel hat, kann nun potenziell von Process-Mining-Anwendungen durchforstet werden. Das ermöglicht umfassende Transparenz, Realtime-Kontrolle und Adherence-Checks gegenüber definierten Soll-Prozessen. Es wird nachvollziehbar, welche Entscheidungsvorgänge im Unternehmen wirklich ablaufen – und wo die Ursachen auftretender Probleme konkret liegen. Im realen Event-Kontext können sie dann präzise und nachhaltig gelöst werden.

Das Münchener Start-up Smartlane hat eine Software entwickelt, mit der Transportprozesse optimiert werden können. Die Software ermittelt durch „Transport Mining“, wie Unternehmen Lkw´s und Personal einsetzen können, um Aufträge optimal zu erfüllen. Dabei wird die Auftragsliste eines Logistikdienstleisters samt Adressen, Lieferzeitfenster, Präferenzen des Endkunden, Kapazitäten der Fahrer und Flottegröße von „Smartlane“ analysiert, wonach ein Algorithmus den optimalen Transportprozess errechnet. Laut Angaben des Start-ups können Firmen mit Hilfe der Software bis zu 30 Prozent Kosten einsparen.

Das Dortmunder Start-up Motion-Mining® 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 Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen. Diese reichen von ortsspezifischen Analysen, über Aktivitätskennzahlen bis hin zur Beurteilung der Ergonomie eines Arbeitsprozesses. Auch die Fahrzeug- und Hilfsmittelnutzung kann dabei umfassend ausgewertet werden.

Das polnische Unternehmen Shape.Care hat Fitnesshandschuhe entwickelt, die mithilfe elektronischer Sensoren das Workout optimieren und Verletzungen vorbeugen sollen. Die „Gym Gloves“ werden per 3D-Strickverfahren produziert. Sie sind mit Sensoren am Handrücken und an den Fingern ausgestattet. Diese messen kontinuierlich die Herzfrequenz, die gestemmten Gewichte und die Position der Finger. Dadurch sollen ungleich verteilten Kraftakten vorgebeugt und ein gleichmäßiges Training des gesamten Körpers ermöglicht werden. Die Daten werden per App ausgewertet. Diese bietet zugleich Verbesserungsvorschläge für eine optimale Ausführung der Übungen.

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natürlicher wird, stellen sich viele Schnittstellen letztlich doch als nicht alltagstauglich heraus. Intelligente Assistenten helfen, die Kommunikation mit der Technik in eine Form zu bringen, die Menschen gewohnt sind: in die eines Gesprächs. Anwendungen erhalten dabei eine Stimme oder sogar ein Gesicht, um eine Gesprächssituation zu simulieren. Das Ziel von intelligenten Assistenten ist die situativ angemessene Unterstützung des Menschen durch den Einsatz von intelligenten, sich anpassenden Technologien. Dadurch soll die Zielerreichung und Bearbeitung von Aufgaben im beruflichen und privaten Umfeld vereinfacht werden.

Mercedes hat die App „Mercedes me Eco Coach“ gelauncht, die Fahrer von vollelektrischen und Plug-in-Hybrid-Modellen unterstützen und für umweltfreundliches Fahrverhalten belohnen soll. Der digitale Assistent liefert Tipps, mit denen Nutzer ihr Auto nicht nur besser kennenlernen, sondern umweltverträgliches Fahren adaptieren können. Zudem soll die Lebensdauer der Akkus verlängert werden. Dazu erhalten Fahrer bestimmte Aufgaben, wie etwa das Erreichen eines hohen elektrischen Fahranteils. Werden die „Challenges“ gemeistert, erhält der Fahrer Punkte. Die kann er im Mercedes Benz Shop einlösen oder für CO2-Kompansationen ausgeben.

Amazon hat seinen Sprachassistenten Alexa um die Fähigkeit erweitert, eventuelle Absichten des Nutzers zu antizipieren, um die Kommunikation mit Alexa natürlicher zu gestalten. Dank eines neuen Machine-Learning-Systems soll Alexa aus offenkundigen Fragen ableiten, was Nutzer eigentlich möchten. Fragen sie etwa wie lange der Tee ziehen soll, kann Alexa die empfohlene Dauer ansagen und vorschlagen, den Timer zu aktivieren. Ob Nutzern solche Vorschläge gemacht werden, entscheidet ein auf Deep Learning basierendes Trigger-Modell, das den Dialograhmen und das Nutzerverhalten berücksichtigt.

Der Einzelhandelskonzern Walmart hat seinen eigenen Sprachassistenten „Ask Sam“ gelauncht. Eingesetzt wird das Tool zunächst ausschließlich für interne Zwecke, um die Effizienz der Mitarbeiter*innen zu erhöhen. So können Walmart-Mitarbeiter*innen mit diesem Tool unter anderem Preise nachschlagen, Produkte finden, Verkaufsinformationen anzeigen oder aber E-Mails abrufen. Eine enthaltene Notfallbenachrichtigungsfunktion befähigt Manager darüber hinaus dazu, alle Mitarbeiter*innen schnell und effizient über Notfallsituationen zu informieren oder sich ferner aktuelle COVID-19-Richtlinien anzeigen zu lassen.

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 schätzen 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 äußerst 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 Geschäftsmodelle zu schaffen.

Das US-amerikanische Start-up Yantriks, das im Jahr 2014 gegründet wurde, bietet Einzelhändlern Cloud-basierte Softwarelösungen für Bestandsmanagement und Fulfillment an. Die Personalisied Fulfillment Platform (PFP) analysiert mit Hilfe von Big Data und KI Angebots-, Nachfrage- und Kundendaten in Echtzeit und ermittelt optimale Fulfillment-Lösungen. Yantriks hilft Einzelhändlern bei der Implementierung und Verbesserung von Click-and-Collect-Angeboten, Last-Mile-Deliveries und vielen weiteren Dienstleistungen, die alle zur Steigerung der Umsatzkonversion beitragen.

Das US-amerakanische Start-up CARTO entwickelt eine Mobilitätsplanungslösung zur Optimierung des Supply-Chain-Netzwerks. Ihr System verwendet eine riesige Menge an Standortdaten und künstliche Intteligenz, um die Supply Chain zu analysieren und zu optimieren, was Zeit und Ressourcenspart. CARTO ist die weltweit führende Location Intelligence Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, räumliche Daten und Analysen für effizientere Lieferrouten, besseres verhaltensorientiertes Marketing, strategische Ladenplatzierungen und vieles mehr zu nutzen.

Das tschechische Start-up ECOTEN erstellt Temperatur-Karten für Großstädte, um die Auswirkungen des Klimawandels zu visualisieren. In einer ersten Kooperation mit der Stadt Wien wurde eine Temperatur-Karte für die Stadt entworfen, die besonders gefährdete Bezirke kennzeichnet. Diese sind durch die höchsten Temperaturen, wenige Grünflächen und einen großen Anteil von Senioren und Kindern gekennzeichnet. Für die Karten verwendet das Start-up Satellitendaten und ein geografisches Infomationssystem, das Flächendaten analysiert. Den betroffenen Städten werden zudem Lösungsansätze geboten, die in der Stadtplanung berücksichtigt werden sollen.

Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Der Begriff umfasst sämtliche Techniken, die Algorithmen selbstständiges 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 künstliche neuronale Netze inkl. der Ausprägung Deep Learning. Sie wurden von den Prozessen des menschlichen Gehirns inspiriert. Beim Deep Learning werden mit Hilfe zusätzlicher Ebenen noch bessere Ergebnisse erzielt. Machine Learning ist Ausgangspunkt für eine Fülle von Einsatzgebieten – von Sicherheitssystemen über Robotics bis hin zu Echtzeitübersetzern im Ohr des Nutzers. Ein zentraler Fortschrittsbereich ist Computer Vision, eingesetzt bei der Gesichtserkennung und der maschinellen Bildverarbeitung, die autonomes Fahren möglich macht.

Apeel, der kalifornische Entwickler einer Schutzschicht zur Haltbarmachung von Obst und Gemüse, will künftig Lebensmittelverschwendung mithilfe hyperspektraler Bildgebung und Machine Learning verhindern. Dazu hat Apeel das Start-up ImpactVision erworben, das die Technologie dazu liefert. Durch dessen Verwendung sollen Anbieter sowie Händler von Obst und Gemüse buchstäblich in die Produkte hineinsehen können. Das System liefert quantifizierbare Daten zum Reifegrad, Frische und Nährstoffdichte. So sollen nachhaltige Lieferketten von Obst und Gemüse ermöglicht und Lebensmittelverschwendung verhindert werden.

Das 2014 in San Francisco gegründete Start-Up Zippin bietet Lösungen für den Einzelhandel an, die ein Einkaufen ohne Kasse ermöglichen. Mithilfe einer Kombination aus Bildverarbeitung und maschinellem Lernen wird des Verhalten von Kunden*innen vorhergesagt und der Aufenthaltsort von Produkten nachvollzogen. Die Plattform nutzt Daten von an der Decke installierten Kameras sowie an den Regalen befestigten Sensoren. Alle Komponenten sind frei im Handel verfügbar, sodass Kosten niedrig bleiben. Die Treffsicherheit des Systems wird auch bei einer großen Menge an Kunden*innen im Laden nicht reduziert.

Amazon Web Services hat die allgemeine Verfügbarkeit von „Amazon Lookout for Vision“ 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 lässt. Genutzt wird das System bereits von Unternehmen, um beispielsweise die Inspektion von Produktionslinien zu automatisieren und festzustellen, ob Produkte den Qualitätsvorgaben entsprechen.