scholarly journals Intelligente Eindämmungsstrategien gegen Covid-19: Die Rolle von Künstlicher Intelligenz und Big Data

2020 ◽  
Vol 21 (3) ◽  
pp. 311-322
Author(s):  
Wim Naudé
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz ◽  
Fehlende Daten

ZusammenfassungDie Covid-19-Pandemie ist eine Gesundheits- und eine Wirtschaftskrise. Die politischen Reaktionen auf beide sind aufgrund der durch fehlende Daten verursachten Unsicherheit nicht optimal. Der Mangel an Daten schränkt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und die Genauigkeit epidemiologischer Modelle ein. Infolgedessen ist die Künstliche Intelligenz noch nicht in der Lage, bei der Vorhersage, dem Tracking und der Diagnose von Covid-19-Infektionen wirklich zu helfen. Der Mangel an Trainingsdaten für die KI schränkt die Verwendung von datenschutzsensitiven Tracing-Apps weiter ein. Wim Naudé kommt zu dem Schluss, dass das Sammeln ausreichender und geeigneter, unverzerrter Daten, gewonnen auch aus Apps und groß angelegten diagnostischen Tests, eine Voraussetzung für die Verbesserung der Strategien zur Bewältigung der Zwillingskrisen ist. Angesichts der exorbitanten wirtschaftlichen Kosten der bisher angewandten ziemlich groben Eindämmungsmaßnahmen werden „intelligente“ Eindämmungsstrategien, die auf einer besseren Datenanalyse beruhen, die Wiederaufnahme der wirtschaftlichen Tätigkeit ermöglichen und verhindern, dass es zu weiteren Infektionswellen kommt. Den Datenschutz zu garantieren und öffentliches Vertrauen zu den Datenanalyse- und KI-Systemen intelligenter Eindämmungsstrategien aufzubauen, ist jetzt noch dringlicher als je zuvor.

Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data - Grundlagen, Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz

2019 ◽  
Vol 48 (11) ◽  
pp. 34-41
Author(s):  
Volker Brühl
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz ◽  
Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data sind zunehmend Gegenstand wirtschaftspolitischer Diskussionen, zuletzt auch im Zuge der Vorstellung der Industriestrategie 2030 durch das Bundeswirtschaftsministerium. Der Beitrag erläutert die wichtigsten Technologien und deren Bedeutung für die künftige Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft. Da das globale Marktpotenzial „smarter“ Produkte und Dienstleistungen bei ca. 900 Mrd. USD im Jahr 2025 liegt, stellt sich die Frage, wie die Ergebnisse deutscher Spitzenforschung künftig rascher in marktfähige Produkte umgesetzt werden können.

Diginomics verstehen

2020 ◽  
Author(s):  
Thieß Petersen
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz

Computer und Roboter sind auch aus der Ökonomie nicht mehr wegzudenken. Und: Ihre Bedeutung wächst durch künstliche Intelligenz und Big Data rasant. Das wirkt sich auch auf unsere ökonomische Denkweise aus, etwa auf die Preisbildung und die Produktivität. Monopolisierungstendenzen sind ebenso zu erwarten wie Arbeitsmarkt- und Verteilungseffekte. Darüber hinaus beeinflusst die Digitalisierung auch die Entwicklung der Wirtschaft, die Inflation und ganz allgemein, die Finanzlage des Staats. Auch die internationale Arbeitsteilung wird durch die Digitalisierung vorangetrieben. Der Autor geht auf die mikro- und makroökonomischen Effekte ein und erläutert diese mit Hilfe ökonomischer Begrifflichkeiten auf verständliche Art und Weise. Auch auf Chancen und Risiken, sowie die Auswirkungen auf die Industriepolitik wird in diesem Kontext eingegangen.

Wie KI den Energiemarkt verändert

BWK ENERGIE. ◽  
2019 ◽  
Vol 71 (07-08) ◽  
pp. 24-26
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | Der Einsatz neuer datenbasierter Anwendungen – allgemein Künstliche Intelligenz (KI) genannt – steht derzeit bei vielen Unternehmen der Energiebranche ganz oben auf der IT-Roadmap. Tatsächlich bietet das Teilgebiet der Informatik viel Potenzial für Wertschöpfung und ist zugleich Wachstumstreiber für die gesamte Technologiebranche. Für den Durchbruch der KI fehlten lange Zeit vor allem verfügbare Massendaten (Big Data) als Treibstoff. Durch die Digitalisierung werden diese Daten nun verfügbar – gerade in der Energiewirtschaft, die bereits heute zahlreiche Daten in Echtzeit erhebt.

scholarly journals KI‑Systeme

2021 ◽  
Vol 30 (3) ◽  
pp. 11-16
Author(s):  
Bernhard G. Humm ◽  
Stephan Lingner ◽  
Jan C. Schmidt ◽  
Karsten Wendland
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz ◽  
Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) ist – ebenso wie damit verknüpfte Techniken wie maschinelles Lernen und Big Data – in aller Munde. Die große Dynamik und Tragweite dieser Entwicklungen zeigen sich bereits in zahlreichen Anwendungsgebieten von Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft. Technikfolgenabschätzung (TA) von KI hat in diesem Zusammenhang zunächst die Aufgabe, etwaige überzogene öffentliche Erwartungen und Befürchtungen in sachliche, realistische Perspektiven zu transformieren. In einem zweiten Schritt kann TA entlang begründbarer Entwicklungsziele von KI und legitimer gesellschaftlicher Wertvorstellungen Impulse für die weitere, wünschbare Gestaltung von KI geben. Wenn TA diese Orientierungsaufgabe nah am technologischen Kern wahrnimmt, findet sie dabei große gestalterische Freiräume in frühen Phasen der Technikentwicklung vor. Die damit zusammenhängenden Gedanken werden im vorliegenden Einleitungskapitel konkretisiert und auf die Beiträge zu diesem Themenschwerpunkt angewendet.

Steigerung von Effizienz und Sicherheit: Quo vadis, Digitalisierung?

2018 ◽  
Vol 23 (11) ◽  
pp. 3-3
Author(s):  
Peter Gocke
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Künstliche Intelligenz ◽  
Quo Vadis

Alle Jahre im November ist MEDICA-Zeit. Und auch auf der diesjährigen MEDICA werden wieder Themen rund um die Digitalisierung des Gesundheitswesens einen breiten Raum einnehmen. Hier werden unverändert hohe Erwartungen geweckt: In diesem Jahr sind es vor allem Themen um die Schlagworte Big Data und künstliche Intelligenz, die wahre Wunder in Bezug auf Effizienzsteigerung und Sicherheit versprechen. Beschäftigt man sich näher mit diesen Lösungen, so stellt man schnell fest, dass die hierfür benötigten Daten in den meisten Einrichtungen nicht wirklich verfügbar sind: Klinische Daten liegen oftmals wenig strukturiert in voneinander separierten Abteilungssystemen, sind nicht selten nur als PDFs verfügbar – und somit für algorithmische Auswertungen nutzlos.

Wunder Informatik

2021 ◽  
Author(s):  
Donald Kossmann
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Data Science ◽  
Künstliche Intelligenz

Ich habe aus Mangel an guten Alternativen mit dem Informatikstudium begonnen: Mir fiel nichts Besseres ein. Das war mein großes Glück. Die Informatik ist das wichtigste Werkzeug des 21. Jahrhunderts. Die ganze Welt spricht in den Sprachen der Informatik. Das gilt für alle Bereiche der modernen Welt und zunehmend auch für unser privates Leben. Man kann die Welt ohne Informatik nicht mehr verstehen und nicht mehr verändern. Doch es gibt auch viele Missverständnisse über die Informatik. Das liegt daran, dass sie eine junge Wissenschaft ist, die sich permanent und schnell verändert: von ihren Anfängen in den 1940er-Jahren als Rechenmaschine für Chemiker und Physiker bis zum Smartphone und der Cloud. Dieses Buch ermöglicht eine intuitive Einführung in die Informatik. Es beschreibt die grundlegenden Konzepte und erläutert Teilbereiche wie Data Science, Big Data oder künstliche Intelligenz. Vor allem aber entmystifiziert es die Welt der Informatik anhand vieler Alltagsbeispiele. Es muss nicht jeder Informatik studieren oder ein Experte sein. Doch es soll jeder von ihren Ideen und Innovationen profitieren. Das Buch richtet sich vorwiegend an Jugendliche: Sie erhalten einen Einblick, was sie in einem Studium oder auf dem Berufsweg erwartet. Sie sollen weder zufällig Informatik studieren noch zufällig Informatik nicht studieren. Doch das Buch ist auch für Erwachsene relevant, die eine allgemeinverständliche Einführung suchen, in die auch viele persönliche Erfahrungen eingeflossen sind.

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