Archiv der Kategorie: Forschung

Generative Adversarial Networks: Wenn künstliche Intelligenz künstliche Daten erschafft

Machine Learning basiert auf dem Training von KI-Systemen mit großen Datenmengen. Nach der Analyse vieler Trainingsdaten können neuronale Netze die von ihnen „erlernten“ Entscheidungswege auf neue Input-Daten anwenden und so beispielsweise den Inhalt von Bildern erkennen und klassifizieren. Doch es gibt auch ein anderes, nicht minder spannendes Anwendungsfeld: Künstliche Intelligenz kann auch ganz neue Daten erzeugen – und ermöglicht damit wiederum spezielle Funktionen vor allem in der Bild- und Videobearbeitung. Wir schauen genauer hinter die Kulissen von „Generative Adversarial Networks“.

Aufmacherbild: „Kaleidoskop“, (C) dp792 via Pixabay

Autor: Stefan Achleitner

Maschinelles Lernen ist die aktuell am weitesten verbreitete Art von künstlicher Intelligenz. Die damit realisierten Funktionen und Werkzeuge können den Anwendern großen praktischen Nutzen bieten – Beispiele dafür sind etwa die automatische Ergänzung von Texten beim Tippen von Kurznachrichten oder viele Arten von Bilderkennung. Ebenso können sie jedoch auch eher umstrittenen Zwecken dienen – zum Beispiel der Vorhersage von Nutzerverhalten oder Einkaufsvorlieben.

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Car-2-Car-Kommunikation: Wie sicher ist es, wenn sich Autos unterhalten?

Autor: Stefan Achleitner; Aufmacherbild: Continental

Auf autonomes Fahren setzen Industrie, aber auch Nutzer große Hoffnungen. Eine wichtige Voraussetzung dafür ist der Datenaustausch zwischen den Fahrzeugen auf der Straße. Wir haben uns angeschaut, welche Technologien es für die Car-to-Car-Kommunikation gibt, und vor allem, wie es dabei mit der Sicherheit aussieht.

Unachtsamkeit, der blinde Fleck im Rückspiegel oder das Übersehen eines vorbeifahrenden Fahrzeugs sind nur einige der Ursachen, warum es im Straßenverkehr zu einer Kollision kommen kann. Dank konstantem Datenaustausch zwischen Fahrzeugen könnten diese Unfallursachen bald der Vergangenheit angehören.

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Differential Privacy: Die Privatsphäre von Daten technisch garantieren

Daten sind das neue Gold – der Erfolg großer Internet- und Technologiekonzerne wie Google oder Apple basiert nicht zuletzt auf dem Zugang zu einer Unmenge an Nutzerdaten. Die Internet-Konzerne können Datenanalysen gezielt einsetzen, um ihre Produkte zu verbessern beziehungsweise für die Nutzer attraktiver zu machen. Doch dem steht die zunehmend vehementere Forderung gegenüber, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen oder sogar technisch zu garantieren. Dabei ist es gar nicht so einfach, diese Forderung zu erfüllen. Große Hoffnungen setzen Informatiker auf das Konzept „Differential Privacy“.

Autor: Stefan Achleitner; Aufmacherbild: (C) Pixabay/JanBaby; CC0

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