Es besteht ein enormes Bedürfnis nach dezentraler IT-Power, das heute mit Edge Computing adressiert wird. Dieses brachte die Datenverarbeitung zurück an den Ort der Datenerfassung, weswegen das Design der Edge-Rechenzentren sehr schmal angelegt war. Nun scheinen Anwender am Rand aber immer besser ausgestattete Rechenzentren zu fordern. Oder doch nicht? Wir haben bei führenden Herstellern nachgefragt.

Effizientere Prozesse, vernetzte, Produkte neue Geschäftsmodelle: Die Digitalisierung bringt das Thema IIoT in immer mehr Unternehmen ganz nach oben – und die Frage nach geeigneten Plattformen. Was ist dabei zu beachten?

Projekte für maschinelles Lernen sind komplex. Wo sollen Daten gespeichert werden? Wir sollen Algorithmen trainiert werden? Viele offene Fragen schrecken Firmen schon vor dem Start zurück. Der Start geht aber auch einfach.

Mit AutoAI kann der komplette Lebenszyklus von Lernmodellen beim Einsatz von Machine Learning begleitet werden. Das erhöht die Produktivität von Data Scientists und verbessert Vertrauen und Transparenz für die KI-Lösung.

Wer der Welt neue, mächtige Technologien zur Verfügung stellt, sollte darauf achten, dass Vertrauen und Transparenz genauso im Fokus stehen, wie der technische Nutzen. Maschinen haben die Aufgabe, die Begabungen von Menschen zu stärken und sie zu unterstützen. Dabei kann KI helfen. Der Beitrag zeigt, auf was dabei geachtet werden muss.

Bislang beschäftigte sich vor allem die Wissenschaft mit Quantencomputing. Nun eröffnet im Leibniz-Rechenzentrum in Garching das „Quantum Integration Center“ (QIC). Es soll Hochleistungsrechnen und Quantencomputing integrieren. Ziel ist, möglichst bald konkrete Probleme aus Wirtschaft und Industrie bearbeiten zu können.

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren rasant weiterentwickelt. Die Zeiten, in denen KI ausschließlich mit Chatbots in Callcentern oder Assistenzsystemen in Autos in Verbindung gebracht wurde, sind vorbei. Neue und verbesserte Einsatzmöglichkeiten erweitern in den kommenden Jahren den Einsatzrahmen und machen sie branchenübergreifend zur Schlüsseltechnologie.

Big Blue hat seine Produktplanung für Software vorgestellt, die auf seine Hardware „IBM Q System One“ eingesetzt werden kann. Die Roadmap reicht vom Jahr 2021 bis zum Jahr 2025. Darin spielen Open-Source-Software, die globale Entwicklergemeinde und die Cloud zentrale Rollen. AWS hat für seinen Service „Braket“ Neuerungen angekündigt und „Microsoft Azure Quantum“ ist endlich allgemein zugänglich.

Offiziell angekündigt war die Bekanntgabe für den 23. Februar 2021, doch jetzt hat ein hauseigenes System das Embargo umgangen und damit ist klar: Es gibt ein Bundle aus dem „Red Hat Openshift“ und „IBM Power“-Hardware. Das ist quasi die Kubernetes-Container-Cloud für Rechenzentren on premises. Am 12. März soll das Paket zur Verfügung stehen.

IBM erweitert die Industrial-Edge-Appliance Oncite um die Cloud-Pak-Lösung, basierend auf Red Hat Openshift. Möglich soll damit eine schnellere Inbetriebnahme und flexiblere Integration der Appliance werden.