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     427  0 Kommentare NVIDIA und ARM bringen die KI ins Internet der Dinge

    NVIDIA (WKN:918422) und ARM– ein Tochterunternehmen von SoftBank (WKN:891624) – gaben kürzlich eine Partnerschaft bekannt, um potenziell Milliarden von Internet of Things (IoT)-Geräten mit Deep Learning zu erweitern.

    Deep Learning ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die mehrere Datenstücke zusammenfügt, sodass ein Computer etwas verstehen kann, ähnlich wie wir visuelle Signale aufnehmen, um unsere Umgebung zu verstehen.

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    Zum Beispiel hat Alphabets (WKN:A14Y6H) Google ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet, um Bilder einer Katze zu betrachten. Es verwendet verschiedene Schichten des Algorithmus, um Aspekte des Katzenbildes individuell zu betrachten (Farben, Formen und andere Details); die letzte Schicht des neuronalen Netzes setzt alle Daten zusammen, um festzustellen, dass das Bild tatsächlich eine Katze ist.

    ARM implementiert den Open-Source Deep Learning-Accelerator von NVIDIA (NVDLA) in der Project-Trillium-Plattform für Chips, die in mobilen und IoT-Geräten eingesetzt werden.

    „Die Zusammenarbeit wird es für die IoT-Chip-Unternehmen einfach machen, KI in ihre Designs zu integrieren und intelligente, erschwingliche Produkte in die Hände von Milliarden von Verbrauchern weltweit zu legen“, sagten die Unternehmen in einer Pressemitteilung.

    Warum das wichtig ist.

    Es gibt zu viele Informationen

    Schätzungsweise 200 Milliarden Geräte werden bis 2020 mit dem Internet verbunden sein, und sie werden riesige Mengen an Informationen sammeln. Nach einigen Schätzungen wird der durchschnittliche US-Haushalt bis 2020 genug Daten generieren, um jährlich 318 iPhones mit 32 GB zu füllen. So viele Daten sind für den Menschen zu umständlich in der Nutzung, und es wird immer schwieriger, sie durchzusehen und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

    Aber wenn NVIDIA und andere Unternehmen in der Lage sind, IoT-Geräte intelligenter zu machen, dann können sie anfangen, ihre eigenen Entscheidungen auf der Grundlage der Daten zu treffen. Ein Beispiel wäre ein KI-Fitnesstracker, der deine Herzfrequenz beobachten und erkennen kann, wenn es eine Unregelmäßigkeit gibt, oder sogar einen Herzinfarkt vorhersagen kann. Dieses Gerät allein kann sich dann an deinen Arzt oder Notdienst wenden, wenn es ein Problem bemerkt. Fürs Erste behalten Fitnesstracker und intelligente Uhren einfach den Überblick über unsere Daten. Diese Daten werden aber erst dann nützlich, wenn wir etwas damit machen.

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Die letztendliche Meinung des Analysten sollte nicht ausschließlich im Modell betrachtet werden, sondern eher als das wahrscheinlichste Ergebnis vieler möglicher zukünftiger Auswirkungen. Unabhängig von der verwendeten Bewertungsmethode besteht das Risiko, dass das Investitionsergebnis nicht erreicht wird, z. B. aufgrund unvorhergesehener Veränderungen der Nachfrage nach den Produkten des Unternehmens, Änderungen des Managements, der Technologie, der konjunkturellen Entwicklung, der Zinsentwicklung, der operativen und/oder Materialkosten, des Wettbewerbsdrucks, des Aufsichtsrechts, des Wechselkurses, der Besteuerung, usw. Bei Anlagen in ausländischen Märkten und Instrumenten gibt es weitere Risiken, etwa aufgrund von Wechselkursänderungen oder Änderungen der politischen und sozialen Bedingungen. Diese Ausarbeitung reflektiert die Meinung des jeweiligen Verfassers zum Zeitpunkt ihrer Erstellung. 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Marktschlagende: Es wird erwartet, dass die Gesamtperformance der Aktie in den nächsten drei bis fünf Jahren stärker als der jeweilige Vergleichsindex steigen wird. Profitabel: Es wird erwartet, dass die Gesamtperformance der Aktie in den nächsten drei bis fünf Jahren weniger als der jeweilige Vergleichsindex steigen wird, aber mehr als null. Negativ: Es wird erwartet, dass die Gesamtperformance der Aktie in den nächsten drei bis fünf Jahren fallen wird. Handelsregeln und Offenlegungen von Analysten und Dritten in Verbindung mit der Aktienwelt360 GmbH Wenn ein Analyst (Mitarbeiter sowie Freiberufler) von Aktienwelt360 über eine Aktie schreibt, von der er oder sie selbst eine Position besitzt oder davon anderweitig profitiert, dann wird dieser Umstand am Ende eines Artikels oder Berichts erwähnt. 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