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Sie kennt die Bedürfnisse der Hausbewohner ebenso wie die aktuellen Strompreise. Grafik: Empa Doch Svetozarevic hat mit einem vielschichtigen Problem zu tun: Jedes Haus ist anders. Und seine Bewohner sind es auch. Je nach Wetter und Jahreszeit ändert sich zudem die Stromerzeugung der Solaranlagen, sowie der Bedarf an Heiz- oder Kühlleistung. Eine optimale Energiesteuerung muss also den Tagesrhythmus eines Hauses und seiner Bewohner erlernen – und sollte auch während des Betriebs flexibel reagieren können, etwa wenn ein Wetterumschwung alle Kalkulationen umwirft. Schritt eins: die Theorie Die Lösung für solche Probleme bietet Künstliche Intelligenz. Der Empa-Forscher entwarf eine KI-Steuerung die auf dem Reinforcement Learning Prinzip basiert. Mit Künstlicher Intelligenz Energie hamsternde Häuser - SBZ. Wenn das System "richtig" agiert, erhält es eine Belohnung. Allmählich perfektioniert die Steuerung auf diese Weise ihr Verhalten. Zunächst wurde die Steuerung nur am Computer simuliert. Die Vorgaben: Ein bestimmter Raum in einem Gebäude musste elektrisch auf die gewünschte Temperatur geheizt werden und diese halten.
Um das KI-System in Zukunft für eine optimale Energieversorgung nutzen zu können, ist allerdings eine neue Generation Elektroautos nötig. Die heute üblichen europäischen und US-amerikanischen Modelle mit CCS-Schnelladeanschluss können nur Strom tanken, jedoch keinen aus ihrem Stromspeicher liefern. Japanische Autos mit Chademo-Stecker sind dagegen für das sogenannte bidirektionale Laden ausgelegt. Der koreanische Konzern Hyundai hat im Dezember 2020 angekündigt, seine neue Elektroauto-Plattform E-GMP ebenfalls für bidirektionales Laden auszurüsten. Damit könnten Elektroautos langfristig beim Energiesparen helfen und zugleich das Elektrizitätsnetz stabilisieren. Haus mit kuenstliche intelligenz den. ■ Originalpublikation B. Svetozarevic, C Baumann, S Muntwiler, L Di Natale, P Heer, M Zeilinger; Data-driven MIMO control of room temperature and bidirectional EV charging using deep reinforcement learning: simulation and experiments;
12. War Games (1983) Der beinahe durch den Supercomputer WOPR ausgelöste Atomkrieg zwischen den USA und der Sowjetunion wird durch eine Partie Tic-Tac-Toe verhindert. Dadurch lernt der Computer das Konzept der Abschreckung verstehen. Die Vision vom Supercomputer, der den Faktor Mensch als Fehlerquelle ausschalten will, hat auch nach dem Kalten Krieg bleibende Relevanz. "War Games" ist bei Amazon Prime Video zu sehen, aber nicht im Prime-Abo enthalten. 11. 2001 – Odyssee im Weltraum (1968) Auch der Supercomputer HAL hat in Stanley Kubricks meisterhaften Verfilmung des Science-Fiction-Klassikers von Arthur C. IRobot Roomba j7+ im Test: Mit künstlicher Intelligenz dem Katzendreck ausweichen - Innovationen - derStandard.de › Web. Clarke ein Problem mit Menschen. Sie sind so fehleranfällig. Auf der bemannten Mission zum Jupiter ist die menschliche Besatzung entbehrlich. Ist gar nicht persönlich gemeint. Einfach nur logisch. "2001 – Oyssee im Weltraum" ist bei Amazon Prime Video zu sehen, aber nicht im Prime-Abo enthalten. 10. Terminator (1984) SKYNET ist nach WOPR und HAL das nächste Kürzel, das für die Auslöschung der Menschheit durch künstliche Intelligenz steht.
Weitere Einsatzgebiete von KI im Recruiting KI-Technologien können nicht nur im Bewerbungs- und Auswahlprozess unterstützen, sondern haben sich in der Praxis auch bei der Verbreitung von Stellenausschreibungen bewährt. Auf Social-Media-Plattformen hilft die Technik dabei, Vakanzen ausschließlich an passende Bewerberinnen und Bewerber auszuspielen. Anhand der gesammelten anonymisierten Daten stellt die angelernte KI immer genauere Zielgruppen für Stellen zusammen. Sie beruft sich dabei auf Faktoren wie Jobtitel, Wohnort oder Interessen, aber auch auf die Interaktion mit ähnlichen Stellenanzeigen. Genauso passen die Algorithmen von Social-Media-Kanälen wie Facebook oder Twitter Anzeigen stetig an geeignete Kandidaten an: Wie viel Text führt zur besten Bewerbungsquote? Welches Bild hat die meisten Klicks generiert? Wie oft muss jemand die Stelle sehen, bevor er oder sie sich bewirbt? Haus mit künstlicher intelligenz als. Ein anderes Gebiet von KI im Recruiting ist Text-to-Speech. In Zeiten von Podcasts und Smart-Home-Geräten scheint es ein logischer Schritt, auch Stellenanzeigen als Audio-Varianten zu präsentieren.
000 Clips aus über 1. 000 Interviews. Die KI-Software soll als Tool dabei unterstützen, in diesen großen Datenmengen Emotionen sichtbar zu machen. Wie erkennt die KI-basierte Software Emotionen? Unsere maschinelle Emotionserkennung orientiert sich an der menschlichen Dekodierungskompetenz von Emotionen. Diese findet auf mehreren Ebenen statt, indem über das Gesagte hinaus auch Stimme, Mimik, Gestik und körperliche Reaktionen (Biosignale) einbezogen werden. Länger gesund zu Hause bleiben – mit Hilfe Künstlicher Intelligenz. Übertragen auf die Entwicklung einer KI-Software bedeutet dies, dass wir nicht nur auf die, im Kontext der Emotionserkennung sehr häufig verwendeten, Gesichtserkennung zurückgreifen, sondern darüber hinaus auch Verfahren aus dem Bereich der Sprach- und Texterkennung anwenden möchten. Es werden also für die drei Modalitäten Bild, Audio und Text künstliche neuronale Netze trainiert. Deren Ergebnisse werden dann in einem weiteren Schritt zusammengeführt. Ganz vereinfacht gesagt, ist das der Prozess des multimodalen Minings. Im besten Fall liefern die einzelnen Modalitäten bei der Emotionserkennung übereinstimmende Ergebnisse und weisen eindeutig auf die gleiche Emotion hin.
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