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Bitcoin-Roboter und KI: Wie werden Roboter beim Handel mit Kryptowährungen eingesetzt?

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Wer etwa plant, in Kryptowährungen zu investieren, der wird sich vermutlich schnell überfordert fühlen: Es gibt mehr als 4000 Kryptowährungen am Markt – in welche digitale Währungen sollte man also investieren? Ist es ratsam, in noch eher neue und unbekanntere Kryptowährungen zu investieren oder sollte nur Geld in die bekannten Klassiker – Bitcoin, Ether oder auch Litecoin – gepumpt werden?

Man kann aber nicht nur langfristig in verschiedene Kryptowährungen investieren, sondern auch mit der weiteren Preisentwicklung spekulieren und darauf setzen, ob die Preise der einen oder anderen Kryptowährung nach oben oder nach unten gehen. Da der Kryptomarkt sehr volatil ist, kann man hier auch mit geringeren Summen hohe Gewinne erzielen.

Aber die Volatilität ist Fluch und Segen zugleich. Und wer sich schon mit dem Kryptomarkt befasst hat, der weiß, Vorhersagen müssen nicht immer zutreffen.

Trading Bots als Unterstützung: Kann das überhaupt funktionieren?

Dass das Trading mit Kryptowährungen enorm zeitaufwendig ist, mag kein Geheimnis sein. Denn letztlich muss man den Markt und seine Entwicklungen beobachten, analysieren und dann die entsprechenden Positionen eröffnen und wieder schließen. Und da der Markt 24 Stunden am Tag geöffnet ist, gibt es hier am Ende keine Verschnaufpause für den Trader, wenn er keinen Trend verpassen möchte.

Getradet werden kann über einen Broker, der Kryptowährungen im Sortiment hat. Man kann aber auch mit einem automatisierten Trading Bot arbeiten und diesem die Aufgabe übertragen, mit Kryptowährungen zu spekulieren. Aber worauf ist zu achten, wenn man plant, die Dienste eines automatisierten Trading Bots in Anspruch nehmen zu wollen? Kann wirklich dem Trading Bot zu 100 Prozent das Vertrauen geschenkt werden oder ist es besser, hier stets einen kontrollierenden Blick auf die Entscheidungen zu werfen?

Anbieter miteinander vergleichen

Es gibt viele automatische Trading Roboter, sodass man im Vorfeld einen Vergleich der verschiedenen Anbieter anstellen sollte. Dabei geht es zuerst um die Seriosität. Gibt es Hinweise, die darauf schließen lassen, dass der Anbieter unseriös ist? Hilfreich sind hier mitunter Test- oder auch Erfahrungsberichte, die im Internet zu finden sind. Des Weiteren geht es um die Gebühren und um die Trefferquote. Denn wer mit automatisierten Trading Bots arbeitet, der will, dass diese natürlich richtig liegen und man sodann in die Gewinnzone kommt.

Doch man muss vorsichtig sein: Wer mit einem Trading Bot arbeitet, der muss im Vorfeld selbst ein paar Einstellungen vornehmen – stellt man fest, dass man nicht in die Gewinnzone kommt, so sollte man mitunter auch die Einstellungen verändern. Wobei anzumerken ist, dass es auch über einen Trading Bot keine Gewinngarantie gibt.

Volatilität: Fluch und Segen, Chance und Risiko

Beobachtet man den Kryptomarkt, so wird man relativ schnell zu dem Ergebnis kommen, dass es hier immer wieder steil nach oben wie nach unten gehen kann. Wer hat sich nicht schon einmal gedacht, hätte man bloß zum richtigen Zeitpunkt investiert, dann wäre man jetzt alle finanzielle Sorgen los. Aber man zögert, lässt sich vom Bauchgefühl beeinflussen – und genau das ist die Stärke der Trading Bots.

Denn der automatisierte Trading Bot analysiert den Markt, erkennt Trends und eröffnet dann Positionen, die geschlossen werden, wenn die Analysen zu dem Ergebnis kommen, dass es wieder in die andere Richtung geht. Basierend auf bestimmte Algorithmen, erkennen die Systeme, wann der richtige Zeitpunkt zum ein- bzw. aussteigen ist. Doch die Betreiber der Plattformen halten sich bedeckt: Gearbeitet wird zwar mit KI, aber wie am Ende die Berechnungen durchgeführt werden, das bleibt das Geheimnis der im Hintergrund agierenden Köpfe.

Letztlich muss man jedoch anmerken, dass mit Trading Bots nur mit Blick auf kurzfristige Preisbewegungen spekuliert werden kann. Wer plant, langfristig zu investieren, muss selbst aktiv werden.

Sollte man auch langfristig investieren?

Aber lohnt sich ein langfristiges Investment in Kryptowährungen oder sollte man nur mit den Trading Bots arbeiten? Wer sich mit den langfristigen Prognosen befasst, ist gut beraten, auch einen Teil des Ersparten direkt zu investieren. Viele Experten sind überzeugt, der Kryptomarkt wird mit den Jahren an Stärke gewinnen, sodass das automatisch zu Gewinnen führen kann.

KI begreifen: Schulklassen in NRW programmieren Künstliche Neuronale Netze mit Open Roberta

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Einen Blick in die »Blackbox« werfen und Künstliche Intelligenz (KI) selbst programmieren – das ermöglichen das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, das Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen, die Universität zu Köln und die InterScience-Akademie für Algorithmik. Nach der Einführung des Pflichtfachs Informatik zum Schuljahr 2021/22 in NRW hat auch KI einen festen Platz im Unterricht für die Sekundarstufe I in den Klassen 5 und 6. In dem Zuge können die Schüler*innen in NRW, aber auch darüber hinaus, auf der Fraunhofer-Programmierplattform »Open Roberta Lab« künftig Künstliche Neuronale Netze selbst programmieren und testen. Ab Sommer 2022 bietet das Fraunhofer IAIS jungen Menschen weltweit einen einmaligen Zugang zur KI.

Künstliche Intelligenz ist eines der bedeutendsten und zugleich kritischsten Zukunftsthemen. Sie findet schon heute in zahlreichen Bereichen unseres Alltags Anwendung, zum Beispiel bei Gesichtserkennung, automatischer ‎Textergänzung, Sprachassistenten, personalisierter Werbung, ‎Übersetzungsprogrammen und Gesundheits-Apps. Um den Schülerinnen und Schülern einen praxisnahen Einstieg in diese Thematik zu erleichtern, fördert das Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen die Entwicklung von KI-Lerninhalten und Materialien im Rahmen des Projekts »KI-Algorithmen im Informatikunterricht« seit September 2021.

© insta_photos – stock.adobe.com/Fraunhofer IAIS
Das Fraunhofer IAIS hat erstmals Künstliche Neuronale Netze auf seiner Programmierplattform Open Roberta integriert.

Mit dieser Unterstützung hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS erstmals Künstliche Neuronale Netze auf seiner Programmierplattform Open Roberta integriert. In dem Projekt arbeiten Fraunhofer und die Universität zu Köln zusammen, um die Schulen bei der Unterrichtsentwicklung im Bereich der KI zu unterstützen. Initiator des Projekts ist Prof. Dr. Ulrich Trottenberg, der die Projektpartner ehrenamtlich unterstützt.

Staatssekretär Mathias Richter vom Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen: »Vor dem Hintergrund der rasant steigenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Lebens- und Arbeitswelt ist es dringend geboten, möglichst früh Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen aufzubauen. Wir wollen es unseren Schülerinnen und Schülern ermöglichen, ihre eigene Zukunft mitzugestalten, denn die Auswirkungen von KI machen sich zunehmend bemerkbar. Ich danke allen am Projekt Beteiligten herzlich für ihre Unterstützung zur Stärkung der informatischen Bildung in Nordrhein-Westfalen insbesondere im Bereich der KI.«

Künstliche Intelligenz erhält einen festen Platz im Informatikunterricht

KI wird oft als komplexe Technologie wahrgenommen, die nur von Fachleuten verstanden und gestaltet werden kann. Dabei können Kompetenzen in diesem Teilgebiet der Informatik schon in der Schule altersangemessen vermittelt werden. Deshalb hat seit der Einführung des Pflichtfachs Informatik in Klasse 5/6 aller weiterführenden Schulen zum Schuljahr 2021/22 in NRW auch der Bereich Künstliche Intelligenz einen festen Platz im Informatikunterricht. Hier werden unter anderem Anwendungsbeispiele von KI aus der Lebenswelt der Schülerinnen und Schüler thematisiert sowie Grundprinzipien des Maschinellen Lernens altersgerecht vermittelt.

Im Rahmen des Projekts wird die bereits weit verbreitete Open-Source-Programmierumgebung Open Roberta Lab des Fraunhofer IAIS insbesondere um die Integration Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) erweitert, um KI-Algorithmen durch grafische Programmierung intuitiv erleb- und verstehbar zu machen. Ziel ist es, dass Schülerinnen und Schüler ab den Klassen 5 und 6 verstehen, was ein Künstliches Neuronales Netz ist, wie es funktioniert und wie sie selbst ein KNN programmieren können, welches zum Beispiel einem Roboter ermöglicht, sich selbstständig in seiner Umwelt zu bewegen. Dabei steht im Vordergrund, dass die grundlegenden Prinzipien eines KNN verstanden und selbst umgesetzt werden können.

Praxisnaher Blick in die »Blackbox«

Thorsten Leimbach, Leiter der Roberta-Initiative und des Geschäftsfelds Smart Coding and Learning am Fraunhofer IAIS: »Üblicherweise wird KI – wenn überhaupt – in der Schule als eine Art Blackbox-Anwendung behandelt. Als eines der führenden Wissenschaftsinstitute auf den Gebieten KI und Maschinelles Lernen freuen wir uns, gemeinsam mit dem Schulministerium NRW und unseren Projektpartnern einen praxisnahen Blick in diese Box zu ermöglichen. Künstliche Neuronale Netze werden zu einem begreifbaren Element, das Schülerinnen und Schüler selbst programmieren können. Sie nähern sich so den Themen Maschinelles Lernen und KI auf innovative Weise.«

Neben dem Fraunhofer IAIS ist das Institut für Mathematikdidaktik (IMD) unter Leitung von Prof. Dr. Inge Schwank am Projekt beteiligt. Das IMD widmet sich der Frage, wie die KI-Thematik für alle Schulformen aufbereitet werden kann. Weiterhin beteiligt sind das Department Mathematik/Informatik (DMI) der Universität zu Köln sowie die InterScience-Akademie für Algorithmik (ISAFA), die das Projekt initiiert hat und ehrenamtlich unterstützt.

Die KNN-Integration als Bestandteil des Open Roberta Labs soll ab Sommer 2022 für alle Schulen und Interessierte weltweit unter https://lab.open-roberta.org verfügbar sein. Lehrkräfte und weitere Messebesucher*innen können auf der didacta 2022 (am Mittwoch und Samstag) am Stand des Schulministeriums NRW bereits einen ersten Einblick erhalten.

Potenziale KI-gestützter Robotik für die Industrie

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Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie und birgt enormes wirtschaftliches Potenzial. Doch ein Blick in deutsche Produktionshallen zeigt noch ein anderes Bild: Lediglich 6,8 Prozent der Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau und Elektrotechnik setzen KI-Technologien ein (Stand 2019). Dabei birgt KI gerade für das produzierende Gewerbe zahlreiche Potenziale.

Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der den Ansatz beschreibt, mit Maschinen Probleme zu lösen und menschliche Intelligenz zu imitieren. Dabei spielt insbesondere ein Teilbereich, das Machine Learning (Maschinelles Lernen), in Unternehmen und Produktionen eine entscheidende Rolle. Machine Learning bedeutet, dass ein System aus Beispielen lernt und diese nach der Lernphase verallgemeinern kann.

In der Produktion kommt Machine Learning beispielsweise im Bereich Predictive Analytics zum Einsatz. Dort wird KI als Teil von Vorhersagemodellen zur Überwachung und Wartung von Produktionsanlagen eingesetzt, um frühzeitig auf kritische Zustände reagieren zu können.

Auch das Wissensmanagement greift für die Auswertung von internen Informationen und Daten auf Machine Learning zurück. Daten von Fertigungslinien, Lieferketten, aber auch von einzelnen Produkten werden für Unternehmensprozesse, die Produktentwicklung und neue Geschäftsmodelle ausgewertet. Ohne den Einsatz von KI wäre eine Analyse aufgrund der schieren Datenmenge nicht möglich.

Mit KI und Robotik Handarbeitsplätze automatisieren

Machine Learning, häufig in Kombination mit Machine Vision, kommt auch in den Bereichen Robotik und Automatisierung, Sensorik und bei fahrerlosen Transportsystemen zum Einsatz. Für die Fertigung ist dabei das Zusammenspiel von KI und Robotik ein wichtiger Schlüssel für die Zukunft.

KI-Produkte, wie beispielsweise Robotersteuerungen, ermöglichen es unter anderem, Handarbeitsplätze zu automatisieren. Ein nicht zu vernachlässigender Vorteil, denn Arbeitskräfte sind rar und der Mangel verschärft sich in den Jahren weiter, wie der Deutsche Industrie- und Handelskammertag (DIHK) prognostiziert. Übernehmen Roboter auch Aufgaben, für die es bisher die Flexibilität eines Menschen brauchte, sorgt das für die Entlastung der Stammbelegschaft, eine Auslastung der Maschinen und sichert auf lange Sicht die Wettbewerbsfähigkeit.

Robuster Umgang mit Varianzen

KI-Steuerungen wie MIRAI von Micropsi Industries ergänzen die native Steuerung eines Roboters. Der Roboter erhält dank einer Kamera und einem neuronalen Netzwerk die Auge-Hand-Koordination und eine vergleichbare Flexibilität wie ein Mensch. Ein solches intelligentes Robotersystem lernt bei neuen Aufgaben, bei anders geformten oder positionierten Werkteilen oder bei vergleichbaren Varianzen schnell, was es zu tun hat und passt bei Bedarf seine Bewegungen in Echtzeit eigenständig an. Ob es sich um das Picken einzelner Teile, Zustellbewegungen oder Fügen und Verfolgen handelt: Zahlreiche Tätigkeiten sind mit einer einzigen kleinen Kamera am Roboter-Handgelenk umsetzbar.

Diese Fähigkeiten lassen sich mit MIRAI durch menschliche Demonstration trainieren. Weder KI- noch Programmierkenntnisse sind erforderlich. Das Know-how bleibt selbst ohne KI-Fachkräfte im Unternehmen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen mit der Kamera gezeigt werden. Die KI verallgemeinert im Anschluss die gezeigten Daten. Ein solches System kann in wenigen Stunden trainiert und sogar neu trainiert werden. Selbst eine Fertigung im High Mix-/Low-Volume lässt sich so rentabel automatisieren. Was intelligente Robotiklösungen bereits in der Praxis leisten, zeigen die folgenden Beispiele.

Intelligentes Handling-System bei ZF

Der Technologiekonzern ZF stand vor der Herausforderung, die Werkstückzufuhr einer großvolumigen Frässtation, in der Zahnräder produziert werden, zu automatisieren. Im Werkprozess werden Metallringe aus einer Kiste entnommen und auf ein Förderband gelegt, um später in die Produktion der Zahnräder einzufließen. Die Schwierigkeit: Der Produktionsschritt ist sehr variantenreich, da sich die Ringe in der angelieferten Gitterbox verschieben und dadurch zufällig angeordnet sind. Auch Platzierung und Form der Box variieren. Wechselnde Lichtverhältnisse stellen eine zusätzliche Herausforderung dar. Außerdem ist die Oberfläche der Ringe metallisch glänzend, teilweise ölverschmiert oder korrodiert, was eine klassische Automatisierung unmöglich machte.

Heute ist die KI-Steuerung MIRAI und ein Cobot vom Modell UR10e bei ZF in einer automatisierten Werkstückaufnahme im Einsatz. Mit seiner eigenen Steuerung bringt der Cobot sich über den Ringen in der Kiste in Position. Nun übernimmt das MIRAI-System die Kontrolle: Es bewegt den Roboter selbstständig zum nächsten Ring und bringt den Greifer in die korrekte dreidimensionale Greifposition. Danach übernimmt der UR10e wieder, nimmt den Ring auf und bewegt ihn zum Ablegen auf das Förderband. Das komplette Einrichten des Roboters dauerte lediglich wenige Tage – MIRAI löste in kürzester Zeit ein lang bestehendes Problem.

BSH sucht mit KI nach Kältemittellecks

An ihrem spanischen Standort stellt die BSH Hausgeräte GmbH Kühl- und Gefrierschränke her. Im Herstellungsprozess muss das Unternehmen die Kupferrohrleitungen der Kühlschränke auf Leckagen testen. Für die sogenannte Dichtheitsprüfung wird eine Schnüffelsonde entlang der Kupferrohrleitungen und Kompressoren geführt, um Lötstellen auf austretendes Gas und Kältemittel zu prüfen. Das Besondere: Jede Rückseite der hergestellten Kühlschränke ist einzigartig, was Position, Farbe und Form der Lötpunkte angeht. Für einen herkömmlichen Roboter sind solche Varianzen ein unüberwindbares Hindernis. Der monotone Prüfprozess blieb dem Menschen vorbehalten – bis jetzt.

Den Prüfprozess übernimmt bei BSH nun eine Robotik-Komplettlösung den Prüfprozess. Dank der integrierten Robotersteuerung MIRAI ist es dem Roboter möglich, alle zu prüfenden Lötstellen verlässlich zu identifizieren und die Schnüffelsonde millimetergenau heranzuführen – unabhängig von Position, Form oder Farbe. Das System reagiert in Echtzeit auf seine Umwelt und handhabt selbst unvorhergesehene Abweichungen präzise. Die Roboterfähigkeiten wurden von Mitarbeitenden bei BSH durch menschliche Demonstration in nur wenigen Stunden trainiert. Weder Programmier- noch KI-Kenntnisse waren erforderlich. BSH konnte mit der Automatisierungslösung die laufenden Betriebskosten senken und Wartungen und Fehlerbehebungen reduzieren.

Neue Technologien als Wettbewerbsvorteil

Die Beispiele zeigen, dass Unternehmen mit KI sehr viel bewirken können: KI ermöglicht mehr Flexibilität, Unabhängigkeit, Effizienz und nicht zuletzt Resilienz. Nicht unwichtig in Zeiten wie diesen. Neue Technologien sollte dabei als Türöffner zu mehr Automatisierung verstanden werden. Leistungen, die bislang von Menschen oder Maschinen erbracht wurden, können nun von einer Software geliefert werden. Das ist nicht nur vorteilhaft beim drastisch zunehmenden Arbeitskräftemangel. Es erhöht auch die Flexibilität, Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsprozessen und verschafft einen dauerhaften Wettbewerbsvorsprung.

Weitere Informationen unter: https://bit.ly/MicropsiIndustries

Weiterentwicklung von IDS NXT ocean: Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und KI-Transparenz

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All-in-One Embedded Vision Plattform mit neuen Werkzeugen und Funktionen

(PresseBox) (Obersulm) Bei IDS bedeutet Bildverarbeitung mit künstlicher Intelligenz nicht nur, dass die KI direkt auf Kameras läuft und Anwender zusätzlich enorme Gestaltungsmöglichkeiten durch Vision Apps haben. Kunden erhalten mit der Embedded-Vision-Plattform IDS NXT ocean vielmehr alle erforderlichen, aufeinander abgestimmten Tools und Workflows, um eigene KI-Vision-Anwendungen ohne Vorwissen zu realisieren und direkt auf den IDS NXT Industriekameras auszuführen. Jetzt folgt das nächste kostenlose Softwareupdate für das KI-Paket. Im Fokus steht neben dem Thema Benutzerfreundlichkeit auch der Anspruch, die künstliche Intelligenz für den Anwender anschaulich und nachvollziehbar zu machen.

Ein All-in-One System wie IDS NXT ocean, das durch den von IDS entwickelten „deep ocean core“ über integrierte Rechenleistung und künstliche Intelligenz verfügt, eignet sich bestens für den Einstieg in AI Vision. Es erfordert weder Vorkenntnisse in Deep Learning noch in der Kameraprogrammierung. Das aktuelle Softwareupdate macht die Einrichtung, Inbetriebnahme und Steuerung der intelligenten Kameras im IDS NXT cockpit noch einfacher. Hierzu wird unter anderem ein ROI-Editor integriert, mit dem Anwender die auszuwertenden Bildbereiche frei zeichnen und als beliebige Raster mit vielen Parametern konfigurieren, speichern und wiederverwenden können. Darüber hinaus veranschaulichen die neuen Werkzeuge Attention Maps und Confusion Matrix, wie die KI in den Kameras arbeitet und welche Entscheidungen sie trifft. Das macht sie transparenter und hilft dem Anwender, die Qualität eines trainierten neuronalen Netzes zu bewerten und durch gezieltes Nachtraining zu verbessern. Beim industriellen Einsatz von künstlicher Intelligenz spielt auch Datensicherheit eine wichtige Rolle. Ab dem aktuellen Update lässt sich die Kommunikation zwischen IDS NXT Kameras und Anlagenkomponenten deshalb per HTTPS verschlüsseln. 

Einfach loslegen mit dem IDS NXT ocean Creative Kit

Wer die industrietaugliche Embedded-Vision-Plattform IDS NXT ocean testen und das Potenzial für die eigenen Anwendungen evaluieren möchte, sollte einen Blick auf das IDS NXT ocean Creative Kit werfen. Kunden erhalten damit alle Komponenten, die sie für die Erstellung, das Trainieren und das Ausführen eines neuronalen Netzes benötigen. Neben einer IDS NXT Industriekamera mit 1,6 MP Sony Sensor, Objektiv, Kabel und Stativadapter enthält das Paket u.a. einen sechsmonatigen Zugang zur KI-Trainingssoftware IDS NXT lighthouse. Aktuell bietet IDS das Set in einer Sonderaktion zu besonders günstigen Konditionen an. Aktionsseite: https://de.ids-imaging.com/ids-nxt-ocean-creative-kit.html.

Weitere Informationen: www.ids-nxt.de

UDOO KEY hits the $10,000 Kickstarter goal in 90 minutes

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UDOO KEY, the world’s most flexible AI platform, is a brand-new AI-first solution based on Raspberry Pi RP2040 and ESP32. It enables machine learning applications in the most popular programming languages and libraries, including TinyML, TensorFlow Lite, MicroPython, C, C++ etc. The board, designed for Edge AI projects, marks the fifth crowdfunding campaign by UDOO, which already raised more than 2 million dollars in previous Kickstarter campaigns.

Link to the campaign: key.udoo.org

UDOO KEY combines Raspberry Pi RP2040 and a fully programmable ESP32 into a single powerful piece of hardware. The board comes in two versions: UDOO KEY and UDOO KEY PRO. Both feature Wi-Fi, Bluetooth and BLE; UDOO KEY PRO also features a 9-axis IMU and a digital microphone. The board is fully compatible, both hardware and software-wise, with Raspberry Pi Pico and ESP32.

UDOO KEY also grants access to Clea, the upcoming AI as a service platform by SECO Mind, SECO’s daughter company. Clea is an extensible AI & IoT platform for professional developers, startups, R&D departments and hobbyists. . It allows users to quickly build, monitor and deploy Artificial Intelligence models and apps over a fleet of remote-controlled devices. It comes with a set of pre-built AI models and apps called Clea Apps, all developed by SECO. Last but not least, it’s natively compatible with UDOO KEY, Raspberry Pi as well as Arm and x86 processors. 

Maurizio Caporali, Co-CEO of SECO Mind, said, “Today, AI is very misunderstood. Many AI use cases don’t require a powerful processing unit, and that’s where UDOO KEY comes in. For the first time ever in the world of Edge AI, the user has the option to build an AI project on their terms, using either Raspberry Pi RP2040, ESP32, or both. Several companies we are in touch with find it difficult to take advantage of the AI revolution. UDOO KEY and Clea make this as easy as it gets.”

Shipping will start in January 2022. The Early Bird UDOO KEY is available at $4, while the Early Bird UDOO KEY PRO is available at $9. Both are limited to 1,000 units. 

UDOO has also made available two special kits, built in collaboration with two equally special companies: Arducam and Seeed Studio. 

The first kit, in collaboration with Arducam, is named “Early Bird UDOO KEY PRO Cam Kit + Clea ” and includes 1x UDOO KEY PRO, a 2MB SPI Camera and access to Clea.

The second kit, in collaboration with SeeedStudio, is named “Early Bird UDOO KEY PRO Grove Kit + Clea” and includes 1x UDOO KEY PRO, access to Clea and 14 handpicked Grove Modules, including 5 sensors/ 5 actuators/ 2LED/ 1 LCD display/ 1 Grove shield.

More details on UDOO KEY

The Raspberry Pi Pico-compatible part of UDOO KEY is built upon a Raspberry PI RP2040 dual Arm Cortex-M0, featuring a QSPI 8MB flash memory, 133 MHZ clock, and 264KB of on-chip SRAM.  The ESP32 is based on a dual-core Xtensa 32-bit LX6, with 16 MB flash memory, 8MB PSRAM, Wi-Fi, Bluetooth and Bluetooth Low Energy. The two microcontrollers can talk to each other via serial port and SWD.

The user can program the two microcontrollers in an easy way via a USB-C connector and decide whether to talk with RP2040 or ESP32 via jumper. The UDOO KEY provides many more interfaces: three fully programmable LEDs, and the same pinout of Raspberry Pi Pico, making it 100% compatible with it, both hardware and software-wise. Last but not least, the UEXT connector is accessible from the ESP32, which exposes the I2C, UART and SPI interfaces.

The UDOO KEY also mounts two powerful sensors: a 9-axis IMU and a digital microphone, plus a standard UEXT connector to easily add sensors and other interfaces. Thanks to the on-board ESP32 microcontroller, the UDOO KEY features full Wi-Fi 802.11b/g/n connectivity, Bluetooth and BLE v4.2.  

Link to the Campaign: key.udoo.org

GrubTech and Wobot.ai join forces in the automation and digitization of restaurant & cloud kitchen operations

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9th November 2020, Dubai, United Arab Emirates: GrubTech, the UAE-based tech start-up that is taking the foodservice industry by storm with the introduction of the world’s most technologically advanced digital commerce tool for restaurant and cloud kitchen owners, and India-based AI-powered video analytics powerhouse Wobot.ai are proud to announce a global strategic collaboration. The partnership brings together GrubTech’s native technology expertise in the foodservice landscape and Wobot’s state-of-the-art platform to curate an optimum experience for restaurateurs and cloud kitchen operators globally.

In this age of the technological revolution, rapidly evolving technology is expected to provide much-needed tailwinds to the foodservice business, as tech enablement is no longer a luxury, but a necessity to survive and succeed. The alliance between GrubTech and Wobot.ai establishes a comprehensive solution for restaurants and cloud kitchens, encompassing the digitization of everything from order capture and operations to compliance management and marketing.

GrubTech’s integration with food aggregators, points of sale and third party logistics providers, eliminates the need for the manual, error-prone and often cumbersome entry of orders into siloed solutions. Rather, it digitizes the order lifecycle, providing comprehensive visibility over sales and operations and resulting in reduced costs, increased efficiencies and shortened food preparation and delivery times, i.e. from click to doorbell in far less time.

“GrubTech provides restaurants, cloud kitchens and virtual brands with the first end-to-end management system, automating manual processes in order to drive operational efficiencies and improve the customer experience. Wobot’s AI-powered insights & business intelligence tools create a perfect synergy with our platform, setting us on course to completely revolutionise the global foodservice industry. We look forward to helping to drive future fit and profitable operations for our customers, as they strive to win in this ever-changing landscape” said Mohamed Al Fayed, Co-Founder and CEO of GrubTech.

Wobot.ai today powers 10,000+ units globally, helping them reduce their risk of non-compliance, cost of monitoring, and increases their customer NPS with its computer vision technology.

Mr Adit Chhabra, CEO of Wobot added “Our vision with the Wobot-GrubTech alliance is to create a seamless workplace optimized to deliver operational excellence in the hospitality industry with our combined technology platforms. Our service offerings tailored specifically for restaurants and cloud kitchens, offers the unmatched capability to deliver massive value for these businesses. Wobot’s platform monitors health, safety & operational checklists & helps you ascertain if you meet global foodservice industry standards”.

GrubTech’s solution is highly scalable and easily deployable remotely, and the company is in advanced discussions to deploy across a number of large enterprises and SME’s across the MENA region and beyond into SE Asia, and Europe. The agreement with Wobot.ai will significantly enhance the offering, as with heightened food safety requirements and increased restrictions resulting from the COVID-19 pandemic, countries are frequently updating their compliance legislation creating an urgent need for an effective and multi-purpose operations platform.

Seltsame Maschinen, neue Begleiter mit menschlichen Zügen, Katastrophen durch vernetzte Systeme: Künstliche Intelligenz trifft Science Fiction

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Lange KI-Nacht am 30. Oktober im “Falstaff”

(lifePR) (Bremen, 16.10.19) Science-Fiction-Literatur zur Künstlichen Intelligenz steht im Mittelpunkt der „Langen KI-Nacht“, zu der die Hochschule Bremen am Mittwoch, dem 30. Oktober 2019, um 20 Uhr, in die Kulturkneipe „Falstaff“ in der Bremer Neustadt, Schulstraße 26, einlädt.

Gelesen werden klassische Texte von Philip K. Dick, Stanislaw Lem, Harry Harrison, Arthur C. Clarke und Ron Goulart. Vorgetragen werden die Kurzgeschichten von Lehrenden der Hochschule Bremen aus verschiedenen Fakultäten. Mit dabei ist auch Janika Rehak aus Verden mit einer aktuellen eigenen Geschichte über einen besonderen weiblichen Service-Roboter. Die Moderation übernimmt Erik Roßbander von der Bremer Shakespeare Company. Beginn ist um 20 Uhr, der Eintritt ist frei.

Im Mittelpunkt stehen die seltsamen neuen Maschinen, von ihren Erbauern mit scheinbar mehr oder weniger künstlicher Intelligenz ausgestattet. Typisch dafür ist „Trurls Maschine“ von Stanislaw Lem aus dem Jahr 1964 mit ihrer eigensinnigen Arithmetik. Die dunkle Seite der Künstlichen Intelligenz, die nicht kontrollierbare, wird dabei immer mit thematisiert.

In der Kommunikation zeigen sich die neuen Begleiter im Alltag aber durchaus menschlich. Sie entwickeln Gefühle oder lösen starke Gefühle aus. Ein Spiel mit Masken und Rollen wie bei „Ayumi22“ von Janika Rehak, oder auch eine „Demaskierung“, wie von Harry Harrison beschrieben, scheinen mit zur Künstlichen Intelligenz zu gehören. Sind sie wirklich menschlich? Haben sie Emotionen? „Mein neuer Freund“ ist eine Metapher für die Annäherung von Mensch und Maschine, auf welchen Kanälen auch immer.

Ein dritter Strang in der Literatur greift die möglichen Katastrophen, ausgelöst durch vernetzte intelligente Systeme auf. In einem Text unter dem Titel „Geburtsstunde“ bearbeitet Arthur C. Clarke, einer der großen englischsprachigen Science Fiction Autoren, dieses Thema auf unterhaltsame Weise. Was wäre, wenn alle Telefone der Welt zusammengeschlossen werden? Vernetzte Systeme entwickeln ihre Eigenlogik und eine eigene Macht. In der Kurzgeschichte „Maschinenschaden“ von Ron Goulart wird dies bis zur tödlichen Konsequenz für die Akteure vorangetrieben, während „Rückspiel“ von Philip K. Dick die Verstrickung in simulierte Welten und ihre fatalen Folgen erfahrbar macht.

Veranstalter der Lesung sind Dr. Dieter Brinkmann, Prof. Dr. Renate Freericks, Prof. Dr. Antonia Kesel und Prof. Dr. Uta Bohnebeck aus den Fachrichtungen Bionik, Freizeitwissenschaft und Informatik.