SHE-Blogpicks

Fallstudie: was Software teuer macht

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Wenn Softwareprojekte den Kostenrahmen sprengen, lassen sich die Gründe oft nur durch intuitives Drehen an diversen Stellschrauben ändern. Am Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University hat nun ein Forscherteam anhand einer Fallstudie beim US-Verteidigungsministerium einen Weg gefunden, die Schlüsselfaktoren von Softwarekosten zu identifizieren. Wie Bill Nichols im Blog des Instituts schreibt, soll die Anwendung von kausalen Denkansätzen („causal learning“) Software-Einkäufer unter anderem in die Lage versetzen, Steuerung und Planung von Softwarekosten über deren gesamten Lebenszyklus zu verbessern und den Wettbewerb unter den Anbietern zu verstärken.

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Komplexe Probleme: Faulheit hilft

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Problemstellungen mit Hunderten von Parametern und Tausenden möglicher Kombinationen überfordern oft selbst modernste Computing-Ansätze – mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Funktion und Effizienz industrieller Prozesse, heißt es bei Eurekalert. Beispiel: Eine schadhafte Güterzuglokomotive muss ausgetauscht werden; gesucht wird ein Ersatz mit exakt passenden Energie-, Signal- und Energiesystemen sowie passender Spurbreite – und das möglichst sofort und mit minimalem Aufwand. An der Aalto-Universität in Helsinki (li.) und der Universität Leuven (Belgien, re.) ist nun eine Methode entwickelt worden, die den Lösungsaufwand massiv reduziert, indem nur die dringendsten und relevantesten Teilaufgaben adressiert und die anderen ignoriert werden. Forschungsleiter Anton Weinzierl vergleicht diesen „Faulheits“-Ansatz mit dem Weg aus einem Labyrinth heraus: Ohne Karte müsse man alle Wege ausprobieren, mit Karte sei der Weg schnell gefunden. – Das Forschungspapier wurde kürzlich auf der International Joint Conference on Artificial Intelligence vorgestellt.

 

 

 

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Algorithmen exponentiell beschleunigt

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Algorithmen zur Optimierung von Lösungen – zum Beispiel die Identifikation der schnellsten Route von A nach B – könnten mit neuen Forschungsergebnissen aus Harvard viel schneller ablaufen. Bislang werden derartige Problemlösungen schrittweise berechnet: je mehr Daten, desto mehr Rechenschritte – bis hin zu einer technisch nicht mehr darstellbaren Rechenintensität. Informatiker der John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) in Harvard haben nun einen Algorithmus entwickelt, der die Anzahl der Rechenschritte drastisch reduziert und Berechnungen dadurch exponentiell beschleunigt, meldet Eurekalert. Anwendungsgebiete sehen die Harvard-Forscher um Professor Yaron Singer (Bild) unter anderem in der Medizin und der Evolutionsbiologie, aber auch in Logistik und im Consumer-Markt. Die Arbeiten aus Harvard werden auf der International Conference on Machine Learning (ICML) vom 10. bis 15. Juli in Stockholm präsentiert.

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Software schaut in die Zukunft

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Ein Forscherteam um Prof. Jürgen Gall von der Universität Bonn hat eine Software entwickelt, die „einige Minuten“ in die Zukunft schauen können soll, wie Eurekalert! berichtet. Das Programm lernt typische Abfolgen von Handlungen, etwa beim Kochen, wie in einem Video vorgeführt wird. In neuen, ähnlichen Situationen kann es dann mit großer Genauigkeit voraussagen, was Koch oder Köchin als nächstes tun werden. Für kürze Voraussageperioden soll die Software bereits eine Genauigkeit von 40 Prozent erreicht haben. Gall und Kollegen sehen ihre Studie, die in diesen Tagen auf der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition in Salt Lake City vorgestellt wird, als ersten Schritt in einer neuen Disziplin namens „Activity Recognition“.

 

 

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KI schaut durch die Wand

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Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein künstlich-intelligentes System entwickelt, das Positionen und Bewegungen von Objekten selbst durch Wände hindurch wahrnehmen können soll. Laut ZDNet nutzt „RF Pose“ dazu die Reflektionen der Funksignale von WLAN-Geräten und lernt darüber hinaus anhand der Bewegungen der Objekte im Raum. Anwendungsmöglichkeiten sehen die CSAIL-Forscher um Professor Dina Katabi (Bild: CSAIL) vor allem im Bereich Medizin und Pflege.

 

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