SHE-Blogpicks

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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SW-Architektur ohne Grundsätze

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Traditionelle Grundsätze in der Softwarearchitektur führen oft zu Problemen, meint der Softwareentwickler und Buchautor Eberhard Wolff (Bild: Innoq) im Blog von Heise Developer. Die Wiederverwendung von Komponenten etwa habe durchaus Nachteile – hier verweist Wolff auf einen früheren Blogbeitrag –, ebenso wie redundanzfreie Datenhaltung. Und das Ziel der Skalierbarkeit von Architekturen erweise sich als Luxus, wenn Systeme gar nicht in Produktion gehen, was nicht selten geschehe. Auch über Technologieunabhängigkeit sowie Standardisierung und Vereinheitlichung lohne es sich kritisch nachzudenken. Wolffs dringender Rat: Damit Softwarearchitektur besser wird, müsse man „Abschied nehmen von dem, was nicht funktioniert“.

 

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Serverlose Architektur: pro und contra

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Bei Serverlosen Architekturen geht es nicht etwa darum, Server aus verteilten Anwendungen zu eliminieren, betont Scott Fulton (Bild) auf ZDNet. Für ihn steckt hinter dem Begriff vielmehr eine Illusion, ersonnen für Entwickler, deren Software in der Public Cloud gehostet wird. Gleichzeitig erstrecke sich der Begriff auf die Art und Weise, wie diese Software schließlich genutzt wird. Worum es eigentlich gehe, so der Autor: Serverless Computing solle es Softwareentwicklern erleichtern, Code für klar umrissene Aufgaben zu schreiben, der auf einer Cloud-Plattform laufen soll. – In seinem Artikel erläutert Fulton Pro und Contra der Technologie und geht auf die spezifischen Herausforderungen in Sachen Security ein.

 

 

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Text-to-Speech-Systeme im Vergleich

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Einen Vergleich von Text-to-Speech-SystemenVergleich von Text-to-Speech-Systemen (TTS) gibt es im Blog von Codecentric. Anhand diverser deutsch- und englischsprachiger Zungenbrecher haben die Softwareentwickler Siri, Alexa, Google und andere Systeme auf die Probe gestellt und das Ergebnis in einem Video festgehalten. Außerdem liefert die Autorin des Artikels, die promovierte Bioinformatikerin Shirin Glander (Bild: Codecentric), eine Auflistung von TTS-Systemen – darunter auch SaaS-Angebote und Open-Source-Produkte – und gibt Tipps, wie sich TTS-Funktionen in E-Speak und in der Programmiersprache Python realisieren lassen.

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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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