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Deep Learning: Synergie zwischen Mensch und Maschine

Smarte Arbeitsteilung mit dem Startup Luminovo

Das Münchner Startup Luminovo unterstützt Unternehmen dabei, Geschäftsprobleme mit der Hilfe von Deep Learning zu lösen. „Wir glauben an Künstliche Intelligenz als eine Technologie, die menschliche Intelligenz unterstützt und nicht ersetzt“, so Gründer Sebastian Schaal. Bisher zählen Startups aus dem Silicon Valley, mittelständige deutsche Firmen, sowie etablierte DAX Unternehmen zu den Kunden von Luminovo.

„Wir unterstützen unsere Kunden auf der kompletten Reise vom Verstehen von KI und seiner Vorteile bis zum Entwickeln neuer Use-Cases, sowie der Programmierung und Umsetzung von zuverlässigen Deep Learning Systemen in Produkten“, so Schaal. Nach Stationen bei Google, Intel und McKinsey haben sich die beiden Gründer Sebastian Schaal und Timon Ruban in Stanford kennengelernt. Sie entschieden sich 2017 nach München umzuziehen, um europäischen Firmen dabei zu helfen, die Adaption von Deep Learning voranzutreiben und sie zielgerichtet bei dem Einsatz zu unterstützen. Luminovo wurde aus der Überzeugung gegründet, dass KI den Menschen unterstützen und nicht ersetzen wird. „Aus diesem Grund stellen wir in all unseren Projekten den Menschen in den Mittelpunkt und entwickeln Lösungen, die es Mensch und Technologie ermöglichen, Probleme hybrid und daher effizient zu lösen“, erklärt Ruban. „Deshalb besteht unsere eingeführte Innovation, dass wir menschlichen Input für kritische Entscheidungen nutzen, um das Training unseres Modells kontinuierlich fortzusetzen.“ Solche Aufgaben beinhalten beispielsweise das Klassifizieren und Überwachen von Bildern und Texten sowie das Extrahieren von Informationen.

Deep Learning Lösung zur Bilderkennung für ProSiebenSat.1

Luminovo hat als Beispiel gemeinsam mit ProSiebenSat.1 eine Lösung entwickelt, die Filmmaterial auf nicht jugendfreie Inhalte präzise,schnell und kostengünstig überprüfen kann. Das System wird parallel zum Menschen in den Prozess integriert und zielt darauf ab, menschliche Entscheidungen nach und nach besser zu verstehen und zu spiegeln. Damit wird dem Kunden ermöglicht, höhere Qualität zu niedrigeren Kosten zu erzielen. Konventionelle Machine Learning Methoden versuchen hingegen, den Menschen vollständig zu ersetzen. Sie sind dabei häufig nicht zuverlässig genug, kompliziert zu verwalten oder auf regelmäßige Überarbeitung angewiesen. Die hybride Lösung von Luminovo hingegen überzeugt durch hohe Zuverlässigkeit von Anfang an, da Mensch und Maschine zusammenarbeiten. So kann flexibel auf Veränderungen und Datenstrukturen reagiert werden und diese stetig verbessert werden, ohne dass eine aufwendige Überarbeitung des Modells als separater Prozess notwendig ist.

Luminovo wurde 2017 von Sebastian Schaal und Timon Ruban in München gegründet. Das Startup unterstützt Unternehmen dabei, Geschäftsprobleme mit der Hilfe von Deep Learning zu lösen. Die Technik soll den Menschen bei zeitaufwendigen, eintönigen Aufgaben unterstützen und ihnen mehr Zeit geben, sich auf kreativere Aufgaben zu konzentrieren.

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Luminovo
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Bildquelle: ©Luminovo

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Leidenschaft für Technologien, die die Zukunft verändern

Blumenkränze, Nebelmaschine und Seifenblasen: Das Data Festival hatte nichts mit einer normalen Konferenz zu tun – schon gar nicht im Tech-Bereich. Über 450 Teilnehmer aus 16 Nationen kamen in München zusammen, um sich miteinander zu vernetzen und sich mitunter über Data Science, Machine Learning, Blockchain und Data Visualization auszutauschen und weiterzubilden.

Teilnehmer aus Australien, Brasilien, Japan und vielen weiteren Ländern staunten nicht schlecht, als der Countdown zur dreitägigen Tech-Konferenz „Data Festival“ begleitet von Strobo-Licht und lauter Elektro-Musik losging. Lautes Raunen ging durch den Raum und von Beginn an war klar: Hier herrscht ein ganz anderer Wind, als auf standardmäßigen Konferenzen. Die Mission des Data Festivals lautet: Deutschland muss beim Thema Artificial Intelligence aufholen. Während es 2018 noch 250 Teilnehmer waren, meldeten sich dieses Jahr über 450 Teilnehmer aus allen Teilen der Welt an. Um dem internationalen Publikum gerecht zu werden, wurden fast alle Vorträge auf Englisch gehalten. Vertreten waren über 130 Unternehmen aus zwölf Industrien. „Ein Beweis dafür, dass KI längst nicht mehr nur in der Automobilindustrie eine Rolle spielt, sondern mittlerweile nahezu jede Branche erreicht“, sagt Alexander Thamm, Geschäftsführer der Data Festival GmbH und der Alexander Thamm GmbH. Das Event wurde von dem unabhängigen Beratungs- und Analystenhaus BARC und der Data Science- und AI-Beratung Alexander Thamm GmbH ins Leben gerufen und fand im April 2018 erstmals in München statt.

Deutsche Unternehmen hinken in Sachen Data Science hinterher. Julia Butter von der Scout24 AG bringt es in ihrem Vortrag auf den Punkt: „AI ist wie Teenager Sex. Alle reden darüber, die wenigsten tun es und die, die es tun fragen sich, ob sie es richtig machen.“ Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer von BARC betont: „Deutsche Unternehmen können sich nur verbessern, wenn mehr miteinander gesprochen wird: Über erfolgreiche Ansätze, aber auch über Probleme, und Hindernisse.“ Um aus Fehlern zu lernen und einen ehrlichen Austausch für Data und AI-Experten zu ermöglichen, endete das Event mit den sogenannten Fuckup Sessions. Anwenderunternehmen wie Continental, BASF und Telefonica zogen blank und sprachen sehr ehrlich über gescheiterte Projekte. Ein wichtiger Unterschied zu anderen Konferenzen, deren Ziele eher Werbeeffekte sind, anstatt der Aufbau einer Community.

Vom 17.-19. März 2020 wird das Data Festival zum dritten Mal stattfinden. Tickets gibt es ab sofort unter datafestival.de

Über das Data Festival
Das Data Festival ist eine dreitägige Konferenz, in der sich Experten und Unternehmen unter anderem aus den Bereichen Artificial Intelligence, Data Science, Machine Learning, Data Engineering über aktuelle Technologien und Zukunftstrends austauschen. Ziel ist es, die Data Community in Deutschland zu vernetzen, um von Erfahrungen zu lernen, Wissen zu transferieren und sich über künftige Entwicklungen auszutauschen. Für die Zukunft sollen weitere Formate und Austauschmöglichkeiten wie Meet-Ups und Roadshows geschaffen werden. www.datafestival.de

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GridGain® Professional Edition 2.7 führt TensorFlow-Integration sowie Transparent Data Encryption im Ruhezustand ein und steigert Usability

Durch native TensorFlow Integration ermöglicht GridGain nahtloses Deep Learning

GridGain® Professional Edition 2.7 führt TensorFlow-Integration sowie Transparent Data Encryption im Ruhezustand ein und steigert Usability

(Bildquelle: GridGain)

Foster City Kalifornien/München – 13. Dezember 2018 – GridGain Systems, Anbieter von In-Memory-Computing-Lösungen auf Basis von Apache® Ignite™, kündigt heute die Verfügbarkeit seiner GridGain Professional Edition 2.7 an. GridGain Professional Edition 2.7 unterstützt Apache Ignite 2.7 und beinhaltet eine TensorFlow™ Integration für ein verbessertes Training von Deep-Learning-Modellen. Zudem bietet die neue 2.7 Version eine optimierte Usability, inklusive erweitertem Support für Thin Clients. Die Sicherheit wird durch Transparent Data Encryption im Ruhezustand verbessert. Zusammen vereinfachen diese neuen Features die Nutzung der GridGain In-Memory-Computing-Plattform für zahlreiche Anwendungsszenarien, wie beispielsweise das Erreichen der hohen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, die für die Implementierung eines Continuous Learning Modells für die digitale Transformation nötig sind.

TensorFlow Integration für leistungsstarkes Training von Deep-Learning-Modelle
TensorFlow, ein beliebtes Open-Source Deep-Learning-Framework, ist eine Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen. Seine flexible Architektur ermöglicht eine einfache Bereitstellung der Berechnung auf einer Vielzahl von Geräten und Plattformen (CPUs, GPUs, TPUs).

Die Integration von TensorFlow ermöglicht es GridGain-Anwendern, die mit GridGain gespeicherten Daten einfach mit TensorFlow zu verwenden. Als speicherinterne Datenquelle für TensorFlow können GridGain-Anwender das TensorFlow Deep-Learning-Framework für das Training von Deep-Learning-Modellen in Echtzeit nutzen, ohne dass ein eigener Datenspeicher für TensorFlow erforderlich ist.

GridGain Professional Edition 2.7 enthält zudem neue Preprocessing-APIs und zusätzliche Machine-Learning-Algorithmen. Die Algorithmen erleichtern es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit von GridGain In-Memory-Computing-Funktionen auf mehr Machine-Learning-Anwendungsfälle wie Erkennung von Kreditkartenbetrug, Hypothekengenehmigungen oder E-Commerce-Produktempfehlungen anzuwenden.

Erweiterter Support von Programmiersprachen
GridGain Professional Edition 2.7 bietet ab sofort erweiterten Support für Thin Clients und unterstützt mehr Programmiersprachen, darunter Python, Node.JS, PHP, C++, .NET und Java. Der Support dieser Thin Clients erleichtert die Programmierung, da Anwender ihre bevorzugte Sprache verwenden können.

Transparent Data Encryption im Ruhezustand
GridGain Professional Edition 2.7 verfügt auch im Ruhezustand eine transparente Datenverschlüsselung. Die Verschlüsselung wird auf alle im GridGain Persistent Store gespeicherten Daten angewendet. Selbst wenn ein Cyberkrimineller in ein GridGain-Cluster eindringen würde, könnte er die Daten nicht im Klartext sehen.

„Unsere neueste Version der GridGain Professional Edition macht es deutlich einfacher Deep Learning mit TensorFlow zu nutzen“, sagt Terry Erisman, Vice President of Marketing bei GridGain Systems. „Außerdem ist GridGain ab sofort noch einfacher zu implementieren und zu sichern, so dass alle Anwender In-Memory-Computing mit der hohen Leistung und massiven Skalierbarkeit nutzen können, die sie für ihre Initiativen zur digitalen Transformation oder Omnichannel-Kundenansprache benötigen.“

Über GridGain® Systems

GridGain Systems revolutioniert den Echtzeit-Datenzugriff und die Datenverarbeitung, indem es eine In-Memory-Computing-Plattform auf Basis von Apache® Ignite™ anbietet. GridGain-Lösungen werden von globalen Unternehmen in den Bereichen Finanzen, Software, E-Commerce, Einzelhandel, Online-Business-Services, Gesundheitswesen, Telekommunikation und anderen wichtigen Branchen eingesetzt. Dazu gehören Kunden wie Barclays, ING, Sberbank, Finastra, IHS Markit, Workday und Huawei. GridGain bietet eine bislang nie dagewesene Geschwindigkeit und massive Skalierbarkeit für Legacy- und Greenfield-Anwendungen. Die auf einem verteilten Cluster von Commodity-Servern installierte GridGain-Software kann sich zwischen den Anwendungs- und Datenschichten (RDBMS, NoSQL und Apache® Hadoop®) implementiert werden und erfordert kein Rip-and-Replace der vorhandenen Datenbanken. Zudem kann sie als transaktionale In-Memory SQL-Datenbank eingesetzt werden. GridGain ist die umfassendste In-Memory-Computing-Plattform für hochvolumige ACID-Transaktionen, Echtzeitanalysen, Web-Scale-Anwendungen, kontinuierliches Lernen und HTAP. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.gridgain.com

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Technologietreiber Logivations auf der LogiMAT 2019

Maschinelles Lernen für eine industrielle Kamera-Infrastruktur trackt Transporter und Warenbewegungen, steuert FTF und verbessert die Sicherheit

Technologietreiber Logivations auf der LogiMAT 2019

Kamerageführte FTF sowie Tracking LIVE im Einsatz

Die Logivations GmbH, internationales Consulting- und Technologieunternehmen mit Sitz in München, zeigt vom 19. – 21. Februar 2019 auf der LogiMAT in Stuttgart Neuheiten rund um Logistik und Produktion. Gleich auf 2 Messeständen (Halle 7 G01 und Halle 8 F05) präsentieren die Experten von Logivations innovative Technologien für die ganzheitliche Planung, Steuerung und Optimierung aller Aspekte der Logistik auf Basis modernster Optimierungs- und Web-Technologien sowie Verfahren des „Deep Machine Learning“.

Mit der Softwarelösung W2MO und der innovativen Kamera-Infrastruktur revolutioniert Logivations den Alltag in Industrie und Logistik. Das System erlaubt eine redundante und fehlerkorrigierende Konfiguration, da mehrere Kameras gleichzeitig dieselben Objekte und Bereiche erfassen können und deren absolute Position bestimmen.

Logivations ist eine internationale Consulting und Cloud Computing Company mit Sitz in München. Das Unternehmen entwickelt innovative Lösungen für das ganzheitliche Design und die ganzheitliche Optimierung aller Aspekte der Logistik auf Basis modernster Optimierungs- und Web-Technologien sowie Verfahren des „Deep Machine Learning“. Die Softwarelösung W2MO ist „die“ Internetplattform zur Gestaltung, 3D-Visualisierung, Optimierung und Bewertung logistischer Prozesse – und dabei sehr benutzerfreundlich und leicht zu integrieren. Bereits über 30.000 professionelle Anwender weltweit nutzen W2MO direkt aus der Cloud oder lokal installiert. Als SAP Application Development Partner kann Logivations auch eine schnelle und einfache Integration in SAP anbieten. W2MO wurde mehrfach von Expertengremien ausgezeichnet, u.a. auf der LogiMAT 2011 zum „Besten Produkt“, der US-Analyst Gartner Inc. ernannte Logivations 2013 zum „Cool Vendor in Supply Chain Management Applications“ und auch der Volkswagen Konzern wählte Logivations im November 2016 zum „Top-Innovator des Volkswagen Scoutings Logistikinnovationen“. www.logivations.com

Kontakt
Logivations GmbH
Richard Brüchle
Oppelner Str. 5
82194 Gröbenzell
+49 89 2190975-0
marketing@logivations.com
http://www.logivations.com

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QCT und ThinkParQ demonstrieren die erfolgreiche Kombination aus QCT-Hardware und BeeGFS Softwarelösung

QCT und ThinkParQ demonstrieren die erfolgreiche Kombination aus QCT-Hardware und BeeGFS Softwarelösung

QuantaGrid D52BQ-2U Dual-Socket-Server (Bildquelle: copyright – QCT)

Kaiserslautern/Düsseldorf, 18. Oktober 2018 – Quanta Cloud Technology (QCT), ein weltweiter Anbieter von Cloud Computing Hardware, Software und Dienstleistungen für Datencenter, sowie sein Softwarepartner ThinkParQ GmbH (TPQ), eine Ausgliederung des Fraunhofer ITWMs, sind bereit für die nächste Stufe ihrer Zusammenarbeit. QCT DACH präsentiert Kunden in seinem Europa-Hauptsitz in Düsseldorf die Vorteile der Integration der BeeGFS Lösung von ThinkParQ in seine neue QxSmart High-Performance Computing (HPC)/Deep Learning (DL) Anwendung. BeeGFS (ehemals FraunhoferFS) ist ein paralleles Dateisystem, das hinsichtlich Datendurchsatz speziell für Hochleistungsrechner („High Performance Computing“) entwickelt und optimiert wurde. Dank der einfachen Installation auf der bewährten QCT Hardware und der Optimierungsmöglichkeiten durch die QxSmart-Lösung, können Anwender die Leistung und Kapazität der ThinkParQ-Lösung mithilfe der nutzerfreundlichen grafischen Benutzeroberfläche an Tausenden von Nodes nahtlos skalieren.

Bereits im November 2017 hatten sich QCT und ThinkParQ zusammengeschlossen, um die Bereitstellung I/O-intensiver HPC-Cluster voranzutreiben. Nun haben beide Partner beschlossen, die Kooperation auf das nächste Level zu heben. In der europäischen Zentrale von QCT zeigen sie ein kleines, auf dem Intel® Rack Scale Design basierendes HPC-System, das die BeeGFS Lösung integriert und ihre Funktionen vorstellt. Präsentiert wird ein System mit bis zu fünf Servern im laufenden Betrieb. Basierend auf QCTs Flaggschiff-Lösung QuantaGrid D52BQ-2U wird die reibungslose Integration der Softwarelösung BeeGFS mit der Hardware von QCT demonstriert. Der QCT Server überzeugt hierbei durch die Verwendung werkzeuglos installierbarer 2,5″/3,5″ HDDs oder SDDs, durch bis zu 5x PCIe-Erweiterungssteckplätze in einem 1U-Gehäuse sowie eine hohe Rechenleistung und Speicherdichte.

Das Basismodel dieses Servers verwendet einen skalierbaren Intel® Xeon® Prozessor und erreicht eine Spitzenleistung von 2x FLOPs mit bis zu 112 Threads pro Server. Zur einfachen Überwachung des Systems bietet QCT sein eigenes intuitives Managementsystem für Datencenter (QSM), das mit den Industriestandard RESTful API und Intel RSD integrierbar ist. Die Referenzarchitektur der QxSmart HPC/DL-Lösung von QCT passt sich perfekt jeder Anforderung in den Bereichen HPC oder Deep Learning an. Zudem eignet sich das QCT-Servermodell QuantaGrid D52BQ-2U sehr gut für Workloads im Bereich Metadatenspeicherung als auch im Bereich Objektspeicher. Dadurch sind mehrere Speicherkonfigurationen möglich, einschließlich optionalem NVMe-Tier, HBA-Pass-Through und Legacy-MegaRAID mit Backup-Lösungen für den Cache, die auf verschiedene softwaredefinierte Workloads zugeschnitten sind. Darüber hinaus bietet das gezeigte Modell flexible I/O-Optionen, einschließlich einer Vielzahl von SAS mezzaninen- und OCP NIC/PHY mezzaninen Optionen, sodass Anwender die zusätzlichen Kosten unnötiger LOM- oder RAID-Controller vermeiden können.

Dazu Frank Herold, CEO von ThinkParQ: „Das gezeigte Modell nutzt unsere anwenderfreundliche BeeGFS- Lösung und demonstriert deren maximale Skalierbarkeit und Flexibilität, wie etwa bei BeeGFS on Demand (BeeOND). Zudem demonstriert die IT-Umgebung mit dem sogenannten Buddy Mirroring oder dem neu eingeführten Storage Pool-Konzept maximale Flexibilität für verschiedene Kundenanforderungen und beweist damit den Nutzwert einer integrierten QCT- und ThinkParQ-Lösung. „

Bildmaterial zu dieser Meldung finden Sie unter: https://www.qct.io/product/index/Server/rackmount-server/2U-Rackmount-Server/QuantaGrid-D52BQ-2U

Sie finden QCT auch auf Facebook und Twitter – hier erhalten Sie ebenfalls die neuesten Informationen und Produktankündigungen.

Über Quanta Cloud Technology (QCT)
Quanta Cloud Technology („QCT“) ist ein globaler Hardware Anbieter für Rechenzentren. Das Unternehmen hat von Beginn an maßgeblich mit zur Verbreitung und Standardisierung der Hyperscale Datencenter Technology beigetragen. Die Produktpalette besteht aus Computing Servern, Storage Servern, Netzwerk Switches, Rack-Systemen und kompletten Cloud Lösungen, die alle samt Skalierbarkeit, Effizienz, Zuverlässigkeit, und einfache Bedienbarkeit im Design beinhalten. Sämtliche Produkte sind auf flexible Auslastungen hin konzeptioniert.
QCT bietet Anwendern das volle Spektrum von Hardware Peripherie und Dienstleistungen für moderne Rechenzentrums Technologie, angefangen von der Entwicklung und dem Zusammenbau von Rack-Systemen, bis hin zur Optimierung von Einheiten oder kompletten Server Banken. Das alles gibt es weltweit lieferbar und quasi alles unter einem Dach.
QCT ist ein Tochterunternehmen der Quanta Computer Inc., einem Fortune Global 500 Technologie Konstruktions- und Produktionsunternehmen.
Weitere Informationen finden Sie unter: http://www.qct.io/

Alle Marken, Namen und Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

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Internationales

Deep Learning Market: Market Shares, Trends, Top Key Players, Industry Overview and Global Forecast to 2023

The deep learning market was worth USD 2.28 Billion in 2017 and is expected to reach USD 18.16 Billion by 2023, at a CAGR of 41.7% from 2018 to 2023. The base year considered for this study is 2017, and the forecast period is from 2018 to 2023.

Software to hold largest market share from 2018 to 2023

Software currently holds the largest market share, while the market for services is expected to grow at the highest CAGR between 2018 and 2023. The software segment consists of software frameworks and platforms/APIs developed using algorithms and codes that enable hardware to carry out deep learning programs. Manufacturers and software providers offer different solutions (frameworks/software development kits (SDKs)) and APIs/platforms that are open to developers working on deep learning programs. For example, Qualcomm offers Zeroth SDK, which helps users and developers use Snapdragon 820 capabilities for deep learning applications such as image and sound processing, including speech recognition. The hardware segment consists of processor chips used for running deep learning algorithms based on neuromorphic architecture and/or von Neumann architecture.

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Deep learning market for data mining to grow at highest CAGR from 2018 to 2023

Data mining abstracts related data from files, such as image, video, and audio. With the advent of new technologies, natural language processing and visual data mining have been developed using deep learning techniques. Data mining is used in the following applications: sentiment analysis, machine translation, fingerprint identification, cybersecurity, and bioinformatics. Deep learning offers faster and better memory utilization than traditional computing systems. As data mining is a complex operation, it requires complex hardware architecture and algorithms to perform computational functions, along with service and maintenance of systems. Thus, the demand for services in data mining is expected to grow significantly between 2018 and 2023.

Security to account for largest market size among other end-user industries between 2018 and 2023

Deep learning- and AI-based systems are being significantly used in antivirus and antimalware solutions owing to the rise in cybersecurity attacks across the world. The increasing use of mobile devices for a wide range of applications, such as social networking, emails, remote monitoring, phone banking, and data storage, opens doors for hackers to attack, thereby making networks more vulnerable to risks. The rapid adoption of cloud-based services, along with the user-friendly approach of antivirus/antimalware solutions, is contributing to the growth of this application in the deep learning market for security. The adoption of DL technologies for encryption is likely to witness growth in the coming years.

 Target Audience

  • Chipset manufacturers
  • Cloud service providers
  • Commercial banks
  • Deep learning/machine learning solution providers
  • Device manufacturers
  • DL platform providers
  • Investors and venture capitalists
  • Manufacturers and people implementing AI technology
  • Raw material and manufacturing equipment suppliers
  • Research organizations, universities, and consulting companies
  • Semiconductor companies
  • System integrators
  • Technology investors
  • Technology providers

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The deep learning market comprises hardware manufacturers such as NVIDIA (US), Intel (US), General Vision (US), Graphcore (UK), Xilinx (US), and Qualcomm (US); and deep learning solution providers such as Google (US), Microsoft (US), AWS (US), Sensory Inc. (US), and IBM (US). The other key hardware manufacturers are Samsung Electronics (South Korea), Micron Technology (US), and Mellanox Technologies (Israel).

Computer/Internet/IT

Deep learning (DL) Market: Market Shares, Trends, Industry Overview and Global Forecast to 2023

Deep learning (DL) is a part of machine learning technique that uses many layers of linear and nonlinear information processing for supervised and unsupervised features of extraction and transformation for pattern analysis and data representation by enabling end-to-end optimization. The deep learning market is estimated to be valued at USD 3.18 billion in 2018 and is likely to reach USD 18.16 billion by 2023, at a CAGR of 41.7% from 2018 to 2023.

Improving computing power and declining hardware cost are fueling the growth of the deep learning market. Compute-intensive chipset is one of the critical parameters for processing AI algorithms (including DL algorithms), as the faster a chipset, the faster it can process the huge data required to create a fully functional AI system. DL chipsets are mostly deployed in data centers/high-end servers as end-computers are currently incapable of handling such huge workloads and do not have enough power and time frame.

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In terms of offerings, the deep learning market for services is expected to grow at the highest CAGR. Deep learning technology is highly complex in nature requiring the implementation of sophisticated algorithms. Deep learning systems require installation; training; and support and maintenance services. Most companies that manufacture and develop deep learning systems and related software provide both online and offline support depending on the application. In terms of applications, the market for data mining is expected to witness the highest growth between 2018 and 2023. The increasing use of data mining in data analytics, cybersecurity, fraud detection, and database systems is fueling the growth of deep learning in data mining applications.

In terms of end-user industries, the deep learning market for manufacturing is expected to grow at the highest CAGR during the forecast period. In the manufacturing sector, deep learning technology is used in industrial robots, machine vision systems, and others to improve the process and product quality, minimize cycle time, and increase the efficiency of the manufacturing process as a whole. Deep learning technique is used to help robots recognize, process, and respond to the environment around them to adopt new skills through practice.

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The deep learning market in APAC is expected to grow at the highest CAGR from 2018 to 2023. In APAC, China is the largest market for artificial intelligence, followed by Japan; this makes the region an attractive market for machine learning and deep learning applications. Applications such as algorithmic securities trading, healthcare patient data management, and image recognition have a huge potential in the APAC market.

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QCT stellt neue Serverreihe für spezielle Hochleistungsanwendungen im Bereich KI- und HPC-Workloads vor

QCT stellt neue Serverreihe für spezielle Hochleistungsanwendungen im Bereich KI- und HPC-Workloads vor

QuantaGrid D52G-4U (S5G) Server (Bildquelle: © QCT)

San Jose (USA)/Düsseldorf, 16. Juli 2018 – Quanta Cloud Technology (QCT), ein weltweiter Anbieter von Cloud Computing Hardware, Software und Dienstleistungen für Datencenter, stellt mit dem QuantaGrid D52G-4U einen neuen Dual-Socket-Server vor, der speziell für den Einsatz in Bereichen wie KI (Künstliche Intelligenz)- und HPC (High Performance-Computing) entwickelt wurde. Die auf dem skalierbaren Intel® Xeon® Accelerator Server basierende Lösung bietet derzeit drei verschiedene Baseboards, die für unterschiedliche Anwendungen optimiert wurden.

1. Baseboard für NVIDIA Tesla V100
Der D52G-4U Server unterstützt bis zu acht NVIDIA Tesla V100 SXM2 GPU-Beschleuniger mit einer maximalen Bandbreite von 300 GB/s dank NVLink™ Technologie von GPU-zu-GPU. Aufgrund der hohen Performance im Trainingsbetrieb und des Deep Learning-Einsatzes verkürzt er Forschungs- und Entwicklungszeiten für innovative Geschäftsprozesse.
Der D52G-4U Server bietet eine sehr hohe Performance in allen bekannten künstlichen, neuralen Netzwerk-Umgebungen (Convolutional Neural Network), wie etwa Inception V3 oder dem komplexeren Resnet-50 Netzwerk (siehe Abb. 1). Darüber hinaus erreicht der Server beim Betrieb von GoogleNet über acht NVIDIA® Tesla V100 GPU-Beschleuniger eine Leistungsfähigkeit von 96,2% (siehe Abbildung 2). Mit seiner Skalierungs-Effizienz ermöglicht der D52G Server die größtmögliche Rechenleistung aller GPUs zur Beschleunigung von Trainingsumgebungen.

2. D52G-4U PCIe Baseboard
Diese zweite Basisplatinen-Variante bietet flexible Topologie über acht GPU“s doppelter Breite, um entweder die CPU-zu-GPU-Bandbreite oder den GPU-zu-GPU-Datenaustausch zu verbessern. Dies ermöglicht die Feinabstimmung der Performance verschiedener HPC Applikationen und reduziert das IT-Investitionsrisiko.

3. D52G-4U mit 20 Single Slots
Je genauer die Trainingsumgebung entwickelt werden kann, desto effizienter lässt sie sich später an viele Benutzer im Effektivbetrieb ausliefern, was ein Schlüsselfaktor für erfolgreiche Geschäftsinnovationen ist. Das D52G-4U-Baseboard mit zwanzig Single-Slots kann mit sechzehn energieeffizienten Single-Slot-GPUs, wie der NVIDIA Tesla® P4, simultan enorme Inferenzanforderungen erfüllen.
Die Stock Keeping Unit („SKU“) unterstützt auch die Hardwareschnittstelle Infiniband, die sich durch eine hohe Bandbreite und geringe Latenz auszeichnet, um die Leistung zu skalieren. Zudem unterstützt die SKU 24 Speicherbereiche mit kleinen Formfaktoren und NVMe-SSDs mit niedriger Latenzzeit, um so die Zeiten für das Einlesen von IO-Daten zu reduzieren und das leistungsstarke Gerät mit großen Datenmengen zu versorgen.

Weiterführende Informationen zu QCT“s Produktlinie mit NVIDIA GPU Systemen finden Sie unter: https://www.qct.io/product/index/Server/rackmount-server/GPGPU-Xeon-Phi

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Über Quanta Cloud Technology (QCT)
Quanta Cloud Technology (QCT) ist ein globaler Anbieter für Datencenter-Lösungen. In seinen Anwendungen kombiniert das Unternehmen die Effizienz von Hyperscale Hardware mit Infrastruktur-Software verschiedener führender Anbieter, um künftige Herausforderungen bei der Konzeption und dem Betrieb von Datencentern meistern zu können. QCT betreut Cloud Service Provider, Telekommunikationsunternehmen und Unternehmen, die öffentliche, hybride und private Clouds betreiben.
Die Produktpalette umfasst Hyper-converged und softwaredefinierte Lösungen für Datencenter sowie Server, Storage, Switches und integrierte Racks mit einem vielfältigen Portfolio von Hardwarekomponenten und Softwarepartnern. QCT entwirft, produziert, integriert und betreut modernste Angebote über sein eigenes globales Netzwerk.
QCT ist ein Tochterunternehmen der Quanta Computer Inc., einem Fortune Global 500 Unternehmen. www.QCT.io

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Panasonic stellt auf Deep Learning basierende Gesichtserkennungstechnologie vor

Panasonic Business zeigt auf der IFSEC 2018 seine auf Deep Learning basierende Gesichtserkennungstechnologie

Panasonic stellt auf Deep Learning basierende Gesichtserkennungstechnologie vor

Panasonic Face Server (Bildquelle: Panasonic)

London/Wiesbaden. 20.06.2018 – Die Software zur Gesichtserkennung verfügt in der neuesten Version über eine Deep Learning Technologie, die das NIST (National Institute of Standards and Technology) im Rahmen von unabhängigen Tests als die präziseste Software der Branche bewertet hat. Der Face Server ist in der Lage, Gesichter zu erkennen, die mit herkömmlichen Gesichtserkennungstechnologien schwer zu identifizieren wären. Dadurch können auch Gesichter erkannt werden, die teilweise durch Sonnenbrillen oder Masken verdeckt sind und aus einem seitlichen Winkel von bis zu 45 Grad oder einem horizontalen Winkel von 30 Grad gefilmt werden.

In Kombination mit der Panasonic i-PRO Extreme Kameraserie nutzt die Face Server Technologie den iA Modus (intelligenter Auto Modus) und das Best Shot Feature. Das heißt, die Kamera passt ihre Einstellungen automatisch an, um stets die Kameraparameter zu optimieren und so Bilder der besten Qualität aufzuzeichnen. Durch die iA Funktion findet die Bildanalyse außerdem direkt auf der Kamera anstatt auf dem Server statt. Die Kamera überträgt anschließend nur die besten Bilder, was sowohl die Server- und Netzwerklast als auch die Gesamtsystemkosten reduziert.

Die in Zusammenarbeit mit der National University of Singapore entwickelte Technologie verarbeitet pro Server in Echtzeit die Bilder von bis zu 20 Kameras und kann bis zu 30.000 als Referenz registrierte Gesichter mit hoher Geschwindigkeit durchsuchen.

„Der Face Server definiert die Standards bezüglich der Erkennungsgenauigkeit neu“, sagt Gerard Figols, Category Manager bei Panasonic Security. „Die neue Panasonic Lösung erzielt auch bei teilweise durch Sonnenbrillen oder Masken verdeckte Gesichter eine Erkennungsgenauigkeit von über 90 Prozent und kann sogar Gesichter anhand von bis zu zehn Jahre alten Fotos erkennen.“

Die Plattform ist bereits am Flughafen Tokio-Haneda im Einsatz. Dort hat sie nach einer dreijährigen Testphase die Fingerabdruckerkennung an den Passkontrollen ersetzt. *

Für weitere Informationen zu Panasonic Security Solutions besuchen Sie Panasonic auf der IFSEC 2018 (19. – 21. Juni) am Stand Nr. F608.

* Weitere Informationen zum Einsatz der Technologie am Flughafen Tokio-Haneda finden Sie unter: https://news.panasonic.com/global/press/data/2017/12/en171215-2/en171215-2.html

Weitere Informationen zu Panasonic Sicherheitslösungen finden Sie unter http://business.panasonic.de/sicherheitslosungen/

Über Panasonic System Communications Company Europe (PSCEU)

Panasonic System Communications Company Europe (PSCEU) hat es sich zum Ziel gesetzt, die Arbeit von professionellen Anwendern zu optimieren und ihren Organisationen dabei zu helfen, die Effizienz und Leistungsfähigkeit mit weltweit führender Technologie zu erhöhen. Wir helfen Unternehmen dabei, alle Arten von Informationen zu erfassen, zu verarbeiten und zu übertragen: Bild, Ton, Text und elektronische Daten im Allgemeinen. Mit rund 350 Mitarbeitern, einem großen Erfahrungsschatz in der Entwicklung und im Design, der Möglichkeit für weltweites Projektmanagement und einem großen europäischen Partner-Netzwerk, bietet PSCEU konkurrenzlose Leistungsfähigkeit in seinen Märkten.

PSCEU besteht aus sechs Unternehmenseinheiten:

– Broadcast & ProAV bietet qualitativ hochwertige Produkte für reibungslose Abläufe
im Segment der professionellen Broadcast- und Videolösungen. Endanwender aus den Bereichen Remote-Kamerasysteme, Mischer- und Kontroll-Lösungen, Studiokameras und P2, können vom exzellenten Preis-Leistungsverhältnis profitieren. Des Weiteren umfasst die VariCam Linie professionelle digitale Videokameras, die echtes 4K und High Dynamic Range (HDR) bieten. Sie eignet sich ideal für Film- und Fernsehproduktion, Dokumentationen und Live Events.

– Communication Solutions bietet weltweit führende Kommunikationslösungen inklusive professioneller Scanner-Systeme, Telekommunikationslösungen und SIP-Endgeräte.

– Computer Product Solutions verbessern die Produktivität mobiler Mitarbeiter mit robusten TOUGHBOOK Notebooks und 2-in-1 Geräten, TOUGHPAD Tablets und Handhelds sowie Electronic Point of Sales (EPOS) Systemen. Panasonic ist Marktführer in Europa und hatte im Jahr 2016 mit der Marke TOUGHBOOK einen Umsatz-Marktanteil von 67% im europäischen Markt für robuste Notebooks/Convertibles und mit der Marke TOUGHPAD 56% im Markt für robuste Tablet PCs (VDC, März 2017).

– Industrial Medical Vision bietet Applikationen für verschiedene Segmente wie Medizin, Life Science, ProAV oder Industrie. Das Portfolio umfasst komplette und OEM-Kameralösungen. Endanwender, Systemintegratoren und Distributoren können aus einer Vielzahl an kompletten Produkt- und Komponentenlösungen wählen.

– Security Solutions umfassen Videoüberwachungskameras und -rekorder, Gegensprechanlagen (Video Intercom) und Systeme für Einbruchfrüherkennung.

– Visual System Solutions umfassen professionelle Projektoren und professionelle Displays. Panasonic bietet die größte Bandbreite an visuellen Lösungen und ist europäischer Marktführer im Bereich von Hochleistungsprojektoren mit einem Umsatzanteil von 37,20% (Futuresource, > 5.000 lm (April 2015-März 2016) exklusive 4K & Digital Cinema).

Die Panasonic Corporation ist weltweit führend in der Entwicklung elektronischer Technologien und Lösungen für Kunden in den Geschäftsfeldern Consumer Electronics, Wohnwesen, Automotive und B2B.
Im Jahr 2018 feiert das Unternehmen seinen hundertsten Geburtstag. Seit seiner Gründung expandierte das Unternehmen weltweit und unterhält inzwischen über 500 Konzernunternehmen auf der ganzen Welt. Im abgelaufenen Geschäftsjahr (Ende am 31. März 2017) erzielte Panasonic einen konsolidierten Netto-Umsatz von 61,711 Milliarden EUR. Das Unternehmen hat den Anspruch, durch Innovationen über die Grenzen der einzelnen Geschäftsfelder hinweg Mehrwerte für den Alltag und die Umwelt seiner Kunden zu schaffen. Weitere Informationen über das Unternehmen sowie die Marke Panasonic finden Sie unter www.panasonic.net

Firmenkontakt
Panasonic System Communications Company Europe (PSCEU)
Wanda Nijholt
Hagenauer Strasse 43
65203 Wiesbaden
+49 (0) 173 628 2738
Wanda.Nijholt@eu.panasonic.com
http://business.panasonic.de/

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HBI Helga Bailey GmbH
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Aktuelle Nachrichten Pressemitteilungen

ADASENS mit Partner it-RSC auf der Automotive Testing Expo Europe

Effiziente Engineeringprozesse für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen

 

Lindau, 17. Mai 2018– Auf der weltweit größten Fachmesse für Automobilprüfung vom 5. bis 7. Juni 2018 in Stuttgart, präsentieren die Entwicklungsunternehmen ADASENS Automotive GmbH und it-RSC GmbH ihre neuesten Engineeringtechnologien am gemeinsamen Stand 8260 in Halle 8. Der Fokus von ADASENS zielt auf das vollautomatisierte Testen und Validieren von Algorithmen für kamerabasierte Assistenzsysteme (ADAS) ab. Weitere Schwerpunkte sind die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen. Auf der Messe steht ein hochintegriertes Software-Tool zur Entwicklung und Absicherung von Bildverarbeitungsalgorithmen im Mittelpunkt der Präsentation. Alle Entwicklungsphasen werden dabei in einem Workflow abgebildet, die im Unified System of Tools (USoT) integriert sind. Partner it-RSC ist auf High Performance Computing in der Industrie spezialisiert und zeigt auf der Automotive Testing Expo Europe sein Hochleistungs-System vCAX, eine Virtualisierungsumgebung für grafische Arbeitsplätze und für Deep Learning Prozesse in der Produktion. Das Tool von ADASENS setzt auf das System vCAX von it-RSC auf. Somit wird jetzt eine Plattform angeboten, die hochperformantes Bearbeiten und die Verarbeitung großer Datenmengen realisiert. Dies ermöglicht eine sehr effiziente Gestaltung von Labeling-, Annotierungs-, Trainings-, Test- und Validierungsprozessen.

Für die technologischen Entwicklungen der Automobilindustrie bei unterschiedlichen Assistenzsystemen und beim autonomen Fahren werden enorme Mengen an Daten eingefahren, kategorisiert und verarbeitet, um zu analysieren, effizient zu entwickeln und virtuell testen zu können. Die Unternehmen ADASENS und it-RSC stellen dazu Software-Lösungen vor, die für effiziente Entwicklungsprozesse und somit für ein weitreichend virtualisiertes und kostenoptimiertes Engineering bei Tier-1-Lieferanten sowie OEMs für ADAS-Entwicklungen in der gesamten Automobilindustrie stehen.

Schnelle Engineeringprozesse mit USoT

Mit dem Software-System USoT (Unified System of Tools) bildet ADASENS alle Phasen eines Entwicklungs-Workflows bei kamerabasierten Assistenzsystemen ab. Dabei werden sämtliche Analysen und Ergebnisse in einem System erfasst und in die jeweils nächste Entwicklungsphase geleitet. Jede Phase, vom Fahrzeug-Setup und Integrierung mit Sensordatenerfassung, über die Datenaufbereitung und Aufzeichnung bis Validierung und Resimulation, lässt sich individuell auf das jeweilige Entwicklungsprojekt anpassen. Das System USoT von ADASENS steuert dabei den Arbeitsdurchlauf, indem Prozessabläufe automatisiert werden, und dokumentiert Ergebnisse für den schnellen und einfachen Zugriff aller Beteiligten. Kernstück des USoT ist eine umfassende SQL-Datenbank, die die vollständige Rückverfolgbarkeit und Verfügbarkeit der Daten von den Anforderungen über die Erfassung bis hin zu den Validierungsergebnissen gewährleistet. Entsprechende High Level-Komponenten sind beim Unified System of Tools dazu integriert. Dank des optimierten Workflows der Engineeringprozesse wird die Produktqualität erhöht und der Entwicklungs- sowie Managementaufwand deutlich reduziert.

Virtualisierung und Deep Learning mit vCAX

Mit dem neuen vCAX-System von it-RSC können Entwicklungsingenieure bis zu 50% schneller in ihren Arbeitsabläufen sein. Virtualisiert werden Grafikarbeitsplätze mit CAD und CAE sowie komplizierte CAT- und IPSS-Anwendungen. vCAX arbeitet mit hochperformanter Technik von Dell EMC und Nvidia und eignet sich auch hervorragend für Deep Learning. Dazu werden neuronale Netze eingesetzt, mit denen Maschinen dazulernen und sich innerhalb der Produktionsprozesse selbst optimieren können. Den Hauptanteil bilden dabei die beiden Deep Learning Leistungen Predictive Maintenance und Predictive Quality. Die Kunden erzielen damit merkliche Einsparungen ind er Wertschöpfung, da die Qualität der produzierten Bauteile dauerhaft optimiert und die Kosten für Ausschussproduktion reduziert werden.Gerade bei Projekten mit riesigem Datenaufkommen profitieren die beteiligten Entwickler und Partner von dieser Leistungsfähigkeit. Das komplette System vCAX wird in einem stabilen Flight Case angeliefert und von it-RSC angeschlossen.

 

Über it-RSC:

Die it-RSC GmbH ist spezialisiert auf High Performance Computing in der Industrie. Mithilfe von Virtualisierung und Deep Learning ist das Unternehmen mit Stammsitz in Niedersachsen führend bei Projekten in Predictive Maintenance und Predictive Quality. Produktionsprozesse und Wertschöpfung werden optimiert und Kosten reduziert. Bei der it-RSC ist der Name Programm. Das RockStar Consulting spiegelt die höchsten Kompetenzstufen in der Informationstechnologie wieder und ist somit ein Garant für Qualität und Zuverlässigkeit. Die IT-Experten bei it-RSC verfügen über eine mehr als 20-jährige Erfahrung, sind vielfach zertifiziert und auf die Entwicklung, Implementierung und Pflege individueller IT-Lösungen spezialisiert.

Weitere Informationen unter www.it-rsc.de.

 

Über ADASENS:

Die ADASENS Automotive GmbH mit Firmensitz in Lindau am Bodensee gehört zur FICOSA-Gruppe und agiert innerhalb der FICOSA ADAS Business Unit autark. Als weltweiter Partner und Systemlieferant der Nutzfahrzeug- und Automobilindustrie bietet ADASENS seit 2006 Softwarekomponenten für das vollautomatisierte Testen und Validieren von Algorithmen bei kamerabasierten Assistenzsystemen (ADAS) an. Mit dem Unified System of Tools (USoT) verfügt ADASENS über ein hochintegrierbares Software-Tool zur Entwicklung und Absicherung von Bildverarbeitungsalgorithmen, das alle Entwicklungsphasen in einem Workflow abbildet und dabei die nahtlose Gestaltung von Labeling-, Annotierungs-, Trainings-, Test- und Validierungsprozessen sowie Zugriffe Dritter berücksichtigt. Weitere Unternehmensschwerpunkte liegen bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für autonomes Fahren sowie der Entwicklung zur automatischen Bildkalibrierung von Außenspiegelkameras, die während der Fahrt nach erfolgter Verschmutzungserkennung jederzeit verlässliche Bilddaten liefern.

Weitere Informationen unter www.adasens.com.

 

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Pressekontakte:

ADASENS Automotive GmbH
Von-Behring-Straße 6a
D-88131 Lindau

Jörn Klingemann
Geschäftsführer

Tel.: 08382 / 9114 701
E-Mail: infos@adasens.com

 

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