(aus einem Artikel von ….)
Autonomes Fahren: Die Begriffe „autonomes Auto“, „selbstfahrendes Auto“ und „fahrerloses Auto“ bezeichnen dasselbe: ein Fahrzeug, das in der Lage ist, seine Umgebung wahrzunehmen und ohne menschliches Zutun zu navigieren. Es kann sein Umfeld mithilfe verschiedener technischer Funktionen wie Radar, LIDAR, GPS, Odometrie und maschinellem Sehen, erkennen. Autonomes Fahren setzt durchgehende Funktionalität voraus, die sich auf alle Bereiche erstreckt – vom Türschloss bis zum Rechenzentrum. Hierzu zählen zum Beispiel hochgradig robuste In-Vehicle-Computertechnik, 5G-Vernetzung, Mensch-Maschine-Schnittstellen und ein Rechenzentrum, das in der Lage ist, enorme Big-Data-Mengen und speicherintensive Modelle für maschinelles Lernen zu unterstützen und zu analysieren.
Big Data: Hinter diesem Begriff verbergen sich extrem große Datenmengen. Diese werden analysiert, um Muster, Trends und Beziehungen zwischen unterschiedlichen Faktoren oder Prozessen zu erkennen. In vielen Fällen werden damit das Verhalten und die Interaktion von Menschen untersucht.
Cloud Computing: Eine Cloud ist ein Netzwerk von Servern, die über das Internet gemeinsam Daten verarbeiten, speichern und abrufen. Mit diesem Ansatz lässt sich eine Vielzahl von Anwendungen effizienter und zuverlässiger ausführen als mit einem einzelnen Server. Es gibt sogenannte Public Clouds, die Einzelpersonen oder Organisationen die Möglichkeit bieten, Computerressourcen zu mieten. Private Clouds befinden sich im Besitz einer einzelnen Organisation und werden ausschließlich von dieser genutzt. Hybrid Clouds stellen eine Kombination aus beiden Modellen dar.
Internet of Things (IoT): Im „Internet der Dinge“ werden traditionell analoge zu „intelligenten“ Objekten aufgerüstet und mit dem Internet verbunden. Zu diesen Dingen gehören zum Beispiel vernetzte Thermostate oder Kühlschränke, Tracking-Systeme für Bekleidung im Einzelhandel oder intelligente Verkehrssysteme. Sobald diese Dinge mit dem Internet verbunden sind, lassen sie sich aus der Ferne steuern und verwalten. Die im IoT generierten Daten können zudem analysiert und visualisiert werden, um wichtige Erkenntnisse über den Betrieb der Geräte zu erhalten.
Silizium-Photonik: Bei dieser Technik werden Daten mittels Licht (Photonen) übertragen. Dadurch lassen sich riesige Datenmengen mit sehr hoher Geschwindigkeit und bei gleichzeitig extrem geringem Stromverbrauch über dünne Glasfaserkabel transferieren, anstatt wie bisher über Kupferkabel. Die Technik überträgt Daten im wahrsten Sinne des Wortes in Lichtgeschwindigkeit über große Entfernungen.
5G: Diese beiden Ziffern bezeichnen die nächste Generation von drahtloser Datenübertragungstechnik. 5G verbindet die bereits bestehenden Mobilfunkstandards 2.5G, 3G, 4G und LTE sowie das WLAN-Funknetz. Diese neue Technologie ist im Begriff, die Art und Weise grundlegend zu verändern, wie digitale Komponenten miteinander kommunizieren und interagieren.
Künstliche Intelligenz (KI) = Artificial Intelligence (AI); Wiki-Artikel: Der Zweig der Computerwissenschaften beschäftigt sich damit, wie Maschinen ihre Umgebung wahrnehmen, lernen, Schlussfolgerungen ziehen, agieren und sich an die reale Welt anpassen. KI kann die menschlichen Fähigkeiten erweitern, gefährliche Aufgaben automatisieren und vielleicht sogar einige der gesellschaftlichen und sozialen Probleme unserer Zeit lösen.
Machine Learning (ML): Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der KI und bezeichnet die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Mithilfe dieser Technik können Computer riesige Datenmengen sammeln und verarbeiten. Indem sie aus den Ergebnissen mathematische Algorithmen ableiten, sind sie in der Lage, zu lernen und zukünftig neue Informationen zu beurteilen.
Deep Learning (DL): Dieser Bereich ist wiederum eine Unterkategorie des maschinellen Lernens. Der DL-Ansatz nutzt neuronale Netzwerkmodelle, um große Datenmengen zu verstehen. Deep Learning kann datengesteuerte Prozesse wie Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere komplexe Aufgaben beschleunigen. Die Technik steckt zum Beispiel hinter der Gesichtserkennungs-Funktion sozialer Medien und wird bei der Umsetzung vollständig autonom fahrender Autos eine entscheidende Rolle spielen.
Augmented Reality (AR): In der erweiterten Realität wird die reale visuelle Umgebung eines Benutzers durch digitale Bilder überlagert. Dadurch können Techniker beispielsweise mit Hilfe einer Datenbrille die Beschriftung von Rohren in einem Kraftwerk sehen, die in der Realität nicht existiert. Auch die Einblendung von Navigationsinformationen oder fiktiven Figuren vor einen realen Hintergrund – wie etwa bei Pokémon Go – gehört zur erweiterten Realität.
Virtual Reality (VR): In der virtuellen Realität sieht der User eine vollständig vom Computer erschaffene Umgebung. In diese taucht er mit Hilfe einer speziellen VR-Brille oder einem am Kopf befestigten Display („Head-mounted Display“) ein. In der virtuellen Realität können Benutzer ansonsten unmögliche Dinge tun, zum Beispiel den Mond erkunden, Asteroiden im Weltraum abschießen oder auf dem Meeresgrund spazieren gehen.
Mixed Reality: In der „gemischten Realität“ koexistieren und interagieren physische und digitale Objekte in Echtzeit.
Merged Reality: Die „verschmolzene Realität“ erfordert technische Tools, die eine neue realistische Erlebniswelt und digitale Abbildungen der physischen Welt kreieren, wie in diesem Video gezeigt wird.