Wiener Blockchain-Startup in IoT-Verband mit Cisco und Bosch

Als erster österreichischer Partner tritt das Wiener Blockchain-Startup Riddle and Code der Trusted IoT Alliance bei, deren Ziel es ist, mehr Transparenz, Sicherheit und Effizienz für das Internet der Dinge zu schaffen.
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Riddle & Code
Screenshot: Video auf www.riddleandcode.com
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Erst Ende 2016 gegründet, ist das Wiener Blockchain-Startup Riddle & Code bereits weit gekommen. Nach eigenen Angaben ist das Unternehmen „Europas führender Anbieter von Blockchain-basierten End-to-End Lösungen“. Man habe zahlreiche internationale Kunden. Als Referenzkunden können etwa Wien Energie nennen. Für den Energieanbieter schaffte man eine Blockchain-Infrastruktur in einem Stadtentwicklungsgebiet, wo nun, auch mit Smart Meter, neue, Blockchain-basierte Tarife erprobt werden.

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Software und Harware für IoT-Blockchain

Riddle & Code hat sich auf den Internet of Things (IoT)-Bereich spezialisiert. Zu diesem Zweck bietet das Wiener Startup sowohl Software als auch Hardware an. Im Hardware-Bereich arbeitet das Unternehmen etwa mit NFC-Technologie. Durch die Kombination von Blockchain und Kryptografie schaffe man manipulationssichere digitale Identitäten für vernetzte und physische Objekte, heißt es vom Startup. Das ermögliche Maschinen und Geräten autonom und sicher zu interagieren.

Image-Video des Startups

Riddle & Code bei der Trusted IoT Alliance

Nun verlautbarte Riddle & Code den Beitritt zur erst im vergangenen September gegründeten Trusted IoT Alliance. Ziel des internationalen Netzwerks ist mehr Transparenz, Sicherheit und Effizienz für das Internet der Dinge mittels Blockchain-Technologie. Das Open-Source-Konsortium von Blockchain-Technologieunternehmen und IoT-Branchenführern arbeitet an der Schaffung eines sicheren, skalierbaren, interoperablen und vertrauenswürdigen IoT-Ökosystems.

Gerüstet für die Machine Economy

Unter den Gründungsmitgliedern der Allianz sind Unternehmen wie BNY Mellon, Bosch, Cisco, Gemalto, T-Labs und BigchainDB. Die Trusted IoT Alliance entwickelt dabei nicht nur technologische Standards. Sie bietet auch eine Kooperationsplattform für Fortune 5000 und Startups. „Diese internationale Allianz hat das Potential die zentralen Herausforderungen der kommenden Machine Economy effizient zu adressieren“, sagt Alexander Koppel, CEO von Riddle & Code. (PA/red)

+++ Blockchain und IoT: Wenn Autos die Maut selber zahlen +++


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die Redaktion

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Künstliche Intelligenz
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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