Deep Learning

In der technischen Entwicklung sind aktuell verschiedene Trends zu beobachten. Zum einen werden Dinge „smart“, erhalten also Software-gestützte Funktionalität, zum anderen werden sie vernetzt. Doch was passiert, wenn diese Trends sensible Bereiche betreffen, auf die wir angewiesen sind?

Die rechtzeitige Erkennung von Anomalien in Kommunikationsnetzen ist speziell für zeitkritische Anwendungen wichtig. Denn je mehr Zeit vergeht, desto schwerwiegender können die Folgen sein. Eine Software-Architektur kann mittels Machine Learning Anomalien in Echtzeit erkennen und darauf reagieren.

Dynamic Mobility Nudge: Mit strategischer Datennutzung nachhaltige Mobilität in Städten fördern.