Auch heute bin ich mal wieder so frei und verwende einen geschriebenen Text einfach mehrfach. So finden sie den Text einmal hier und einmal auf der Horizont … nur hier im Original und ungeschnitten.
Collision in New Orleans. Tag zwei. Der Schwerpunkt der Vorträge hat sich verlagert. Die Bühne, die gestern noch “FullSTK” hieß, ist heute die “binate.io”. Es bleibt dort allerdings fokussiert auf Entwickler und konkrete Technologien. Aus “SaaS Monster” wurde “PandaConf+ creatiff”. Heute geht es dort also nicht mehr um Software as a Service (SaaS), sondern um Marketing und Design. Es geht um Daten, Daten, Daten und nochmals Daten.
Richtige und “Fake News” unterscheiden sich durche eine verifizierbare Datenbasis. Künstliche Intelligenz ist genau genommen das Lernen eines Computer-Algorithmuses, der sich durch immer mehr Daten verbessert. Aber es hilft uns nicht, einfach nur immer mehr Daten zu haben. Das passiert von ganz alleine. Es wird immer wichtiger, diese Mengen an Daten auch korrekt auszuwerten. Früher hat man das Big Data genannt. Heute hört man den Begriff nicht mehr. Die Herausforderung ist immer noch die Gleiche.
Using real data for real stories
Uns liegen immer größere Berge an Daten vor. Es wird für den einzelnen immer schwieriger, sich durch diese Mengen an Informationen zu navigieren und auch die korrekten Schlüsse zu ziehen. Manchmal geht es nicht einmal um die korrekten Schlüsse, sondern nur darum, welche Kernaussage ziehe ich für mich aus den Daten.
Der Journalismus hat seit jeher die Aufgabe, Informationen verständlich aufzubereiten und zugänglich zu machen. In Zeiten von “Fake News” ist es wichtiger den je, Storys auf Basis von realen Daten zu haben und keine Storys auf anonymen Quellen zu entwickeln, so die Panel-Meinung. Man war sich des Problems bewusst, dass man vielleicht nicht immer jede seiner Quellen nennen kann, um diese zu schützen. Das Thema wurde dann aber nicht weiter besprochen.
Wie sieht also guter Data-Journalismus aus? Man blieb im Grunde bei einer Datenvisualisierung hängen. Eine gute Story bereitet die Daten auf, bietet aber gleichzeitig die Möglichkeit, einfach durch die Rohdaten zu navigieren.
A race to the AI finish line with Williams
1979 baute Williams den ersten Datenlogger in ihren Formel 1 Rennwagen ein, dem Modell FW07. 64kB Daten konnte der Speicher aufnehmen. 20 Minuten hat es gedauert, die Daten auszulesen. 39 Jahre später produziert ein Rennwagen pro Rennen circa 100 Gigabyte an Daten “Wenn er es bis ganz ans Ziel schafft”, scherzte Greame Hackland, CIO von Williams Martini F1-Team.
Für den Rennstall und die Ingenieure sind Daten extrem wichtig. Und sie werden immer wichtiger. In einem heutigen Rennwagen sind über 300 Sensoren verbaut, die alle möglichen Daten erfassen. Bis zu 17,5 Millionen Datensätze werden pro Rennen erfasst. Bisher werden die Daten noch für den Menschen aufbereitet. Die Maschine zieht aktuell keine Rückschlüsse die in die Rennstrategie einfließen.
Sofern es von der Rennleitung erlaubt wird, sagt Hackland, wird der Computer ab 2020 immer mehr die Strategie eines Teams bestimmen. Gerade bei unerwarteten Situationen kann so auf Basis der realen Renndaten viel schneller ein Strategiewechseln erfolgen. Als Technik-Nerd ist das sicher eine unglaubliche spannende Herausforderung. Aber bleibt für uns F1-Fans dann noch genügend Spannung in dem Rennen, wenn der Computer die Strategie festlegt?
How Vespa’s makers build a mobile carrier to help you move more
Piaggio bringt Gita auf die Straßen. Gita ist eine mobile Transporthilfe. Einmal angetippt, fährt die kleine Kugel seinem Besitzer automatisch hinterher. Gute 35 Liter Laderaum bietet das Gefährt.
Interessant ist aber der Gestaltungsansatz, mit dem man den kleinen Transporter entworfen hat. Man hat versucht, eine weiteres Familienmitglied zu entwickeln. Im Designprozess ging es sehr viel um Akzeptanz durch den Menschen. Noch stehen viele autonomen Fahrzeugen skeptisch gegenüber. Erst recht, wenn sie auch noch Platz auf dem Fußweg wegnehmen. Deswegen sieht die kleine Kugel ganz bewusst irgendwie “niedlich” aus und gibt Lebenszeichen in Form von farblichem Licht von sich. Form follows acceptance not function.
Auf akustisches Feedback wurde bewusst verzichtet. Die Stadt ist laut genug. Im Zweifel würde Gita ohnehin nicht gehört werden. Die Bedienung soll so einfach wie möglich sein. Daher ist die einzige Eingabe ein einziger Touch auf einen Knopf an der Oberseite.
Auch das Fahrverhalten ist absolut defensiv. Zusammen mit Motion-Capturing Partners aus Hollywood wurde versucht, das beste Fahr- und Folgeverhalten zu ermitteln. Laut der eigenen Tests offensichtlich mit Erfolg. Menschen gehen sehr offen und ínteressiert auf den kleinen Transporter zu und beschützen ihn sogar vor Fremden.
Will blockchain and smart contracts change the world
Abseits von digitalen Währungen sind sogenannte Smart Contracts ein Anwendungsfall der Blockchain. Smart Contracts sind Protokolle oder Regelsätze, die bei der Abwicklung eines Vertrags helfen sollen. Eine physischer Vertrag ist dabei nicht mehr notwendig. Im Gespräch mit Stephen Wolfram versucht Bradley Tusk zu erörtern, ob Smart Contracts in naher Zukunft maßgeblichen Einfluss haben werden und welchen Anteil die Blockchain hat.
“Smart Contracts wahrscheinlich. Blockchain nicht unbedingt”, so die Meinung von Wolfram. Tatsächlich besteht die Aufgabe von Smart Contracts aus zwei Blöcken. Erstens aus dem Vertrauen in diesen Vertrag. Und zweitens aus der tatsächlichen Umsetzung. Ein vertrauenswürdiger Vertrag lässt sich in der Tat mit einer Blockchain technischen realisieren, wobei die wenigstens User die tatsächliche Implementierung interessiert und mehr Vertrauen in eine Webanwendung haben würden, weil sie vielleicht mit einer Blockchain umgesetzt worden ist. Viel größer ist das Problem, die Abwicklung des Vertrags umzusetzen. Nimmt man beispielsweise eine Unwetterversicherung. Schließt ein User eine Policy ab, die ihm Schadenersatz bietet, wenn sein Eigentum durch ein Unwetter beschädigt wurde, so muss der tatsächliche Schaden erkannt und ggf. geprüft werden (z.B. durch Aufnahmen von Satellitenbildern) und dann eine berechnete Schadensumme überwiesen werden.
Smart Contracts werden kommen. Aber es ist noch ein Weg dorthin, den die Blockchain nicht maßgeblich erleichtert.
Testing self-driving cars for billions of miles … in VR
Durch autonomes Fahren soll der Straßenverkehr in Zukunft um einiges sicherer und einfacher werden und die Zahl der Unfallopfer durch “intelligente” Autos erheblich gesenkt werden. Autonome Fahrzeuge nutzen heute i.d.R. Deep Learning Algorithmen um zu navigieren und Hindernissen auszuweichen. Es wird also nicht genau einprogrammiert, was wann zu tun wäre, da es zu viele Möglichkeiten gibt. Der Computer lernt und verbessert sich selber durch das Gelernte. Dafür muss der Computer entsprechend Testkilometer fahren.
Aber wie kann man den Computer kosten- und zeiteffizient lernen lassen, ohne Abermillionen Test- und Trainingskilometer physisch fahren zu müssen? Dieser Frage geht Danny Shapiro, Automotive Vize-Präsident von NVIDIA, auf den Grund. NVIDIA kommt aus der 3D-Spielewelt. Warum nicht diese 3D-Welten nutzen, um die Algorithmen autonomer Fahrzeuge zu trainieren? Die Sensoren des Computers werden also nicht mehr durch eine reale Welt gefüttert, sondern durch fotorealistische Renderings von Straßen, Fußgängern und Straßenschildern.
Das spart der Industrie nicht nur sehr viele real gefahrene Kilometer. Es schafft auch neue Möglichkeiten. Das Fahren in der Dämmerung oder gegen die Sonne kann in der Realität nur sehr kurze Zeit getestet werden. In einer simulierten Welt kann das den ganzen Tag passieren.
Pitch Semi Finals
Als letzte Veranstaltung am zweiten Konferenztag stand die Center Stage ganz unter dem Motto Startups. Seit dem ersten Tag waren mehr als 70 Startups angetreten, um ihr Unternehmen vor einer Jury zu präsentieren. Den besten Startups winken Kooperationen und VC von Investoren. Die 20 besten hatten es bis in die Semi-Finals geschafft. Das thematische Aufgebot war extrem breit gefächert. Von Preisvergleich-Browsererweiterungen, die Plattformen wie Amazon Konkurrenz machen sollen, bis hin zu einer Applikation, die der steigenden Einsamkeit im Alter durch eine digitale “Enkelkinder”-Community entgegenwirken soll, war alles dabei.
Spannend zu sehen, wie unterschiedlich die einzelnen Startups mit der Drucksituation unter den wachsamen Augen der Jury umgingen und auf die unterschiedlichsten Arten präsentierten. Man darf gespannt sein auf die Bewertung und die getroffene Auswahl, wenn am letzten Konferenztag die letzten drei Kandidaten im Final Pitch gegeneinander antreten und um ein Direktinvestment kämpfen. Sehr positiv zu erwähnen ist hier die Integration der Besucher. Denn nicht nur die Fachjury wählt und bewertet, sondern auch das Publikum wird zur Abstimmung per Collision-App aufgerufen und kann maßgeblich über den Verlauf mitentscheiden.
cheers,
Sebastian
