mohr, Autor bei KOSMoS

Federated Learning: Ein Leitfaden zum kollaborativen Training mit dezentralisierten sensiblen Daten – Teil 1

Posted on10. August 202010. August 2020Authormohr

Heutzutage hat der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten aus der realen Welt einen großen Einfluss auf den Erfolg datengesteuerter Projekte, da die Qualität einer Lösung mittels maschinellem Lernen stark von den verfügbaren Trainingsdaten abhängt. Andererseits sind die Dateneigentümer oft nicht in der Lage, ihre Daten weiterzugeben, da diese sensible Informationen wie Betriebsgeheimnisse oder persönliche Informationen, Weiterlesen

TimescaleDB vs. influxDB – Experten für Zeitreihen in Zeiten von IIoT

Posted on6. August 20206. August 2020Authormohr

Eine technologische Fragestellung im Rahmen des Forschungsprojekts KOSMoS stellt die Wahl einer geeigneten Zeitreihen-Datenbank dar, die es erlaubt, hochfrequente Maschinendaten effizient zu speichern und für analytische Zwecke einfach verfügbar zu machen, dar. Michael Schneider von inovex diskutiert unsere Erfahrungen mit den zwei populären Open-Source-Zeitreihen-Datenbanken TimescaleDB und InfluxDB. tl;dr Flexibilität Für das einfache Ablegen von (zeitabhängigen) Weiterlesen

Vortrag auf der “data2day”

Posted on3. August 202011. August 2020Authormohr

Dieses Jahr wird die data2day ein wenig anders stattfinden als gewohnt. Die Konferenz wird wie viele andere Konferenzen online durchgeführt: Mit einem Workshop-Tag und einem Konferenztag mit drei Tracks. Marisa Mohr und Christian Becker vertreten KOSMoS am 20.10. um 15 Uhr mit einem Vortrag zum Thema „Auf dem Weg zu Collaborative-Predictive-Maintenance: Blockchain und Federated Learning Weiterlesen

KOSMoS auf der “Informatik 2020” in Karlsruhe

Posted on13. Juli 20203. August 2020Authormohr

Towards Collaborative Predictive Maintenance Leveraging Private Cross-Company Data: Marisa Mohr, Christian Becker, Ralf Möller und Matthias Richter haben einen Beitrag auf dem Workshop »KI für kleine und mittlere Unternehmen« eingereicht und dort einen Teilaspekt von KOSMoS beschrieben. Der Beitrag »Towards Collaborative Predictive Maintenance Leveraging Private Cross-Company Data« hat die Jury überzeugt und wird im Rahmen der 50. Weiterlesen

Federated Machine Learning: über Unternehmensgrenzen hinaus aus Produktionsdaten lernen

Posted on18. Mai 20209. Juli 2020Authormohr

In vielen Produktionsunternehmen des deutschen Mittelstands spielt die Digitalisierung eine immer größere Rolle. Die derzeit übliche Datenerfassung und -analyse beschränkt sich auf die Optimierung unternehmensinterner Prozesse. In einem nächsten Schritt werden produzierende Unternehmen miteinander verbunden und ein sicheres, digitales Wertschöpfungsnetz geschaffen. Die zentrale Sammlung von Daten über die Unternehmensgrenzen hinweg stellt den Mittelstand vor besondere Weiterlesen