Viele Unternehmen haben inzwischen festgestellt, dass sich IoT-Daten und künstliche Intelligenz super kombinieren lassen. Ganze Geschäftsmodelle verändern sich auf dieser Basis! Allerdings kann genau das auch zum Scheideweg für Unternehmen werden: Während zahlreiche Startups im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen und die Branche in China boomt, könnte der Trend andere Unternehmen vom Markt verdrängen, wenn sie nicht mithalten können.

Xander Steenbrugge gibt in seiner Session von der ML Conference 2017 einen Überblick über das Potential der Kombination von IoT-Daten und KIs für die Industrie. Einen Schwerpunkt legt er auf das Thema des Reninforcement Learnings, das für zahlreiche Kontrollaufgaben im industriellen Sektor genutzt werden kann. Von Energieverbrauch und -erzeugung über das Konzept der Predictive Maintenance bis hin zur Reduktion des Verbrauchs an Rohmaterial: Das alles lässt sich mit IoT-Daten und KI optimieren.

Hi, I’m Xander, a young engineer fascinated Machine Learning and Artificial Intelligence.

Through my thesis on brain-computer interfaces at Ugent, I first came into contact with the vast opportunities provided by data driven computer algorithms. After my Master of Science in electrical engineering, I took an extra masters degree in business economics because I believe the combination of these two backgrounds forms an excellent outset to changing the world with good ideas.

I am strongly convinced that intelligent, data driven algorithms will be the main driver of technological progress in the coming decade. Moreover, I believe that combining these systems with upcoming trends in robotics, natural language processing and augmented/virtual reality forms a fascinating platform for advancing the human endeavour in ways we cannot yet imagine.

Currently head of applied research at ML6 and I also run a YouTube vlog on Machine Learning called ‘Arxiv Insights’!