Standards für das aufkommende Edge-Computing

Beim Cloud-Computing werden Daten in eine Cloud ausgelagert und von dort wieder abgerufen. Während die Cloud oft räumlich relativ weit entfernt ist, verfolgt Edge-Computing die Idee, näher am Endgerät zu sein. So werden Energie eingespart und die Übertragungszeit verringert. Am Edge-Computing-Markt versuchen derzeit viele große Anbieter ihre Technologien zu positionieren. Josef Hammer, Doktorand am Institut für Informationstechnologie, hat uns vom „Wild-West-Feeling“ beim Edge-Computing erzählt. Er möchte mit seiner Dissertation einen Beitrag dazu leisten, dass es mehr Standards gibt.

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Da, und doch nicht da: Forschungsprojekt will neue Interaktionen zwischen Menschen oder Maschinen im Cyberspace ermöglichen

Seit Jahren sind wir es nun gewöhnt, via Zoom, FaceTime & Co. online miteinander zu kommunizieren. Auch Operationen oder die Fertigung in Industrieunternehmen sind mittlerweile aus der Ferne möglich. Ein Forschungsprojekt, kürzlich bewilligt durch EU Horizon Europe, möchte nun zu einer neuen Generation immersiver Telepräsenztechnologien beitragen: Die Grenzen zwischen virtueller und physischer Welt sollen dabei noch mehr verschwimmen und die Technologie soll es uns noch besser ermöglichen, an einem anderen Ort zu „sein“, ohne dorthin fahren zu müssen.

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Follow what interests you, and don’t be upset by setbacks

Harald Gietler has just finished his PhD in Technical Sciences, specializing in Information and Communications Engineering. His research work focuses on localization technology. Instead of radar or sonar, Harald uses electromagnetic fields. We talked to him about his field of research and the influence of artificial intelligence. Moreover, he also told us about the reasons why he decided to study at the University of Klagenfurt and why he would advise others to study in Klagenfurt too. Weiterlesen →

Besser und schneller aus Gesundheitsdaten lernen: Neuer Ansatz ermöglicht um 60% reduzierte Lernzeit

Elektronische Gesundheitsakten, wie wir sie auch in Österreich kennen, ermöglichen einen Überblick über Laborwerte, Diagnosen und Therapien. Aus den persönlichen und privaten Daten von Individuen ließe sich – mit Hilfe von Machine Learning – viel für die Behandlung von anderen Menschen lernen. Die Nutzung der Daten ist aber heikel, insbesondere wenn es um stigmatisierte Krankheiten handelt. Im EU-Projekt „Enabling the Big Data Pipeline Lifecycle on the Computing Continuum (DataCloud)“ bemüht man sich darum, neue Formen der Informationsverarbeitung auch für medizinische Zwecke nutzbar zu machen. Entsprechende Erkenntnisse präsentierten Dragi Kimovski und seine Kollegen nun in einer Publikation.

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