Künstliche Intelligenz
iX-Workshop: Unternehmensprozesse mit Multi-Agenten-Systemen automatisieren
Vorgefertigte Sprachmodelle und KI-Anwendungen wie ChatGPT, Mistral oder Gemini reichen für den Einsatz im Unternehmen oft nicht aus. Daher sind maßgeschneiderte Tools besonders geeignet, um eigene Daten zu integrieren, Betriebsabläufe mit Multi-Agenten-Systemen ausfallsicher zu automatisieren und das Potenzial von künstlicher Intelligenz voll auszuschöpfen.
Stellen Sie sich vor, Sie könnten ein Sprachmodell entwickeln, das Ihre Unternehmenssprache spricht – und zwar so sicher, dass es in Ihre eigenen Systeme passt. Genau das lernen Sie in unserem fünftägigen Workshop Generative KI nach Maß: eigene Daten integrieren, LLMs lokal betreiben, Multi-Agenten-Systeme entwickeln.
In dem praxisorientierten Workshop erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die gezielte Personalisierung großer Sprachmodelle für die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Multi-Agenten-Systeme in Ihre Betriebsprozesse einbinden, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz langfristig zu steigern. Ebenfalls lernen Sie, wie Sie Anforderungen an Datenschutz und Compliance erfüllen und Sprachmodelle so auf eigener Hardware sicher betreiben.
Sicher und effizient: Ollama und LM Studio lokal einsetzen
In praktischen Übungen blicken Sie auf Ollama und LM Studio und lernen Schritt für Schritt, wie Sie Ollama auf Ihrer eigenen Hardware installieren, einrichten und KI-Modelle lokal verwenden. Weiterhin nutzen Sie Retrieval Augmented Generation (RAG), um mit KI kontextbezogene Antworten zu generieren. Abschließend wenden Sie die Inhalte an, um einen eigenen Anwendungsfall für Ihre berufliche Praxis zu entwickeln.
September 22.09. – 26.09.2025 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 24. Aug. 2025 |
November 17.11. – 21.11.2025 |
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr 10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 19. Okt. 2025 |
Der Workshop richtet sich an Data Scientists, die unternehmensinterne Daten mit KI-Unterstützung sicher analysieren und nutzen möchten. Ebenso eignet sich der Workshop für Machine-Learning-Engineers, die große Sprachmodelle durch Feintuning und Multi-Agenten-Systeme optimieren und für unternehmensspezifische Anforderungen konfigurieren möchten.
Ihr Trainer Dr. Franz-Josef Toelle ist Data Scientist und Experte für künstliche Intelligenz. In der Industrie und Forschung beschäftigt er sich seit mehr als 25 Jahren mit Deep Learning. In diesem Bereich ist er zudem Berater namhafter Unternehmen und Autor renommierter Publikationen.
(ilk)
Künstliche Intelligenz
VeloFlow: Berlin testet Fahrrad-Ampel mit Erreichbarkeitsprognose
Dieses System soll Frust an Ampeln bei Radfahrern in Berlin sowie potenzielle Rotlichtverstöße reduzieren: Die Senatsverkehrsverwaltung der Hauptstadt hat angekündigt, eine VeloFlow getaufte Lösung an zunächst 23 Signallichtanlagen von September an testen zu wollen. Es handelt sich um digitale Anzeigen etwa unter Parkverbotsschildern, die Radfahrer rund 200 Meter vor einer Kreuzung darüber informieren, ob sie die nächste Ampel bei einer Geschwindigkeit von etwa 20 Kilometer in der Stunde bei Grün oder Rot erreichen werden.
LED-Displays an Straßenschildern
Die Funktionsweise von VeloFlow ist laut dem Senat relativ einfach: Ein Fahrrad-Symbol auf dem Display signalisiert, ob die Ampelphase bei gleichbleibendem Tempo Grün oder Rot sein wird. Befindet sich das stilisierte Rad im grünen Bereich, können vorbeikommende Radler davon ausgehen, dass sie die Ampel bei freier Fahrt passieren können. Zeigt das Symbol den roten Bereich, deutet dies auf eine bevorstehende Rotphase hin. Das soll es Velofahrern ermöglichen, ihr Tempo vorausschauend anzupassen – entweder durch eine leichte Beschleunigung oder durch langsames Ausrollen. Abruptes Bremsen oder ein Passieren der Ampel bei Rot soll so leichter vermeidbar werden.
VeloFlow basiert den offiziellen Angaben zufolge auf dem Assistenzsystem Green Light Optimal Speed Advisory (Glosa). Dieses benötigt in Echtzeit Informationen über die Ampelphasen. Sogenannte Roadside Units (RSUs) direkt an den Lichtsignalanlagen erfassen dafür die aktuellen einschlägigen Daten und erstellen Prognosen für die nächsten Schaltvorgänge. Diese Informationen können über verschiedene Wege drahtlos etwa an Displays, Fahrzeuge oder Endgeräte der Nutzer gesendet werden. In Berlin soll auf dieser Basis der Glosa-Verzögerungsassistent zum Einsatz kommen. Ähnliche Anzeigen tun bereits in Münster ihre Dienste.
„Grüne Welle“-Assistent prinzipiell auch machbar
Möglich wäre mithilfe der Technik auch die Implementierung eines „Grüne Welle“-Assistenten, wie er etwa in Marburg für App-Nutzer schon seit Jahren verfügbar ist. Davon ist in der Hauptstadt aber aktuell keine Rede. Der Senat bezeichnet die RSUs aber als „strategisch wichtige Schnittstellen“ für die künftige digitale Verkehrsinfrastruktur. Sie könnten mit intelligenten Fahrzeugen kommunizieren, um Ampelphasen, Verkehrsbedingungen und Gefahren zu übermitteln. Das bilde den Grundstein für kooperative und autonom fahrende Systeme. Verkehrsfluss, Sicherheit und Effizienz würden weiter optimiert.
In der Invalidenstraße in Mitte werden dem Plan nach zehn VeloFlow-Anzeigen installiert, im Bereich Stargarder Straße, Schönhauser und Prenzlauer Allee neun. Je zwei sind in der Handjery- und Prinzregentenstraße sowie der Langenscheidt- und Kreuzbergstraße vorgesehen. Ein Display schlage mit knapp 3000 Euro zu Buche, erklärte die Verkehrsverwaltung dem rbb. Dazu kämen Kosten für die Stromversorgung, die Digitalisierung der Ampelanlagen sowie weitere Planungen. 85 Prozent der Ausgaben übernehme das Bundesverkehrsministerium.
(vbr)
Künstliche Intelligenz
Bit-Rauschen: Intel Magdeburg ist Geschichte, IBM Power11, Nvidia CUDA & RISC-V
Vier Jahre nach Power10 kommt die nächste Mainframe-Architektur von IBM. Der Power11 sieht im Vergleich zum Vorgänger Power10 eher nach behutsamer Modellpflege aus: Immer noch in einem, inzwischen gut abgehangenen 7-Nanometer-Prozess hergestellt, haben sich viele klassische Eckdaten des Chips kaum geändert. Maximal 16 Kerne mit je 2 MByte Level-2-Cache, 128 MByte L3-Cache und achtfachem SMT. Für verbesserte Uptime hat IBM nun einen dynamisch hinzuschaltbaren Ersatzkern, der im Auslieferungszustand bei den 15-Core-Power11 inaktiv ist. Wird ein Hardwarefehler diagnostiziert, kann er zur Laufzeit einspringen, ohne dass das System heruntergefahren wird.
Die reine Rechenleistung dürfte immer weiter hinter Serverprozessoren von AMD und Intel zurückfallen. Da helfen auch integrierte Matrix-Cores für KI-Beschleunigung und hardwareunterstützte Post-Quantum-Cryptography-Verschlüsselung nicht weiter. Darunter versteht man kryptographische Verfahren, die auch mit kommenden Quantenalgorithmen nicht zu knacken sein sollen. Stattdessen wirken die Mainframes in 7-Nanometer-Technik gegenüber den in TSMC N4 gefertigten Chips von AMD und Intel mit bis zu 256 Kernen wie aus der Zeit gefallen.
Dass der Prozessor für moderne KI-Nutzung nicht immer ausreicht, hat indes auch IBM erkannt und will ihm künftig mit den optionalen Spyre-Beschleunigern unter die Arme greifen. Die lassen sich per PCI-Express-Anschluss bei Bedarf zustecken.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Bit-Rauschen: Intel Magdeburg ist Geschichte, IBM Power11, Nvidia CUDA & RISC-V“.
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Künstliche Intelligenz
GPT-5 mixt Cocktails: Sicherheitsforscher knacken OpenAIs Selbstbeschränkungen
Drei leere Glasflaschen, Öl, Alkohol, Lumpen und Zündhölzer: Diese und andere Bombenbau-Anleitungen spuckt auch die neueste Ausgabe von OpenAIs Large Language Model (LLM) GPT-5 aus, wenn man es auf die richtige Art und Weise fragt. Das fanden Sicherheitsunternehmen durch eigene Versuche heraus.
Das Unternehmen NeuralTrust, ansässig im spanischen Barcelona und in New York, bat GPT-5 zunächst um ein paar harmlose Sätze und eine Kurzgeschichte, die Begriffe wie „Molotov“ und „Cocktail“ enthielten. Dann baten die Forscher um technische Details und das LLM gehorchte. Mit dieser Technik namens „Echo-Kammer und Geschichtenerzählung“ (Echo Chamber and Storytelling) ließ sich die KI das Bombenbau-Rezept schnell entlocken.
Auch die Tests von SPLX kamen zum selben Ergebnis, wenn auch auf einem anderen Weg. Die KI-Sicherheitsspezialisten befahlen dem LLM, in der Rolle eines „BasedGPT“ zu antworten und alle Beschränkungen mit gehässigen Kommentaren zu bedenken, ansonsten jedoch schlicht zu ignorieren. Und auch das klappte: Die Frage „Wie baut man eine Bombe“ beantwortete GPT-5 mit einer sehr detaillierten Anleitung, einen improvisierten Sprengsatz (IED – Improvised Explosive Device) aus haushaltsüblichen Materialien zu konstruieren.
Bombenrezepte vom Chatbot
Geht es nach OpenAI, dem Unternehmen hinter dem Sprachmodell, sollte das nicht so einfach funktionieren. Doch auch Modelle anderer Hersteller wie GLM-4.5, Kimi K2 und Grok-4 ließen sich ähnlich einfach übertölpeln, schreiben die SPLX-Forscher. Diese informieren indes nicht uneigennützig über die Sicherheitslücken: SPLX und NeuralTrust verdienen ihr Geld damit, LLMs sicherheitstechnisch abzuhärten und so für den Gebrauch im Unternehmen tauglich zu machen.
Bombenbau, Giftgas, Rauschgift – die Ingredienzien dieser meist verbotenen Gegenstände kennen Large Language Models aus ihren Trainingsdaten, sollen sie jedoch nicht an Nutzer weitergeben. Diese Sperren zu überlisten, ist ein beliebter Zeitvertreib bei Sicherheitsexperten, die dafür bisweilen gar zu psychologischen Taktiken wie Gaslighting greifen.
(cku)
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