Wie maschinelles Lernen den Markt verändert

Künstliche Intelligenz hat einen Hype ausgelöst - nicht zum ersten Mal. In der Presse liest man von Durchbrüchen im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere mittels Deep Neural Networks. Beispiele von automatischer Bilderkennung bis zur Weltmeisterschaft im Brettspiel «Go» lassen Erwartungen steigen. Ängste auch? Dieser Beitrag bietet (a) eine Einordnung und Erklärung zu den technologischen Hintergründen, destilliert (b) allgemeine "Lessons Learned" über deren Einsatzmöglichkeiten aus praktischen Beispielen und gibt (c) einen Ausblick, wie sich Markt und Gesellschaft zukünftig verändern könnten

Künstliche Intelligenz und Museen – Ein Toolkit

In 2019 the Museums + AI network engaged with 50 senior museum professionals, and leading academics across the UK and US. Alongside these industry focussed events we were delighted to throw open the doors to the public through a series of events called Curator: Computer: Creator that encouraged diverse voices to join the conversation on what AI might look like for museums in the near future in partnership with the Barbican Centre (London), and Cooper Hewitt, Smithsonian Design Museum (NYC). During these workshops and events, we tested, challenged and refined models of practice, workshop formats, and development tools – this toolkit is one of the results of that work. We hope you will use this toolkit when developing future AI projects in your own museum, and signpost colleagues and peers to it as a free resource to support the development of ethically robust project concepts. The toolkit is designed to start a conversation, it does not provide all the answers, or indeed offer solutions, but instead it serves as a foundation for critical engagement with these technologies and the possibilities and challenges that they offer

Ampfer- und Distelbekämpfung im Ökologischen Landbau

Perennial weeds like Rumex spp. and Cirsium arvense are still difficult to control in organic farming systems. The presented results were part of a cooperative project within the Federal Organic Farming Scheme (BÖL) dealing with the control of perennial weeds. Aim of the project was to evaluate present strategies for controlling perennial weeds in organically managed farms and to determine new recommendations. A nation-wide survey of over 150 organic farmers in Germany showed, that ca. 30 % of the arable land is infested with the Canadian thistle (Cirsium arvense). Most of the farmers (n=140) have problems with C. arvense as well as Rumex spp. and/or Agropyron repens. The impact of soil tillage and crop rotation on controlling C. arvense in organic farming was investigated on an agricultural field organically managed at the BBA for several years. It could be proved that by growing highly competitive crops like clover-grass mixture and winter rye shoot densities of C. arvense could be reduced, partly in combination with an increased use of a wing share cultivator. After one-year clover-grass mixture, being mulched three times, the highest decrease of C. arvense abundances was found: At 73 % of the measuring points a decrease of shoot densities of over 50 % was observed. Another strategy, ploughing twice, in autumn and spring, reduced density of C. arvense to a similar extent. In contrast to this a high intensity of stubble cultivation (up to three uses) combined with less competitive crops was not successful. Dock species are presently a particular problem in organically managed grassland. Due to their varying reproduction and survival strategies up to now it has not been possible to control them effectively and above all permanently. The nationalwide survey showed that 85 % of the grassland farmer (n=108) have problems with Rumex spp.. 20 measures – cutting the dock manually or mechanically with WUZI (an automotive machine built by an Austrian farmer) - are an effective instrument for controlling dock. The disadvantage however is the amount of work and the costs this involves. As a result, only 4 % of the organic farmers actually employ direct control of dock at regular intervals, as the survey demonstrated. Here, the tested automotive machine WUZI offers an innovative answer

Ampfer- und Distelbekämpfung im Ökolandbau

Perennierende Unkräuter wie die Ampfer-Arten oder die Acker-Kratzdistel stellen im Ökologischen Landbau immer noch ein großes Problem dar. Im Rahmen des Bundesprogramms Ökologischer Landbau wurde daher in einem Verbundvorhaben der FAL und der BBA verschiedene Fragestellungen zu dieser Thematik bearbeitet: Eine bundesweite Umfrage von über 150 ökologisch wirtschaftenden Landwirten ergab , dass derzeit ca. 30 % der Ackerflächen mit der Acker-Kratzdistel (Cirsium arvense) verunkrautet sind Die meisten Landwirte (n=140) haben sowohl Probleme mit C. arvense als auch mit Rumex spp. und/oder Agropyron repens, 96 von ihnen klagten sogar über extreme Schwierigkeiten mit diesen ausdauernden Unkrautarten. Sowohl in der Umfrage als auch in den Untersuchungen auf der Versuchsfläche zum ökologischen Landbau der BBA Braunschweig stellte sich die Fruchtfolge-Gestaltung als herausragende vorbeugende Regulierungsmethode heraus. Kleegrasanbau in Verbindung mit mehrfachem Mulchen bewirkte in der zweijährigen Versuchsphase einen Rückgang der Disteldichten um 73 %. Ebenfalls erfolgreich, wenn auch aufwändig, war der Anbau einer Klee-Zwischenfrucht nach Sommerfurche gefolgt von einer Frühjahrsfurche und anschließendem Kartoffelanbau. Dagegen blieb eine zweimalige Stoppelbearbeitung nahezu wirkungslos, wenn ihr eine konkurrenzschwache Kultur wie Winterweizen folgte. Ökonomische Zwänge werden jedoch vor allem bei viehlos wirtschaftenden Betrieben den Handlungsspielraum bei der Wahl der Kulturen einengen. Eine erfolgreiche Strategie zur dauerhaften Kontrolle der Acker-Kratzdistel muss daher alle Methoden einschließen, die darüber hinaus standort- und betriebsspezifisch noch zu optimieren sind. Für die Untersuchung von Strategien zur Regulierung der Ampfer-Arten im Grünland wurden vom Institut für ökologischen Landbau der FAL auf dem Versuchsbetrieb Trenthorst Parzellenversuche zur Überprüfung direkter Regulierungsmaßnahmen wie manuelles Ampferstechen, maschinelles Ampferstechen (mittels einer selbstfahrenden Wurzelstechmaschine "WUZI"), Abflammen und einer Kontrolle, alle Varianten einschließlich dem Prüffaktor Nachsaat, angelegt. Die Ergebnisse zeigen, dass das manuelle Ampferstechen die wirkungsvollste direkte Bekämpfungsmethode war. Im Vergleich zur Kontrolle konnte hiermit im Versuchsjahr 2002 ein um 75 %, mit dem maschinellen Ampferstechen ein um 57 % höherer Regulierungserfolg gegenüber der Kontrolle realisiert wurde. Bei der Variante Abflammen lag der Erfolg lediglich um 4 % über dem Niveau der Kontrollparzellen. Der Prüffaktor Nachsaat zeigte witterungsbedingt keine Effekte auf den Regulierungserfolg. Die Umfrage verdeutlicht die Schwierigkeiten mit der Regulierung der Ampfer-Arten im ökologisch bewirtschafteten Grünland. 20 % dieser Betriebe (n=108) gaben an, auf über 30 % ihrer Flächen Probleme mit Ampfer zu haben. Ein regelmäßiges Ampferstechen von Hand wird nur von 4% der Betriebe durchgeführt. Ein leistungsfähiges Gerät zur maschinellen Regulierung könnte für einen überbetrieblichen Einsatz eine interessante Alternative darstellen. WUZI zeigt hier eine innovative Lösung auf. Dennoch sollte das Ausschöpfen indirekter Maßnahmen zur Ampferregulierung oberste Priorität besitzen

FemSMA Corpus Workbench. Ein Werkzeug zur Unterstützung der qualitativen und quantitativen Analyse von textuellen Daten

In various areas of (linguistic) research, there is a need to analyse larger amounts of textual data. Digitisation and the availability of computational linguistics tools offer substantial support in qualitatively and quantitatively analysing those data sets. Keeping, maintaining and presenting data and their metadata within one system facilitate data inspection and browsing. Quick assessment of data sets for the presence or absence of specific textual characteristics is supported by the possibility to manually annotate segments of text with theory-driven meta-information in combination with automatic analysis employing computational linguistics tools and computerized search. In the present contribution, the FemSMA Corpus Workbench CWB is introduced. CWB is a computational linguistics tool for manual and automatic annotation and analysis of text documents. CWB supports storage and maintenance of, and annotation and search in textual data and related metadata. CWB is a client-server application with a web interface as frontend for data inspection and manual annotation. Data storage and automatic processing is done at server side. Automatically annotated are word-level features such as parts of speech; general word features such as capitalisation, character reduplication, abbreviation; swear words and emotion words. Due to its modular system architecture, CWB can be flexibly extended, which, however, requires the involvement of computational linguists to adapt and extend CWB’s automatic analysis and search functionalities, and represent the new functionality in the web interface

Improving Google’s open-source machine learning system TensorFlow

Die künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen werden ein immer wichtigeres Thema. Viele von ihren Algorithmen haben eine Graphstruktur oder können als ein Datenflussgraph repräsentiert werden, wie z.B. ein neuronales Netz. Ein System, welches auf dem Konzept von Datenflussgraphen aufbaut, ist TensorFlow.Bei diesem baut der Nutzer einen Datenflussgraphen, welcher dann von TensorFlow ausgewertet wird. Da für das maschinelle Lernen ein einzelner Datenflussgraph sehr häufig ausgeführt werden muss, ist es nicht unüblich, dass zum Lernen eines Modells Wochen vergehen können. Eine weitere Beobachtung ist, dass die Graphen immer größer werden, und dadurch es vorkommen kann, dass ein Graph im Ganzen nicht mehr auf eine GPU passt. Aus diesen Gründen ist es interessant eine gute Partitionierung für die Graphen zu finden. Momentan bietet TensorFlow noch keine Möglichkeit an, mit der die Graphen automatisch partitioniert werden können. Ein üblicher Ansatz ist daher eine Expertenplatzierung, bei welcher ein Experte eine gute Partitionierung findet. In dieser Arbeit untersuchen wir Algorithmen für die automatische Partitionierung der Graphen. Dabei stellen wir drei Algorithmen vor, welche eine ähnliche oder bessere Geschwindigkeit als eine Expertenplatzierung erreichen. Eine wichtige Beobachtung, die wir in dieser Ausarbeitung gemacht haben ist, dass mehr GPUs nicht immer mehr bringen, sondern es sinnvoll ist den Graphen auf so wenig Geräte wie möglich zu verteilen