{"id":179837,"date":"2019-08-02T14:34:43","date_gmt":"2019-08-02T12:34:43","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=179837"},"modified":"2019-08-02T14:34:43","modified_gmt":"2019-08-02T12:34:43","slug":"mathematik-als-technologie-verbindet-branchen-und-schafft-so-innovationen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/mathematik-als-technologie-verbindet-branchen-und-schafft-so-innovationen\/","title":{"rendered":"\u201eMathematik als Technologie verbindet Branchen und schafft so Innovationen\u201d"},"content":{"rendered":"<p><strong>\u201eDie Zukunft liegt in der Verbindung von Geisteswissenschaften und Mathematik.&#8221; Das sagt Janne <em>Brok<\/em>, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin von <em>Sioux Lime<\/em>. Das Unternehmen nutzt die Mathematik als Technologie zur Prozessoptimierung. Ein weites Feld, in dem verschiedene Bereiche zusammenkommen. \u201eInnovationen beginnen an den Schnittstellen zwischen den Sektoren, aber vor allem in der Zusammenarbeit zwischen alpha&#8217;s und beta&#8217;s.&#8221;<\/strong><\/p>\n<p><em><a href=\"http:\/\/www.limebv.nl\/en\">Sioux Lime<\/a><\/em>, eine Tochtergesellschaft des Dienstleisters <em>Sioux<\/em>, konzentriert sich ganz auf die Mathematik als Technologie. Sie unterst\u00fctzt Unternehmen aus verschiedenen Branchen, von der Logistik bis zur k\u00fcnstlichen Intelligenz. Laut Janne <em>Brok<\/em> w\u00e4chst der Markt f\u00fcr die so genannte Mathware jeden Tag weiter. \u201eEin Kunde will um Beispiel die Geschwindigkeit seiner Maschine erh\u00f6hen. Dann ist es m\u00f6glich, die Skala so zu drehen, dass die Maschine schneller l\u00e4uft, aber irgendwann werden einige Komponenten ausfallen. Wir sind in der Lage, mathematische Formeln zu verwenden, um genau herauszufinden, wo etwas schief geht und Probleme zu beheben.&#8221;<\/p>\n<p>Mathware kann auch auf der Grundlage neuer Technologien wie <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/K%C3%BCnstliche_Intelligenz\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> und <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Maschinelles_Lernen\">maschinelles Lernen<\/a> einen Beitrag leisten. \u201eWir haben zum Beispiel eine Anwendung entwickelt, um Asbestpartikel in Proben schneller zu erkennen&#8221;, erkl\u00e4rt <em>Brok<\/em>. \u201eHeute sitzen hochqualifizierte Menschen den ganzen Tag in Labors und schauen sich Fotos an, um Asbest zu erkennen. Bei der Vorauswahl kann das maschinelle Lernen helfen. Auf diese Weise k\u00f6nnen Fotos \u00fcbersprungen werden, auf denen sicher kein Asbest zu sehen ist. Das spart viel Zeit. Es hilft, den Prozess sicherer, billiger und schneller zu machen.&#8221;<\/p>\n<h3>Mensch und Maschine<\/h3>\n<p>Verschiedene Aufgaben k\u00f6nnen von Maschinen \u00fcbernommen werden. \u201eEs ist technisch m\u00f6glich, einfache Prozesse zu automatisieren&#8221;, sagt <em>Brok<\/em>. Sie glaubt auch, dass menschliches Verhalten und menschliche Sprache von einer Maschine immer besser gelesen werden k\u00f6nnen. Als Beispiel nennt sie einen <em>Sioux-Lime-<\/em>Kunden. \u201eSie stellen Lehrmaterialien f\u00fcr Tablets f\u00fcr Grundschulen her&#8221;, sagt sie. Die Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler erledigen Aufgaben auf einem Tablet. Zu diesem Zweck werden Daten erhoben, z.B. wie viele Fragen falsch beantwortet werden und wie schnell ein Sch\u00fcler sie beantwortet. \u201eDas wird von einem Algorithmus analysiert, der bestimmen kann, wie schwierig eine bestimmte Aufgabe ist, wie schnell jemand lernt und wo er oder sie in Bezug auf die Lernziele steht. Auf dieser Grundlage ermittelt das System, welche Aufgaben f\u00fcr einen bestimmten Sch\u00fcler am besten geeignet sind. Diese sollten relevant sein, nicht zu schwierig und auch nicht zu einfach.&#8221; Das ultimative Ziel ist es, den Lernprozess zu verbessern und zu beschleunigen.<\/p>\n<p>Die Anwendung dieser Technologie kann auch noch einen Schritt weiter gehen. \u201eDurch die enorme Datenmenge k\u00f6nnen wir auch das Verhalten besser und einfacher verstehen&#8221;, sagt <em>Brok<\/em>. Energietransfer ist ein Thema, bei dem das angewendet werden kann. \u201eZum Beispiel k\u00f6nnen Sie verschiedene Arten von Daten zusammenf\u00fchren, um den Energietransfer zu beschleunigen. Denken Sie an Informationen \u00fcber technische Entwicklungen, aber auch \u00fcber menschliches Verhalten. Die technischen Daten k\u00f6nnen zeigen, wie und warum wir auf nachhaltige Energie umsteigen m\u00fcssen. Auch hier ist die menschliche Seite wichtig&#8221;, sagt sie.<\/p>\n<p>Theoretisch k\u00f6nnen bestimmte technische oder nachhaltige L\u00f6sungen funktionieren, aber in vielen F\u00e4llen m\u00fcssen Menschen sie kaufen oder nutzen. Zum Beispiel, wenn es um Solarmodule geht. Einige Leute m\u00f6gen sie nicht oder haben B\u00e4ume im Garten, die das Sonnenlicht abschirmen. Sie kaufen keine Solarmodule. Aber solche F\u00e4lle gibt es in theoretischen Modellen nicht. \u201eUm auch die menschliche Seite abzubilden, braucht man Wissen \u00fcber das menschliche Gehirn.\u201c<\/p>\n<h3>Dienstleister<\/h3>\n<p><em>Sioux Lime<\/em> begann als Institut der Mathematischen Fakult\u00e4t der Technischen Universit\u00e4t Eindhoven (TU\/e). \u201eEs gibt viel akademisches Wissen dar\u00fcber, wie man Prozesse verbessern kann. Das wird jedoch noch relativ wenig genutzt. Daraus ergeben sich viele M\u00f6glichkeiten, Produkte und Prozesse billiger, schneller oder besser zu machen&#8221;, sagt <em>Brok<\/em>. \u201e<em>Sioux Lime<\/em> wurde als Dienstleister in diesem Bereich gegr\u00fcndet.&#8221; Das Unternehmen f\u00fcgt sich nahtlos in die Dienstleistungen der Muttergesellschaft Sioux ein. Dabei liegt der Schwerpunkt auf Software, Mechatronik und Elektronik. \u201eBei Lime liegt der Fokus ganz auf der Mathematik als Technologie. Es kann in allen M\u00e4rkten eingesetzt werden&#8221;, erkl\u00e4rt sie.<\/p>\n<h3>Gute Zusammenarbeit<\/h3>\n<p>Diese Vielfalt ver\u00e4ndert auch die Art und Weise, wie wir im Team arbeiten. \u201eWir arbeiten oft in kleinen Gruppen von vier bis f\u00fcnf Mitarbeitern an Projekten&#8221;, erkl\u00e4rt <em>Brok<\/em>. Die Zusammenarbeit in einer so kleinen Gruppe ist sehr wichtig. \u201eWir m\u00fcssen uns f\u00fcr unsere Vielfalt gegenseitig sch\u00e4tzen. Das klingt alles sch\u00f6n, ist aber oft noch sehr schwierig. Jeder Mensch ist anders und hat unterschiedliche Fachkenntnisse. Das kollidiert manchmal&#8221;, gibt sie zu. \u201eDas Ziel des Projekts ist das Wichtigste, und jeder muss sich hundertprozentig daf\u00fcr einsetzen.\u201c <em>Brok<\/em> sieht nicht nur Herausforderungen innerhalb des Teams. Auch die Zusammenarbeit au\u00dferhalb des Teams ist manchmal schwierig. \u201eEs ist eine echte Herausforderung, einfach anzufangen. Offen zu sein f\u00fcr Zusammenarbeit und die Beitr\u00e4ge anderer. Zu sehen, wie etwas funktioniert. Am Anfang Fehler zu machen ist kein Problem. Am Ende wird das zu einem neuen und einzigartigen Ergebnis f\u00fchren.&#8221;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u201eDie Zukunft liegt in der Verbindung von Geisteswissenschaften und Mathematik.&#8221; Das sagt Janne Brok, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin von Sioux Lime. Das Unternehmen nutzt die Mathematik als Technologie zur Prozessoptimierung. 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