Beiträge für "Fast Forward Future":
1. Zukunft durch nachhaltige Innovation
Prof. Dr. Klaus Mainzer
2. Aktuelle Lösungen des hybriden Quantencomputings
- Basiswissen QC/"Der Hype" und was dran ist
- Crashkurs Anwendungen von QC (Optimierung, Maschinelles Lernen, Simulation)
- Quantenvorteil und Quantennützlichkeit (=quantum utility), oder: "Zurück auf den Boden der Tatsachen"
- Forschungsprojekt QuaST - Quantencomputing nutzbar machen (Vision, Partner, Ergebnisse)
- Perspektive auf die aktuelle Forschungslandschaft im Bereich QC
Benedikt Poggel, Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS, München
3. Automatisiertes Quantum Machine Learning – QML für jederfrau?
Florian Knäble, Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO), Stuttgart
4. Wo sind Stellschrauben auf dem Weg zur Quantum Readiness?
Felix Bickert, Center for Responsible Research and Innovation (CeRRI)
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO), Berlin
5. KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen
Bundesumweltministerium für Umwelt und Klimaschutz
Johannes Buchner, Referent für Data Engineering, Data Science und Machine Learning am Z-U-G:
Zukunft – Umwelt – Gesellschaft gGmbH, Berlin –
Fachgebiet Nachhaltige Digitalisierung und KI
6. Deep Tech Use Cases für die Circular Economy: Building Information Modelling (BIM) für die Infrastruktur - ungelöste Fragen und Probleme
Michael Falk Müller, Head of BIM Infrastruktur Berlin, Schüßler-Plan Ingenieurgesellschaft mbH &
Anna Hoffmann, Transformations- und Zukunftsstrategie
7. Ergebnisse der Cradle to Cradle-Modellregion Nordost-Niedersachsen
Bundesministerium für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen in Zusammenarbeit mit dem Bundesinstitut für Bau -, Stadt -und Raumforschung
Paul Musenbrock, Leuphana Universität, Lehrstuhl Prof. Braungart, Lüneburg
8. Hindernisse auf dem Weg zu Closed Loops in der Circular Economy
Aron Handreke, Geschäftsführer ContainerGrid, München
ContainerGrid bietet eine umfassende digitale Rücknahmeplattform, die den Zugang zu Recyclingmaterialien in industriellen Maßstab sicherstellen soll. Sie erleichtert die Aggregation von Materialflüssen, automatisiert Prozesse für verbesserte Skalierbarkeit und Effizienz und bietet mit der Rückverfolgbarkeit der Recyclingmaterialien über die gesamte Lieferkette hinweg Transparenz.
9. Innovationen in der Erdbeobachtung: „Haystack: Asset Location trough holistic data approach“ (auf Deutsch)
Matthias Sammer, GeoVille, Innsbruck
Satellite-based geo-information solutions
10. Vortrainierte ML-Modelle für die Erdbeobachtung – Transfer Learning and Meta-Learning
Jan Macdonald, dida Datenschmiede, Berlin
Individuelle Machine-Learning-Software für die Prozessautomatisierung
11. Auf dem Weg zur Circular Economy nach der DKWS: Warum die 9-R Strategien nicht reichen
Anna Hoffmann, Transformations- und Zukunftsstrategie, Berlin & Hamburg