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  • NASA-Wissenschaftler ruft ALLE Journalisten zum Handeln auf

    NASA-Wissenschaftler ruft ALLE Journalisten zum Handeln auf

    Dr. Egon Cholakian warnt vor einer globalen Klimakatastrophe im Jahre 2036 – Journalisten in der Pflicht!

    BildIn einer dringenden Videoansprache rief der interdisziplinär arbeitende CERN/NASA-Wissenschaftler Dr. Egon Cholakian alle verantwortungsbewussten Journalisten, denen das Schicksal eigener Familien und der gesamten Menschheit nicht gleichgültig ist, zum sofortigen Handeln auf.

    Laut Dr. Egon Cholakian, der am angesehenen Massachusetts Institute of Technology (MIT) sowie der Harvard Universität studierte, über 40 Jahre Erfahrung in Teilchenphysik, Geophysik und Weltraumforschung aufweist und bereits mit vier US-Präsidenten zusammenarbeitete, steuert die Erde auf eine nie dagewesene Klimakatastrophe zu, die das Ende der menschlichen Zivilisation in nur 13 Jahren bedeuten könnte, wenn wir alle jetzt nichts unternehmen.

    Als Hauptursache für die sich beschleunigende Erwärmung des Planeten nennt Dr. Cholakian eine bisher unzureichend erforschte kosmische Strahlung.

    „…Diese Strahlung destabilisiert den Erdkern, was zu einer Zunahme der Häufigkeit und des Ausmaßes von Erdbeben, Vulkanausbrüchen, Tsunamis, Wirbelstürmen, Überschwemmungen, Dürreperioden und anderen katastrophalen Ereignissen führt…“, so Dr. Egon Cholakian.
    Besorgniserregend sei insbesondere der rapide Temperaturanstieg in den Ozeanen, deren Fähigkeit zur Regulierung bereits durch die Verschmutzung mit Schwefelwasserstoffen (Plastik, Mikroplastik, Nano-Plastik etc.) stark beeinträchtigt ist.

    Laut mathematischem Modell der internationalen Wissenschaftler-Gruppe, welches Dr. Cholakian persönlich geprüft und verifiziert hat, könnte bereits in 7 Jahren die Erde durch irreversible Klimakatastrophen unbewohnbar werden.

    Der Wissenschaftler appellierte eindringlich an die Präsidenten von USA, Chinas und Russlands, Joe Biden, Xi Jinping und Wladimir Putin, sofort ein vereintes internationales Wissenschaftszentrum zur Erforschung der Klimaproblematik einzurichten. Nur mit uneingeschränktem Zugang zu allen wissenschaftlichen Ressourcen und unbegrenzter Finanzierung könne die Menschheit noch gerettet werden.

    Gleichzeitig appellierte Dr. Egon Cholakian, der mit Präsidenten Nixon, Ford, Reagan und George Bush Sr. im Weißen Haus zusammenarbeitete, an alle Regierungen, die Streitkräfte nicht mehr für Kriege, sondern für die Rettung der Bevölkerung bei Klimakatastrophen einzusetzen.

    Auch ein sofortiger Stopp der Meeresverschmutzung sei zwingend notwendig, um die natürliche Kühlfunktion der Ozeane wiederherzustellen. Nur durch eine globale Konsolidierung könne die Menschheit die kommende Klimakrise überleben, so Dr. Cholakian.

    Nach Angaben von Dr. Cholakian arbeitet die internationale Wissenschaftler-Gruppe, die das o.g. mathematische Modell im November 2022 vorgestellt hat, schon seit 27 Jahren interdisziplinär an der Erforschung des Klimas. Diese Wissenschaftler-Initiative hatte schon vor mehr als 10 Jahren vor einer bevorstehenden globalen Klimakatastrophe gewarnt.

    Bislang blieben ihre Warnungen jedoch ungehört. Nun scheint ihre düstere Prognose zur Realität zu werden.

    „…Von Ihnen, den Journalisten, hängt es ab, ob die Bürger der Länder, an deren Präsidenten ich mich heute wende, meine Botschaft beherzigen werden oder nicht. Das Verständnis der Bürger für den Ernst der Lage kann die Richtigkeit der Entscheidung der Staatsoberhäupter erheblich beeinflussen. Wenn die Menschen sie unterstützen und die richtige Entscheidung treffen, wird die Welt gerettet werden. Verehrte Journalisten, auch Sie stehen jetzt an vorderster Front, und bei der Rettung der Welt hängt viel von Ihnen ab, ebenso wie von den Politikern und den Wissenschaftlern…“, so der NASA-Wissenschaftler.
    Die Zeit zum Handeln drängt, liebe Journalistinnen und Journalisten!

    Vollständige Rede im Original kann man auf der offiziellen Website des Projektes Earth Save Science Collaborative (ESSC) ansehen:

    earthsavesciencecollaborative.com

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    Frau Natalie Frick
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  • Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

    Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

    Zwei Drittel der Kunden von Neo4j nutzen Knowledge Graphen, darunter das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) und die NASA

    München, 8. September 2021 – Knowledge Graphen etablieren sich in Unternehmen immer stärker zum Sprungbrett für Künstliche Intelligenz (KI). Laut Gartner wird bei 50% aller KI-Anfragen auch automatisch die Frage nach dem Einsatz von Graphtechnologie gestellt. Bei Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphtechnologie, nutzen bereits zwei Drittel der weltweiten Kunden Knowledge Graphen, um Datensilos zu vernetzen, Kontext (Data Fabrics) zu schaffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Einsatz kommen Graph Algorithmen und Machine Learning Modelle.

    Die steigende Nachfrage nach Knowledge Graphen wird durch drei Trends angetrieben. So investieren Unternehmen im Rahmen der digitalen Transformation weiter in die Automatisierung und setzen dabei verstärkt auf KI und ML. Um den dynamischen Geschäftsanforderungen flexibel nachzukommen, gilt es zudem hochskalierbare Anwendungen bereitzustellen, die mit aktuellen Entwicklungen mitwachsen. Und schließlich erfordert die zunehmende Komplexität von Daten leistungsstarke Lösungen, um stark vernetzte Daten einfach und schnell zu navigieren, zu analysieren und zu verstehen.

    „Digitale Transformation ist mehr als nur die Digitalisierung von Prozessen“, erklärt Dr. Maya Natarajan, Senior Program Director Knowledge Graphs bei Neo4j. „Knowledge Graphen sind der Kern, um Daten so abzubilden, dass Kontext und damit Wissen entsteht – ein wichtiger Schritt in Richtung Künstliche Intelligenz. Der ganzheitliche Ansatz macht es möglich, relevante Daten schnell und sicher zu finden, zu interpretieren und zu nutzen. Die mit Bedeutung angereicherten Daten liefern die Grundlage für Menschen und Maschinen, bessere Entscheidungen zu treffen, komplexe Abfragen durchzuführen und gänzlich neue Einblicke zu gewinnen.“

    Der Anwendungsbereich von Knowledge Graphen ist extrem vielfältig – von der medizinischen Forschung und der Medikamentenentwicklung, dem Talentmanagement im Personalwesen über die Betrugsaufdeckung in Banken und Versicherungen bis zum Digitalen Zwilling in der Entwicklung und Fertigung. Generell lassen sie sich in zwei Typen unterscheiden: Der Actioning Knowledge Graph ermöglicht es, Prozesse auf der Grundlage von Data Assurance, Discovery und Insights zu optimieren und zu automatisieren. Der Decisioning Knowledge Graph zeigt Datentrends auf und unterstützt so Predictive Analytics, Machine Learning und Data Science-Initiativen.

    Das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung e. V. (DZD) baute mit Neo4j einen Knowledge Graphen auf, um die riesige Menge an biomedizinischen Daten über die verschiedenen Standorte deutschlandweit zu verknüpfen, die Krankheit aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu untersuchen und wirksame Präventions- und Behandlungsmaßnahmen zu entwickeln. Die zentrale Wissensdatenbank bietet den Healthcare und Medical Professionals des DZDs einen schnellen und ganzheitlichen Zugang zu internen Daten aus der Grundlagenforschung und klinischen Studien im Kontext der weltweiten Forschung. Graph Algorithmen sowie Natural Language Processing (NLP) vereinfachen das investigative Arbeiten.

    Das Projekt ASTRIAGraph nutzt Neo4j als Knowledge Graph, um Objekte in den Umlaufbahnen der Erde zu beobachten, einschließlich Weltraumschrott. Ziel ist es, Lösungen für eine nachhaltige Raumfahrt zu finden (Orbit Recycling) und gleichzeitig die Sicherheit zukünftiger Missionen zu gewährleisten. Im Knowledge Graphen werden disparate Weltraumdaten kategorisiert und zu einer Karte verknüpft, in der sich Objekte von der Größe eines Mobiltelefons bis hin zu Satelliten lokalisieren und ihre Flugbahn vorhersagen lassen.

    Die Weltraumbehörde NASA nutzt einen Neo4j Knowledge Graph für den Aufbau einer Talent-Mapping-Datenbank. Beziehungen zwischen Mitarbeitern, ihren Skills und Qualifikationen sowie den Anforderungskatalog einer Position werden in einer Ansicht zusammengeführt. HR-Manager können so Kandidaten mit der entsprechenden Expertise für die nächste Mond- und Marsmission identifizieren und Schlüsselpositionen aus den eigenen Reihen besetzen.

    Alles rund um Knowledge Graphen lesen Sie im neuen, kostenlosen O’Reilly Media EBook “ Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses„. Sprechen Sie mit den Autoren im Neo4j Webinar zum Buch am 14. September 2021.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter https://neo4j.com/ und @Neo4j.

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  • Graphtechnologie vernetzt Daten in der Smart Factory

    Graphtechnologie vernetzt Daten in der Smart Factory

    Acht der Top Ten-Automobilhersteller setzen auf Graphdatenbank Neo4j für innovative Fertigung

    München, 22. November 2019 – In Sachen Industrial Internet of Things (IIoT) tut sich viel – und bleibt gleichzeitig vieles beim Alten. Das Management und die Auswertung von IIoT-Daten beispielsweise stehen bei Umfragen Jahr für Jahr als Sorgenkind der Hersteller fest. Nach einer Studie von McKinsey, nutzt die Mehrheit der Unternehmen gerade einmal 10% der erfassten Sensordaten effektiv für ihre Geschäftsprozesse; 90% bleiben ungenutzt.

    Angesichts der Schlüsselrolle von Big Data Analytics für das IIoT setzen Unternehmen daher verstärkt auf Technologien, die explizit auf die Verarbeitung, Auswertung und effektiven Nutzung von vernetzten, großen Datenmengen ausgerichtet sind. Graphtechnologie und Knowledge Graphen haben sich hier in den letzten Jahren zur de-facto Lösung etabliert.

    Der USP von Graphdatenbanken liegt in der Art und Weise, wie komplexe IIoT- und Produktdaten gespeichert und abgefragt werden können: Einzelne Geräte, Systeme oder Anlagen werden als Kreise (Knoten) dargestellt, die über Linien (Kanten) miteinander verbunden sind. Jedem Kreis und jeder Linie kann eine Eigenschaft zugewiesen werden. Statt Tabellen und Spalten entsteht so – ähnlich einer Mind-Map – ein Informationskontext, der Zusammenhänge und Muster in der Smart Factory visuell erfassbar macht, und Analyseergebnisse in Echtzeit liefert. Je mehr Informationen im Graph, desto komplexere Abfragen lassen sich über Algorithmen ausführen. Die Ergebnisse werden ihrerseits wieder abgelegt und für zukünftige Suchanfragen genutzt – ein Ausgangspunkt für Machine Learning und KI.

    Eine steigende Nachfrage für Graphtechnologie spürt auch Neo4j, Anbieter der gleichnamigen Property Graphdatenbank: Drei der fünf größten Flugzeughersteller setzen bei der Lösung komplexer datenrelevanter Fragen bereits auf die Neo4j-Graphdatenbank, darunter Airbus. Im Automotive-Markt nutzen führende Unternehmen wie Volvo und Daimler die Graphdatenbank, um Innovationen voranzutreiben, Prozesse zu vereinfachen und datengestützte Entscheidungen hinsichtlich Produkt-Roadmap, Fertigung und Aftermarket Services zu treffen. Zu den weiteren Kunden zählen darüber hinaus BASF, Bayer, Murrelektronik und Boston Scientific.

    „Das Potential von Graphtechnologie für das IIoT ist riesig. Allein in Deutschland hat sich die Zahl der Unternehmen, die IoT-Projekte umsetzen, in diesem Jahr mehr als verdoppelt,“ erklärt Dirk Möller, Area Director of Sales CEMEA bei Neo4j. „Big Data Analytics spielt hier eine wesentliche Rolle und unsere Graphdatenbank Neo4j ermöglicht es Herstellern, die Unmenge an Daten tatsächlich zu nutzen statt nur zu sammeln. Gemeinsam mit unseren Kunden entdecken wir immer neue Anwendungsgebiete, in denen Graphtechnologie die Ausgangsbasis von unternehmenskritischen Unternehmensanwendungen darstellt und Systeme tatsächlich „smart“ macht.“

    Die eine Anwendung für Graphtechnologie in der fertigenden Industrie gibt es dabei nicht. Die Einsatzszenarien finden sich entlang des ganzen Produktlebenszyklus – vom Produktdesign über die Fertigung und Qualitätskontrolle bis hin zur Supply Chain und Aftermarket Services (siehe Infographik). In der Praxis findet sich Neo4j unter anderem im:

    – Design & Development
    Die 360-Grad Ansicht eines Produkts erlaubt einen Blick in die DNA eines Produkts. Automobilhersteller können so schnell einsehen, wie Funktionalitäten innerhalb von Fahrzeugen zusammenhängen und wie die Konstruktionsänderung einer Komponente sich auf das Gesamtsystem auswirkt. Entwicklerteams können über Analytikverfahren Schleifen (Loops) im Systemdesign identifizieren, Cluster erkennen, die ideale Sequenz von Prozessen definieren und die Projektplanung optimieren.

    Forschungsintensive Industrien wie Medizin oder Pharma nutzen Graphtechnologie, um die wachsende Menge an Forschungsdaten in einem Knowledge Graphen zu sammeln und zu verknüpfen. Damit verschaffen sie sich einen Wissensvorsprung und können Kosten in der Entwicklung reduzieren und Zulassungsverfahren beschleunigen. Technische Forschungsinstitute wie die NASA nutzen Neo4j für das Knowledgemanagement.

    – Produktionsplanung & PDM
    In der Prozessindustrie ermöglicht die Vernetzung von Produktionsplanungsdaten eine Punktlandung bei der Ressourcenallokation in Anlagen. Dabei können die komplexen Abhängigkeiten zwischen den Fertigungsschritten modelliert und für jede einzelne Produktlinie in eine Kosten-Nutzen-Rechnung überführt werden.

    Lockheed Martin Space Systems nutzt Neo4j für das Produktdatenmanagement (PDM) und der Erstellung von Stücklisten (BOMs). Der Hersteller von Satelliten, GPS-Navigationsgeräten sowie Raumsonden und -fahrzeugen kann so Verbesserungspotential innerhalb von Prozessen aufdecken. Steigen zum Beispiel die Kosten aufgrund eines komplexeren Designs, muss geklärt werden, ob der Mehraufwand sich später auch auszahlt.

    – Predictive Maintenance & Prescriptive Maintenance
    Der französische Reifenhersteller Michelin nutzt Neo4j für die vorausschauende Wartung und Instandhaltung. Mit Sensoren ausgestatte LKW-Reifen melden, wenn ein bestimmter Schwellenwert überschritten und der Reifendruck angepasst werden soll. Die dafür notwendigen Daten (z. B. Luftdruck und Traktion, Reifentemperatur, Profil, Seriennummer) werden im Graphen miteinander verknüpft.

    Caterpillar greift bei der Instandhaltung seiner Baumaschinen auf mehr als 27 Millionen Dokumente zurück. Neo4j wird dabei für die natürliche Sprachverarbeitung genutzt, erfasst Muster innerhalb der Berichte und deckt so Fehlerursachen und Zusammenhänge auf.

    Derzeit nutzen Tausende von Unternehmen, darunter Start-ups wie Fortune-1000-Unternehmen, Neo4j, um neue und innovative Anwendungen zu entwickeln. Neben der fertigenden Industrie kommt die Graphdatenbank bei Recommendation-Engines in Online-Shops, bei der Betrugserkennung in Banken und Versicherungen, bei der Impact- und Fehleranalyse von IT- und Telekommunikationsnetzwerken, im Echtzeit-Routing in der Logistik sowie für das Stammdatenmanagement (MDM) und das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) zum Einsatz.

    Über Neo4j:
    Neo4j ist die führende Graph-Plattform, die Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS, Walmart entscheidende Innovationen und Wettbewerbsvorteile bietet. Tausende von Community- Projekten sowie mehr als 300 Kunden erschließen vernetzte Daten mit Hilfe von Neo4j, um Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es Anwendungen, die mit Neo4j entwickelt wurden, die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von künstlicher Intelligenz, über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zum Stammdatenmanagement. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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