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Mächtige Waffe: Künstliche Intelligenz sagt IS-Strategien vorher

KI Mustererkennung und Prognosen kann man überall verwenden, sagt Bastian Ringsdorf, Gründer und Chairman bei Michulke & Ringsdorf 

Im Kampf gegen die Terrororganisation IS setzt das US-Militär auf eine neue Waffe: Daten, die im Irak und Syrien gewonnen werden, wurden von Forschern mithilfe einer Künstlichen Intelligenz (KI) ausgewertet, um die Strategien des IS vorhersagen zu können. Das Projekt erwies sich als vielversprechend: Die KI entdeckte Muster im Verhalten der Terroristen, die vorher noch nicht bekannt waren.

Paulo Shakarian, Forscher an der Arizona State University und einer der Männer hinter dem KI-Projekt gegen den IS, sprach mit der britischen TV-Anstalt BBC über die Erkenntnisse der KI. Die Analyse von 2.200 IS-Zwischenfällen in der zweiten Hälfte 2014 habe beispielsweise ergeben, dass der IS bei sich häufenden US-Luftangriffen seine Strategie wechsle.
Mehr Bombenanschläge bei Luftangriffen
Statt mit der Infanterie anzugreifen und sich der Bedrohung durch US-Bomben auszusetzen, wählen die Terroristen bei verstärkten Bombardements selbstgebaute Sprengsätze und Anschläge, um ihre Macht zu festigen. Autobomben soll der IS dagegen vor allem nutzen, um Infanterieangriffe vorzubereiten: Die Autobomben sollen die irakische Armee ablenken, während IS-Kämpfer sich ihren Zielen nähern, so das Ergebnis der KI-Analyse.
Mehr Verhaftungen nach syrischen Luftschlägen
Ein weiteres interessantes Detail der Analyse: Die Künstliche Intelligenz entdeckte, dass IS-Terroristen mehr Syrer festnehmen als üblich, wenn die syrische Luftwaffe Angriffe auf IS-Stellungen fliegt. Die Vermutung der Forscher: Der IS versucht auf diese Weise, syrische Agenten zu entlarven, die sich in von der Terrororganisation kontrollierte Gebiete eingeschlichen haben und der Armee von Machthaber Baschar al-Assad die Position von IS-Stellungen verraten.
KI hilft, dynamische IS-Taktiken zu verstehen
Die Erkenntnisse der Forscher sind von größtem Wert für die US-Armee, da die Strategien des IS für das Militär bislang nicht immer nachvollziehbar waren. Der IS agiere laut Shakarian "komplexer und dynamischer" als reguläre Armeen, das Ziel seiner Strategien sei ohne computergestützte Analysen oft schwer zu identifizieren.
Analyse macht IS-Strategien vorhersehbar
Ganz ähnlich sieht es die britische Militärwissenschaftlerin Elizabeth Quintana. "Das Militär hat Zugang zu einer Menge Informationen. Sie brauchen einen Weg, das auf ein verdaubares Format herunter zu brechen. Die Analyse ist definitiv ein Weg, um das zu tun", sagt sie. Ein anderer Experte, der Computerwissenschaftler Noel Sharkey, sieht ebenfalls Potenzial in der Nutzung von Großrechnern gegen die Terroristen: "Es zeigt, dass der IS eine vorhersagbare Operationsstrategie hat und keine willkürliche oder bei jedem Angriff neue."
Terroristen könnten sich rasch anpassen
Eine Gefahr bleibt: Sollten die IS-Terroristen bemerken, dass ihnen ihre Gegner einen Schritt voraus sind und ihre Strategien durchschaut haben, könnten sie neue Taktiken entwickeln, die es erst noch zu entschlüsseln gilt. Und um sie zu entschlüsseln, müssen zunächst massenhaft Daten gesammelt werden – eine Aufgabe, die Monate dauern kann.

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Wegweisende Entwicklung in Künstlicher Intelligenz

META-KI Ansatz von Michulke & Ringsdorf mit höchster Perfomance 

MRI hat mit dem META-KI Ansatz erstmals ein universelles System Künstlicher Intelligenzen geschaffen, das vollständig autonom Daten strukturiert, Muster findet und losgelöst der Branche Prognosen erstellen kann.
Mit der META-KI können allen Unternehmen und Branchen von Künstlicher Intelligenz profitieren.

Prognosen von MRI 

Die Optimierung von Entscheidungsprozessen ist aufgrund der enormen Komplexität des zu betrachtenden Gesamtsystems und der hohen Dynamik der beteiligten Prozesse nur mit Hilfe von modernsten und rechnergestützten Entscheidungshilfeverfahren zu realisieren. Um die richtigen Entscheidungentreffen zu können, müssen die vom Menschen kaum überschaubaren Informationen korrekt gebündelt, die sich gegenseitig bedingenden technischen und ökonomischen Randbedingungen berücksichtigt und die bestmögliche Lösung aus einer Vielzahl an Lösungsvarianten aufgezeigt werden.

„Ein großes Potential steckt in der Zukunft". Mit der MRI META-KI können Sie Prognosen erstellen, die wichtige Erkenntnisse für Ihre Planung liefern, wie z.B. für die Optimierung der Beschaffung, Wartungen oder die Angebotsprognose. Die Ergebnisse überzeugen in der Anwendung durch außergewöhnlich hohe Performance und Prognosegüte, die Tests mit Marktpartnern eindrücklich nachweisen:

Dabei wählt die META-KI entgegen anderer Prognosesystem selbständig und autonom aus einer Bibliothek modernster Prognosemethoden, Ansätzen Künstlicher Intelligenz und entwickelt sich durch Evolutionäre Algorithmen fort, um Ihnen schneller, bessere Prognosen für Ihre individuelle Problemstellung zu liefern.


Für die Erstellung von Prognosen steht die META-KI dabei eine umfangreiche Methodenbibliothek zur Verfügung, die aufgrund spezifischer Kundenanforderungen und neuer Forschungsergebnisse stetig erweitert wird. Dazu zählen:
- Vergleichstagesprognose
- musterbasierte Vorhersage
- AR-, ARX- und ARMAX-Modelle
- Künstliche Intelligenzen (wie KNN, BN, SVM)
- Boltzmann Maschinen und Deep-Learning
- der MRI Aggregator und MRI Evolutionäre Algorithmen
- Partikelschwarm-Optimierer
- Integration vom Preisprognosesystem INTTRA

Prognosen können per Mausklick manuell oder über eine Zeitsteuerung automatisch gestartet werden. Die zur Verfügung stehenden Prognosemethoden und Kalender sind laufend auf dem relevanten Stand. Alle relevanten exogenen Einflussgrößen, wie z.B. Produktionspläne, Wetter und Feiertage, finden Berücksichtigung. Mit der META-KI können auch mehrere Prognosen parallel ausgeführt werden. Die Prognosedaten werden übersichtlich visualisiert und erlauben eine einfache Auswertung über eine zentrale Cloud-Oberfläche auf der MRI-Webseite. Selbstverständlich beinhaltet META-KI eine automatische Plausibilitätsprüfung und -korrektur.

Auf Basis der hohen Prognosequalität, der Vielzahl der einbezogenen Daten, den vielfältigen und flexibel daraus gestaltbaren Prognosemöglichkeiten finden die Ergebnisse unter dem Produktnamen META-KI zunehmend Eingang in andere Bereiche der Wirtschaft, wie der Steuerung von Energieerzeugungsanlagen und Netzen der Energieverteilung, Vorhersagen von Kundenverhalten, Drohnensteuerung, Dynamic Pricing und Absatzplanung.

Die richtigen Entscheidungen treffen:
META-KI wurde von MRI vor allem für die Lösung komplexer Problemstellungen, z.B. für die Optimierung von Handelsaktivitäten, Preisabsatzotimierung oder den Einsatz von Erzeugeranlagen (Wind, Sonne, BHKW, Gas, etc.), entwickelt.

Dabei bildet META-KI die vom Menschen kaum überschaubaren und sich gegenseitig bedingenden technischen und und ökonomischen Rahmenbedingungen aller relevanten Prozesse adäquat ab. Durch die korrekte Informationsbündelung in stetigen Prozessen (laufende Wetterdaten) wird dem Anwender die bestmögliche Lösung aus einer Vielzahl an Lösungsvarianten aufgezeigt.

Ziel des Prognose-System MRI META-KI ist Kostenminimierung, Erlösmaximierung und Entscheidungssicherheit.

META-KI löst Optimierungsaufgaben über verschiedenste Zeithorizonte schnell und zuverlässig. Durch den Gesamtüberblick auf die stetig laufenden Prozesse und Bedingungen der Märkte können mit MRI Lösungen erhebliche Optimierungspotentiale aufgedeckt werden. Somit wird das Finden eines globalen Optimums unter dem Gesichtspunkt der Kostenminimierung bzw. der Erlösmaximierung bei gleichzeitiger Entscheidungssicherheit gewährleistet.

Auf die Auswahl der richtigen Daten legt die MRI mit Ihrem eigenen Personal und dessen wissenschaftlicher Kompetenz sowie in der Kooperation mit Dritten größte Sorgfalt. Für eine hohe Prognosegüte hat sich die MRI für eine breite und (historisch) umfangreiche Datenbasis entschieden. Dabei beruht ein beachtlicher Teil auf der Einbindung von für das regionale und lokale Wettergeschehen relevanten und qualitativ hochwertig zur Verfügung stehenden Daten, sowie des Verbrauchsverhaltens von wesentlicher Bedeutung sind. MRI leistet zusammen mit Wetterdienstleistern Pionierarbeit im Bereich der KI-Forschung.

Sämtliche Berechnungen finden dabei auf Rechnern der MRI statt. Die MRI-Prognosen können dem Kunden unmittelbar über Webinterface oder E-Mail zur Verfügung gestellt werden. Auch anderweitige Nutzungs- und Bereitstellungsmöglichkeiten sind nach Kundenwunsch in Zusammenarbeit gestaltbar.

Im Rahmen der individuellen Anforderungen von Kunden an die Prognosen und den Zweck des Einsatzes dieser bietet MRI weitere Dienstleistungen an.

Umfangreiche Tests mit anderen Prognosesystemen und Prognosemodellen durch einen bekannten deutschen Anbieter von Kraftwerkssteuerungssoftware belegen die Unschlagbarkeit des MRI Ansatzes!

Das Unternehmen Michulke & Ringsdorf Investmenttechnologies S.à.r.l. wurde 2012 in Luxemburg durch Dr. Daniel Michulke und Bastian Ringsdorf gegründet.

Ziel der Gründung und Geschäftszweck ist die Umsetzung und Anwendung modernster Technologien der Künstlichen Intelligenz sowie der Verknüpfung mit realen Problemfeldern wie z.B. Aktien- und Energiemärkten, Wetterprognosen, Betrugsmustererkennung oder autonome Maschinensteuerung.

Das erste Produkt ist ein seit 2011 entwickeltes, selbstlernendes System zur vollintegrierten Ordererzeugung und -durchführung für den Aktienmarkt.

Die Gesellschaft MRI steht für autonomes, maschinelles Lernen über quantitative Faktoren im Börsenhandel, durch die konsequente Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) und der Optimierung der Statistik und der Prozesse, die den gesamten Workflow des modernen Asset-Managements ausmachen.

Dabei stellen die finanzmathematischen Modelle und die „MRI META-KI“ zur Nutzung der KI, die Speerspitze der weltweiten Entwicklung dar und basieren auf Zusammenarbeiten mit den Technischen Universitäten Dresden und Chemnitz sowie den Universitäten Gießen, Mainz und Düsseldorf. Zu diesen wurden im Rahmen der Dissertationen der beiden Gründer umfangreiche Netzwerke, Beziehungen und Forschungen betrieben.

Ziel im Kapitalmarkt ist das Betreiben eines KI-Agentensystems „HYDRA“, welches Ordererzeugung und -durchführung selbständig vollzieht und im Rahmen der KI umfangreiche und stetige Lernprozesse zu den Ergebnissen zeitigt und sich damit dauerhaft weiterentwickelt, unter Einbezug stetig aktueller Indikatoren (technisch, fundamental, verhaltenswissenschaftlich).

Dies soll ab 2013 in einem von MRI beratenen Fonds genutzt werden.

Ziel im Energiemarkt ist das Betreiben eines KI-Agentensystems „INTTRA“, welches Ordererzeugung und -durchführung selbständig vollzieht und im Rahmen der KI umfangreiche und stetige Lernprozesse zu den Ergebnissen zeitigt und sich damit dauerhaft weiterentwickelt, unter Einbezug stetig aktueller Indikatoren (Rohstoffe, Wetter, Erneuerbare, Verbrauch).

Dies wird seit 2013 bereits von namhaften Stromhändlern verwendet.

Weiterhin möchte MRI als Wegbereiter Künstlicher Intelligenzen in weiteren Anwendungsfeldern aktiv sein und Prognosen und Steuerungssysteme bieten, die menschliches Wissen und Intuition mit der Präzision der Rechner verbindet.

Interview mit Bastian Ringsdorf zu Fondsmanagement durch BIG DATA

Am 22.11. veröffentlichte die Tageszeitung "Luxemburger Journal" ein Interview mit unserem Gründer und Geschäftsführer Bastian Ringsdorf zu Thema:
Was können Computerprogramme besser leisten als wir selbst?

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MRI auf den BIG DATA Days in Berlin

Michulke & Ringsdorf Investmenttechnologies präsentieren Ihr Energiewende-Tool INTTRA

Am 11.-12.11. findet vom Wirtschaftsministerium und dem Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut eine Veranstaltung zur Zukunft der IT und BIG DATA statt. MRI präsentiert sein System Künstlicher Intelligenzen zur Strompreisprognose. Komplexe Integration aller erneuerbaren Energieerzeuger unter Berücksichtigung von Wetter und Nachfrage machen INTTRA so wertvoll.

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MRI Video vom Best-in-Big-Data Award

Am 24. September traf sich die Big Data-Szene in Frankfurt am Main. Bei „Best in Big Data“ von COMPUTERWOCHE wurden wieder die neuesten Big Data-Trends und Best-Practices in kompakter Form vorgestellt. Neben einer Reihe von 30-minütigen Fachvorträgen bietet der Big Data-Award in kurzen, wenige Minuten dauernden Sessions einen guten Überblick über innovative Big Data-Tools und wegweisende Big Data-Projekte.

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