Überblick über Sprecher und Vorträge für den Virtual Big Techday 13

Software und Technologie haben jeden Aspekt der Welt, in der wir leben, verändert. Das eine Extrem stellen sogenannte „mission critical“ Anwendungen dar: der Code, der unsere Banken, Krankenhäuser, unsere Flughäfen und Mobilfunknetzwerke steuert. Dann gibt es noch Code, den wir alle jeden Tag nutzen, um im Internet zu surfen, Filme anzuschauen, Kalkulationstabellen zu erstellen... nicht ganz so kritisch, aber trotzdem Code, der Probleme löst und Dienste anbietet. Aber was ist mit dem Code, der bloß existiert, weil ihn jemand schreiben wollte? Ein Code, der nur dafür geschaffen wurde, um andere Menschen zum Lächeln, Lachen oder sogar zum Tanzen zu bringen? Vielleicht sogar Code, der gar nichts macht? Code, der nur erschaffen wurde, um zu sehen, ob er funktioniert? Begleite Dylan Beattie bei einem unterhaltsamen Vortrag über die Kunst des Codes. Wir werden uns die Ursprünge des Programmierens als Kunstform ansehen, von Conways „Spiel des Lebens“ bis zur Demoszene der 1970er und den ersten Obfuscated C Wettbewerben. Wir werden etwas über esoterische Sprachen und Quines lernen – wie schafft man ein Programm, das seinen eigenen Quellcode druckt? Wir werden Quine Relays, Codegolf und Generative Kunst entdecken und wir werden das Phänomen des Live Coding als Performance entdecken – von den Pionieren der elektronischen Musik bis hin zu modernen Algograves und Live-Coding Plattformen wie Sonic Pi.

Dylan Beattie ist unabhängiger Berater und darauf spezialisiert Organisationen dabei zu helfen, die Wissenslücke zwischen Softwareentwicklung und Geschäftsstragie zu überbrücken. Er baut seit den 1990ern datengetriebene Webapplikationen. Er managt Teams, hält Workshops und arbeitet an Allem, von winzigen eigenständigen Webseiten bis zu komplexen verteilten Systemen. Er ist ein Microsoft MVP (most valuable professional) und spricht regelmäßig auf Konferenzen und User Groups weltweit. Dylan ist der Erfinder der Programmiersprache Rockstar und als "Dylan Beattie and the Linebreakers" ist er mit seinen Parodien klassischer Rocksongs, die von Software-Themen handeln, weltweit aufgetreten. Online findet man ihn unter dylanbeattie.net und auf Twitter als @dylanbeattie.

Mit dem allgegenwärtigen Aufstieg von KI und dem Wunsch, die damit verbundenen Möglichkeiten wirklich auszuschöpfen, stellt sich eine neue Herausforderung, die sich sehr von der eher wissenschaftlichen Aufgabe, gute Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, unterscheidet: KI serienreif machen. Wie können wir unsere Modelle einfach und schnell von einem Machbarkeitsnachweis hin zu 24/7-Anwendungen transformieren? Was müssen wir tun, um sicher zu sein, dass unsere KI-Prozesse glatt und reibungslos funktionieren? Skalieren unsere Lösungen auf Produktionsdatenmengen? Wie können wir die Modellqualität mit limitierten datenwissenschaftlichen Ressourcen und dutzenden oder sogar hunderten von Modellen, die in betrieblichen Prozessen in Benutzung sind, verfolgen und pflegen? Die Abteilung für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz von Telefónica hat mit der Hilfe von TNG ein Open Source-basiertes Framework entwickelt, um diese Fragen auf Unternehmensebene zu adressieren und zu beantworten. Unsere Fallstudie aus der Telekommunikationsbranche diskutiert die Herausforderung, maschinelles Lernen in einer von akademischer Datenwissenschaft weit entfernten Welt anzuwenden – nämlich in der Echtzeit – in der die Mobilfunknetzbetriebe agieren.

Alan ist Senior-Projektmanager des Teams für Datenanalyse & Künstliche Intelligenz bei Telefónica Deutschland. Er hat einige Jahre in enger Kooperation mit dem Team für Netzwerkdienst-Vorfallkontrolle an der Anwendung von maschinellem Lernen im Mobilfunknetzbetrieb gearbeitet. Alan hat Geschichte in Oxford (BA) und Manchester (PhD) studiert, bevor er in die IT gegangen ist. Er durchlief verschiedenste Jobs in Großbritannien, unter anderem war er für eine Weile Data Warehousing-Projektmanager bei IBM, bevor er nach Deutschland kam, wo er den Branchenübergang von proprietärer IT und Data Warehousing zu Open Source-gesteuerter Big Data, maschinellem Lernen und KI durchlebte. Er erwartet, dass die Dinge in der näheren Zukunft interessant bleiben.

Michael Szech ist Senior Software Consultant bei TNG Technology Consulting und hat Physik an der Universität Bayreuth sowie der Technischen Universität München studiert. Sein beruflicher Schwerpunkt liegt im Bereich Data Engineering, Data Science und Business Intelligence. Er interessiert sich dabei sowohl für die technische Umsetzung als auch für das Entwerfen von Konzepten und für die Anforderungsanalyse.

Michael Gentner hat an der Universität Ulm Mathematik studiert und darin promoviert. Dabei beschäftigte er sich hauptsächlich mit Fragestellungen aus der Graphentheorie und Optimierung. Bei TNG arbeitet er als Consultant im Business Intelligence Bereich und beschäftigt sich vor allem mit Data Engineering und Data Science.

Die BMW Group entschied sich für eine neue Architektur und die Verlagerung ihres standortinternen Datensees in die Amazon Web Services Cloud. Der Cloud Data Hub (CDH) verarbeitet und kombiniert anonymisierte Daten von Fahrzeugsensoren und anderen Quellen im gesamten Unternehmen, um sie für interne Teams, die kundenorientierte und interne Anwendungen erstellen, jetzt und in Zukunft leicht zugänglich zu machen. Derzeit sind Millionen von BMW- und Mini-Fahrzeugen über das hochsichere Backend der BMW Group mit dem CDH verbunden, das täglich Terabytes an anonymen Telemetriedaten verarbeitet. Das Unternehmen nutzt diese Daten zur Überwachung von Fahrzeugzustandsindikatoren wie z.B. zur Überprüfung von Kontrollfehlern, um potenzielle Probleme über Fahrzeuglinien hinweg im Voraus zu erkennen. Auf diese Weise kann die BMW Group die vom CDH aufgenommenen, gesammelten und verfeinerten Flottendaten nutzen, um Probleme besser zu lösen, noch bevor sie sich auf die Kunden auswirken. TNG unterstützt dieses Projekt seit etwa einem Jahr. Begleiten Sie Josef und Max auf einer Wirbelwind-Tour durch die Vision des CDH, seine Herausforderungen und technischen Lösungen.

Josef Viehhauser ist Product Owner des Cloud Data Hub Projekts bei der BMW Group. In dieser Funktion treibt er seit 2016 die Datentransformation der BMW Group von einem lokalen „Datensee“ hin zu einem cloud-basierten, nativen Setup voran. 2019 hat er den Transformationsprozess im Rahmen der AWS re:Invent vorgestellt. Vor seinem Start bei BMW hat Josef Management & IT sowie Information Systems in Innsbruck, Charleston und München studiert und als Data Scientiest bei der Allianz SE erste Berufserfahrung gesammelt.

Maximilian Bode ist Principal Consultant bei TNG und spezialisiert auf Big Data Engineering und Cloud-Infrastruktur. Aktuell unterstützt er mit einem Team einen Automobilkonzern bei Konzeption und Entwicklung eines firmenweiten Cloud Data Hubs. Max mag gut funktionierende Teams, schlanke Prozesse und Open-Source-Software.

Die Entwicklung der Computerprogrammiersprachen vom Maschinencode zu Hochsprachen ist allgemein bekannt. Aber wussten Sie, dass derzeit ein ähnlicher Fortschritt in der Welt der Cloud-Infrastrukturprogrammierung stattfindet? “Infrastruktur as Code” (IaC) ist noch nicht einmal 10 Jahre alt und es gab viele Paradigmenwechsel. Zuletzt hat AWS das Cloud Development Kit (CDK) eingeführt, das den Komfort von Cloud Formation mit der Leistungsfähigkeit universeller Programmiersprachen kombiniert. In diesem Vortrag geben wir einen allgemeinen Überblick über die IaC-Landschaft mit Schwerpunkt auf Terraform und CDK. Wir präsentieren Live-Demos, Codefragmente und praktische Beispiele, wie Sie diese Tools in Ihren eigenen Produktionsumgebungen verwenden können. Sollten Sie sich jemals gefragt haben, wie Sie Ihre Infrastruktur mithilfe leistungsfähiger Abstraktionen und ohne unzählige YAML-Dateien reproduzierbar bereitstellen können, ist dies der richtige Vortrag für Sie. Da einige Konzepte nur kurz angerissen werden, richtet sich dieser Vortrag an Entwickler, die mit mindestens einem öffentlichen Cloud-Dienst vertraut sind.

Maximilian Bode ist Principal Consultant bei TNG und spezialisiert auf Big Data Engineering und Cloud-Infrastruktur. Aktuell unterstützt er mit einem Team einen Automobilkonzern bei Konzeption und Entwicklung eines firmenweiten Cloud Data Hubs. Max mag gut funktionierende Teams, schlanke Prozesse und Open-Source-Software.

Maxim Stykow ist ein Full-Stack-Softwareentwickler und DevOps-Ingenieur, der sich auf Cloud Services, Data und React spezialisiert hat. Wenn er nicht codiert, spielt er Cello oder übersetzt Sanskrit-Texte.

Azure-Funktionen sind das serverless-Angebot der Microsoft Azure Cloud. Serverless, ein äußerst beliebtes Computerparadigma, hat in den letzten Jahren ein zunehmendes Interesse erfahren. Azure-Funktionen bieten einige sehr interessante Wertversprechen, beispielsweise Bereitstellungssteckplätze, Echtzeitüberwachung und die Unterstützung umfangreicher HTTP-Schnittstellen, wodurch sie sich von AWS Lambda abheben. In diesem Vortrag werden die wichtigsten Eigenschaften und Anwendungsfälle für Azure-Funktionen sowie einige häufig auftretende Fallstricke vorgestellt.

Michael ist Principal Consultant bei TNG Technology Consulting. Lange Zeit war er an der Entwicklung komplexer verteilter Systeme interessiert. Nachdem er sich die letzten vier Jahre auf die Erstellung von Big Data-Anwendungen mithilfe von Java-Technologien und AWS fokussierte, ist er derzeit Teil eines Teams, das einem Kunden dabei hilft, eine komplexe Microservice-Architektur in der .Net-Welt auf Azure zu entwickeln.

Chemie ist seit jeher eine Disziplin des Ausprobierens und Verwerfens. Aufgrund der komplexen Zusammenhänge zwischen Strukturen und Eigenschaften chemischer Substanzen ist ein regelrechter Zoo an Heuristiken und Rezepten entstanden, dessen Komplexität auch geschulte Personen leicht überfordern kann. Die Anwendung der richtigen Modelle kostet einerseits viel Zeit und Geld und verhindert andererseits, dass für die entscheidenden kreativen Phasen bei der wissenschaftlichen Arbeit genug Zeit bleibt. In diesem Vortrag soll es darum gehen, wie komplexe Aufgaben, wie z.B. das Wirkstoffdesign, Reaktionsoptimierungen und das retrosynthetische Zerlegen von Molekülen in kommerziell erhältliche Vorstufen, mit Methoden der Künstlichen Intelligenz automatisiert werden können. Somit verlagert sich die Rolle des Menschen in diesen Gebieten weg vom Ausprobieren und Verwerfen hin zum Beurteilen und Verfeinern der von der KI entwickelten Ansätze. Dieses Vorgehen ermöglicht es in schnellen Iterationen neue Wirkstoffe mit vorhergesagter Struktur-Wirkungsbeziehung sowie vorgefertigte "Rezepte" zu ihrer Herstellung zu generieren, die wirklich zeitintensiven Schritte können dabei vom Computer in nahezu Echtzeit übernommen werden. Im Speziellen werden wir uns dem Teilgebiet der Retrosynthese zuwenden, dessen Komplexität besonders hervorsticht. Bis zum Auftritt von Machine-Learning-Methoden erforderte dieses Gebiet das Beherrschen tausender Reaktionsvorschriften, ihrer Reaktionsbedingungen und möglicher Gefahren. Wir werden in diesem Zuge auch unseren Proof of Concept für eine solche Software, NeUReAc, vorstellen und kritisch beleuchten. NeUReAc ist aus der Idee geboren, die Segler et. al. 2018 in einem wegweisenden Paper veröffentlichten, hat aber den Anspruch einer leichten Bedienbarkeit und Erweiterbarkeit.

Daniel studierte Chemie in Köln und wurde im Wintersemester 2013/14 in theoretischer Chemie promoviert. Während seiner Promotionszeit beschäftigte er sich mit der Entwicklung von Simulationssoftware in C++. Vor seinem Einstieg bei TNG im November 2014 arbeitete er als freiberuflicher Dozent für MINT-Fächer unter anderem für die Hochschule Fresenius in Köln. Als Software-Consultant bei TNG ist Daniel  als Full-Stack Java-Entwickler in verschiedenen Projekten für Online-Retailer und Telekommunikationsunternehmen tätig gewesen und leitet zurzeit ein Team mit Fokus auf der Algorithmenentwicklung im Bereich des autonomen Fahrens bei einem führenden deutschen Automobilhersteller. In seiner Freizeit interessiert er sich für systemnahe Programmierung mit Rust, computergestützte Chemie, Robotik und vor allen Dingen für das Erschaffen von LEGO-Phantasien unter Anleitung seiner beiden Töchter.

Während Künstliche Intelligenz in vielen Anwendungsbereichen wie der medizinischen Diagnostik, der Gesichts- und Stimmerkennung, der selbstfahrenden Autos sowie anderer Formen von 'Mustererkennung' große Erfolge verzeichnet, ist ihre Anwendbarkeit auf den Bereich des Börsenhandels - trotz der starken Technologisierung - eher wenig verbreitet. Der Vortrag zeigt auf, weshalb sich die klassischen 'Black Box'-Verfahren im Finanzmarkt strukturell schwerer tun als in anderen Bereichen und zeigt gleichzeitig, dass hypothesenbasierte Verfahren im algorithmischen Handel dennoch großen Wert schaffen können.
Im zweiten Teil des Vortrags wird eine gesellschaftliche Perspektive auf die mittel- und langfristigen Chancen und Risiken von KI-Anwendungen eingenommen. Dazu wird zuerst die These einer möglichen 'Superintelligenz' kritisch beleuchtet, wonach sich eine 'Intelligenzexplosion' ereignen könnte, in der sich KI-Systeme iterativ selbst verbessern und damit jeglicher menschlichen Kontrolle entzogen wären. Dieser Idee werden die strukturellen Limitationen aktueller KI-Systeme entgegengehalten. Gleichzeitig wird auf die unmittelbaren ethischen Fragen fokussiert, die sich bereits heute aus der Anwendung solcher Systeme ergeben. Dies betrifft zum einen die Frage nach unserem Selbstverständnis als Individuen, denen auch persönlichste Entscheidungen mehr und mehr durch Maschinen abgenommen werden. Zum anderen auch die politische Frage, ob eine datengetriebene Welt dazu verleiten könnte, zentralistische Policy-Ansätze den dezentralen Verfahren demokratischer Entscheidungsfindung vorzuziehen.

Frank Steffen ist Managing Director und Co-Founder von CapTec Partners, einem quantitativen Asset Manager mit Sitz in München. Vor seiner Gründung von CapTec war er als Strategieberater für die Boston Consulting Group tätig, auch hier mit einem Fokus auf Data Analytics. Er hat einen MSc in Innovation, Entrepreneurship, and Management vom Imperial College, London.

Helenas Verwendung von GANs ist das moderne Äquivalent von da Vincis Mahlen seiner eigenen Farbstoffe

—Grady Booch

Helena lädt Sie auf diese Tour hinter die Kulissen ein, in der sie über ihre Experimente mit KI als neuem künstlerischen Medium berichtet. Sie beginnt mit allgemeinen Prinzipien des KI-Kunstherstellungsprozesses, ihren Wurzeln in der rechnerisch-generativen Kunstlandschaft und ihren Werkzeugen, die auf tiefgehenden neuronalen Netzwerken basieren. Wie spiegelt KI-Kunst die visuelle Wahrheit in Zeiten wider, in denen bahnbrechende Forschung es ermöglicht, verschiedene Bilder mit fotografischer Genauigkeit in unserer zunehmend KI-getriebenen Welt zu erzeugen? Aus dieser Perspektive untersucht Helena, wie Bilder, die von generativen Modellen produziert werden, dem menschlichen Gedächtnis ähneln könnten - als Collagen, als Kompression und Destillation früherer Ereignisse. Vom Allgemeinen zum Persönlichen gehend, teilt Helena ihren Ansatz der KI-Kunstproduktion mit Ihnen, für den sie einen Begriff geprägt hat - Folk AI Art: obwohl es mit modernster Technologie erschaffen wurde, zielt es darauf ab, Traditionen der Volkskunst, wie Schönheit, Humor und Handwerk, weiterzuführen.

Die bildende Künstlerin und Software-Ingenieurin Helena Sarin arbeitet seit jeher mit modernsten Technologien, zunächst bei Bell Labs in der Entwicklung kommerzieller Kommunikationssysteme und in den letzten Jahren als unabhängige Beraterin in der Entwicklung von Bildverarbeitungssoftware mithilfe von Deep Learning. Während Helena schon immer in der Technik gearbeitet hat, hat sie immer wieder Auftragsarbeiten in der Aquarell- und Pastellmalerei sowie in der angewandten Kunst wie Mode, Lebensmittelprodukt-Styling und Fotografie angenommen. Aber Kunst und Software verliefen als parallele Wege in ihrem Leben, obwohl all ihre Kunst analog war... bis sie GANs (Generative Adversarial Networks) entdeckte. Seitdem wurden generative Modelle zu ihrem primären Medium. Sie ist eine häufige Rednerin auf ML/KI-Konferenzen und seit dem letzten Jahr hält sie Gastvorträge am MIT, Library of Congress und Capitol One. Ihre Kunstwerke wurden auf KI-Kunstausstellungen in Zürich, Dubai, Oxford, Shanghai und Miami ausgestellt und wurden in einer Reihe von Publikationen vorgestellt, darunter in der jüngsten Ausgabe des Magazins "Art In America".

Das Training von KI-Systemen lässt sich durch den Einsatz simulierter Umgebungen beschleunigen, indem diese realitätsnahe Daten für komplexe Problemstellungen liefern. Anhand des von TNG entwickelten Virtual Reality-Spieles "Blobby VR" zeigen wir die Verknüpfung von Reinforcement Learning mit einer simulierten Umgebung für das Training einer Computerspiel-KI. Reinforcement Learning steht für eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens. Ein Agent maximiert erhaltene Belohnungen, indem er selbständig eine Strategie erlernt. Für dieses Beispiel nutzen wir eine Simulation, um den Lernprozess eines tiefen, neuronalen Netzes zu beschleunigen. Im Vortrag gehen wir zunächst auf die Grundlagen des Reinforcement Learnings und der Simulation ein. Anschließend zeigen wir auf, wie eine Verknüpfung dieser beiden Techniken innerhalb der Spieleengine Unity möglich ist. Die simulierte Umgebung bildet dabei die Realität in allen relevanten Aspekten nach und bietet die Möglichkeit, menschlichen Spieler durch KI-Agenten zu ersetzen. Mit Reinforcement Learning kann das Verhalten eines realen Spielers erlernt werden. Abschließend zeigen wir, wie sich unser Beispiel auf andere Anwendungsfälle, wie beispielsweise in der Produktion und Logistik, übertragen lässt.

Dr.-Ing. Maik Deininger ist Software Consultant bei TNG und entwickelt cloudbasierte Webanwendungen. Weiterhin beschäftigt er sich mit der Kombination von KI-Systemen und simulierten Umgebungen. Zuvor promovierte er an der Fakultät Maschinenbau der Technischen Universität Dortmund im Bereich der simulationsbasierten Optimierung zur Entscheidungsunterstützung in Produktion und Logistik.

Thomas Endres ist einer der Partner bei TNG. Neben seiner "normalen" Tätigkeit für die Firma und die Kundenprojekte entwickelt er zusammen mit dem TNG-Innovation-Hacking-Team veschiedene Prototypen - darunter ein Telepräsenz-Robotik-System, mit dem man die Realität aus den Augen eines Roboters erleben kann, oder aber eine Augmented-Reality-KI, die die Welt aus der Perspektive eines Künstlers zeigt. Er arbeitet an Anwendungen im Bereich der AR/VR, KI sowie der Gestensteuerung, um damit beispielsweise Quadrokopter autonom fliegen zu lassen oder berührungslos zu steuern. Darüber hinaus ist er in verschiedenen Open-Source-Projekten in Java, C# und allen Spielarten von JavaScript involviert. Thomas ist studierter Informatiker (TU München) und leidenschaftlicher Softwareentwickler. Als Intel Software Innovator und Black Belt präsentiert er weltweit neue Technologien wie KI, AR/VR und Robotik. Dafür erhielt er unter anderem einen JavaOne Rockstar-Award.

Künstliche Intelligenz kann neuerdings im olympischen Sport eingesetzt werden, um in Echtzeit Technikauswertungen für Sportler zu erstellen und somit stundenlange Nachbearbeitung der Videos durch den Trainer zu ersetzen. In Zusammenarbeit mit dem Olympiastützpunkt Heidelberg hat das TNG Innovation Hacking Team eine Software erstellt, die die wissenschaftliche Technik-Analyse im Kanu-Spitzensport automatisiert. Einst mussten Videoaufnahmen langwierig gesichtet und Einzelbilder von Hand auf bestimmte Winkel analysiert werden. Dank unserer Applikation geschieht diese Auswertung nun vollkommen automatisiert mittels mehrerer aktueller Techniken aus dem Bereich der neuronalen Netze.
In diesem Vortrag lernen Sie, wie die Software aus dem rohen Videomaterial die Winkel ermittelt, mit dem ein Kanut sein Paddel ins Wasser einsticht. Die Vortragenden zeigen Ihnen hierfür, wie man mittels Segmentierung die wackeligen Kamerabilder gegen die Wasserlinie stabilisiert, wie OpenPose die die Hände des Sportlers findet und wie ein Klassifikationsmodell mittels Transfer Learning zwischen einem Paddel überhalb und unterhalb der Wasserlinie unterscheidet. Dabei gehen die TNG-Consultants auch auf Details der verwendeten Technologien und neuronalen Netze ein.

Thomas Endres ist einer der Partner bei TNG. Neben seiner "normalen" Tätigkeit für die Firma und die Kundenprojekte entwickelt er zusammen mit dem TNG-Innovation-Hacking-Team veschiedene Prototypen - darunter ein Telepräsenz-Robotik-System, mit dem man die Realität aus den Augen eines Roboters erleben kann, oder aber eine Augmented-Reality-KI, die die Welt aus der Perspektive eines Künstlers zeigt. Er arbeitet an Anwendungen im Bereich der AR/VR, KI sowie der Gestensteuerung, um damit beispielsweise Quadrokopter autonom fliegen zu lassen oder berührungslos zu steuern. Darüber hinaus ist er in verschiedenen Open-Source-Projekten in Java, C# und allen Spielarten von JavaScript involviert. Thomas ist studierter Informatiker (TU München) und leidenschaftlicher Softwareentwickler. Als Intel Software Innovator und Black Belt präsentiert er weltweit neue Technologien wie KI, AR/VR und Robotik. Dafür erhielt er unter anderem einen JavaOne Rockstar-Award.

Jonas Mayer ist IT Consultant bei TNG und studierte Informatik: Games Engineering an der TU München. Im Rahmen des Studiums beschäftigte er sich neben zahlreichen Spieleprojekten auch intensiv mit Machine Learning und hardwarenaher Programmierung. Bei TNG hat er seine Finger hauptsächlich im Hardware Hacking und pfuscht dabei an zahlreichen Showcases und Prototypen mit, von Deepfakes über Mixed Reality KI-Kunstwerke bis hin zu autonom fliegenden Minidrohnen.

Als kleines Projekt an der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg gestartet, wurde kurz darauf 2007 der „Robotics Activities Erlangen e.V.“ und der spätere „Robotics Erlangen e.V.“ gegründet. Seitdem widmen wir uns dem Thema Roboterfußball und nehmen regelmäßig am RoboCup teil. Bei dieser Roboter-Weltmeisterschaft treten wir in der Small Size League (SSL) gegen internationale Gegner an und sicherten uns dabei 2017 und 2019 unter anderem den Vizeweltmeistertitel. Während den Spielen müssen die Roboter vollkommen autonom agieren. Der Mensch darf hier nicht mehr eingreifen. Von oben betrachten Kameras das Spielgeschehen und eine zentrale KI steuert dann bis zu 11 Roboter. Diese sind in ihrem mechanischen und elektronischen Aufbau vom Team selbst entwickelt und gebaut worden. Die Firmware, Regelung und Strategie werden ständig weiterentwickelt. Neben den Herausforderungen, die sich aus der Entwicklung als studentisches Projekt ergeben, werden wir auch einen Einblick in unsere Forschung und den aktuellen Stand der Technik geben. Wir zeigen, wieso die Beschleunigung von Golfbällen für Pässe zu beachten ist, wieso Textmarker die Präzision erhöhen können und wie vergessener Code manchmal dafür sorgt, dass niemand mehr aufs Tor schießt.

Michael Niebisch ist Ingenieur und beendete vor kurzem sein Masterstudium in der Informations- und Kommunikationstechnik mit Schwerpunkt auf Kommunikations- und Übertragungstechnik. Während seines Studiums sammelte er Erfahrung in einem Startup in der Slowakei und in der Vorentwicklung der Audi AG. Seit 2012 ist er Mitglied im Robotics Erlangen e.V., in dem er unter anderem im Elektronik- und Strategieteam mitarbeitete. Von 2016 bis 2018 leitete er die Aktivitäten des Vereins als Vorstandsvorsitzender.

Lukas Wegmann ist Student der Mechatronik und seit 2016 im Verein „Robotics Erlangen e.V.“ tätig. Er ist für die Entwicklung der Strategie und Firmware zuständig. Seit 2018 hat er außerdem das Amt des Vorstandsvorsitzenden inne. Neben seinen ingenieur- und betriebswissenschaftlichen Kompetenzen bringt er zusätzlich diverse kulturelle Auszeichnungen mit, wie beispielsweise den Kulturpreis der Stadt Hilpoltstein und die Auszeichnung des Bayerischen Musikverbands für musikalisches Engagement.

Wir schreiben das Jahr 1561. König Erik XIV von Schweden ist in einen Krieg mit Dänemark und der Hansestadt Lübeck verwickelt. Um die Vorherrschaft über die Seehandelswege der Ostsee zu erlangen befiehlt er den Bau der Mars, eines neuartigen Kriegsschiffes. Nach nur einem Dienstjahr wird sie versenkt und bleibt über 400 Jahre lang verschollen. 2011 wird sie nahe der schwedischen Insel Öland wiederentdeckt – eine Sensation in der Unterwasserarchäologie! Seitdem bringen alljährliche Expeditionen immer neue Erkenntnisse ans Tageslicht. Aus abertausenden Fotos wurden Photogrammetrie-Modelle des in 80m Tiefe liegenden Wracks sowie einiger Artefakte generiert und von den Wissenschaftlern bereitgestellt. Diese Inhalte wurden von uns vor allem für die mobile VR-Brille Oculus Quest optimiert und in einer interaktiven Anwendung zugänglich gemacht. Forschungsergebnisse und Hintergrundwissen zum legendären Schlachtschiff können so von Forschern wie auch Laien in spielerischen Tauchgängen virtuell erkundet werden: Warship Mars. Digitale Archäologie – erlebbar zu Hause!

Marvin Podsendek ist Multimedia und VFX Artist bei prefrontal cortex, einem Start-up für innovative Anwendungen und Interaktionskonzepte aus Halle (Saale). Seine Arbeit umfasst Animation, 3D Modelling, Environment Art und Partikelsysteme in interaktiven Anwendungen und Prototypen für Intel, BMW, Porsche oder Facebook. Als Freelance Artist hat er außerdem in der Vergangenheit mehrere Kurse als Dozent an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, der Burg Giebichenstein Kunsthochschule Halle und der Hochschule Harz geleitet.

Felix Herbst ist Mitbegründer und geschäftsführender Gesellschafter von prefrontal cortex. Als Technical Lead schafft er immer wieder ungeahnte Möglichkeiten, um Medien, Technologien und Menschen in interaktiven Erfahrungswelten zu vereinen und zu begeistern.
Nicht zuletzt wurden unsere Projekte für die "Best of XR"-Listen von Forbes ausgewählt, werden auf der ganzen Welt präsentiert und inspirieren Menschen stets dazu, neue Technologien zu erleben

Mit zehn Metern Länge, einer Spannweite von 4,30 Meter und 400 PS Leistung bauten sie das weltweit größte flugfähige Modell der Concorde. Angetrieben wird es von vier echten Kerosinturbinen mit je 90 kW Leistung und besteht aus 100% Kohlefaser. Außerdem setzten die Hersteller auf die digitale Transformation mithilfe einer modernen Fernsteuerung durch die Kombination von System Core und Power Box, dem sichersten System weltweit.

Otto Widlroither ist Maschinenbauingenieur, passionierter Modellflugzeugbauer und Halter mehrerer Patente im Bereich Technik, Elektronik und Verfahrenstechnik. Derzeit leitet er den Bereich Maschinen und Werkzeuge bei ROBEL Bahnmaschinen. Außerdem baut er seit 40 Jahren Modelle, mit denen er unter anderem den Speed Weltrekord Quater Scale Four Stroke mit über 300 km/h mit dem Kolm-4-Zylinder Reihenmotor gebrochen hat. Mit seinen Modellen zierte er bereits Titelseiten weltweiter Fachmagazine und wird regelmäßig zu Airshows eingeladen, u.a. in Dubai und den USA. 

Johann Kolm arbeitet als Fertigungstechnologe und CNC-Spezialist bei RO-RA Aviation Systems und ist seit 45 Jahren Modellbauer. Er ist Gründer der Firma Kolm Engines Modellmotoren und hat bereits 40 verschiedene Motoren entwickelt. Er wurde schon zu zahlreichen Airshows in Europa und USA eingeladen und erschien zusammen mit Otto Widlroither bei DMAX im Fernsehen.

Schauen Sie sich innen einen Entwurfs- und Bauprozess eines schwebenden, ferngesteuerten, 2 Meter langen LEGO-Modells des Schiffs Glomar Explorer an und wie es zur Bergung eines Modell-U-Boots in einem Schwimmbad verwendet wurde.

Hinweis: Dies ist ein Folgeprojekt zum Big Techday 2019 Vortrag "A Real-Life Mission Impossible: Raising a Sunken Soviet Submarine"

Ich bin Pawel, bekannt als Sariel, wohne in Warschau, Polen, und habe 13 Jahre Erfahrung im Bau von kundenspezifischen LEGO Modellen, sowie bereits zwei Bücher geschrieben. Ich habe ungefähr 250 Modelle von Autos, Lastwagen, Panzern, Baumaschinen und sogar Zügen, Flugzeugen oder Schiffen gebaut, angefangen von sehr einfachen bis zu denen, die über ein Jahr in der Herstellung waren und fast 20 Meter elektrische Kabel enthalten. Meine Modelle wurden unter anderem auf den Websites Von Top Gear, Jalopnik und Engaget vorgestellt. Meine Panzer wurden von Militärexperten, Mitgliedern von Panzerbesatzungen und von dem Team des Spiels World Of Tanks gelobt. Zwei meiner Bücher über LEGO - Unofficial LEGO Technic Builder‘s Guide und Incredible LEGO Technic - sind jetzt in 11 Sprachen erhältlich, darunter in Englisch, Deutsch und Chinesisch. Ich habe der Firma LEGO auch bei der Musterentwicklung einiger Elemente geholfen und bin als einer von einer handvoll externer Rezensenten von LEGO-Technic-Sets tätig. Ich habe einen YouTube-Kanal mit über 80 Millionen Aufrufen und noch mehr werden Sie auf meiner Website erfahren, sariel.pl

Nach vielen Jahren als Softwareentwickler in diversen Startups bastelte Teja Philipp aus Spaß an der Technik (Freude) einen Laser Cutter – Mr. Beam. Der überraschende Kickstarter-Erfolg des Geräts machte Ihn zum Entrepreneur über Nacht. 6 Jahre später berichtet er Freud und Leid auf dem Weg von Techie zu Geschäftsführer, von Bausatz zu Produkt und von Crowdfunding zu VC-Investment.

Wir werden uns mit den besten Praktiken der Informationssicherheit auseinandersetzen und sie mit Überlegungen ergänzen, wieso sie uns dennoch nicht ausreichend schützen.

Bozhidar Bozhanov ist Mitgründer und CEO von LogSentinel. Er ist Senior Softwareentwickler und Solutions-Architekt mit über 10 Jahren Erfahrung in der Softwareindustrie. Bozhidar war bereits Sprecher auf zahlreichen Konferenzen und gehört zu den beliebtesten Bloggern und Influencern im technischen Bereich. Er ist einer der Top User in Stack Overflow und sein Tech Blog wird von internationalen Online-Medien als einer der erfolgreichsten Blogs für Java- Entwickler angesehen.

Welches Framework ist 2020 passend für meine (Enterprise-)Applikation? Der Vortrag bietet einen Vergleich der relevanten Aspekte zur Entscheidungsfindung bei der Auswahl. Welches Produkt soll entwickelt werden? Soll die Applikation neu geschrieben werden oder migriert? Welche Entwickler stehen zur Verfügung? Wie wichtig ist Performance? Wie wichtig ist modulare Architektur? Wie langlebig soll die Anwendung sein? Wie wichtig ist die flexible Nutzung vorhandener Bibliotheken? Wie wichtig ist Testbarkeit?

Cathrin Möller ist Senior Software Consultant bei TNG Technology Consulting, wo sie ihrer Programmierleidenschaft in verschiedenen Kundenprojekten nachgeht. Ihr Fokus liegt auf agiler Full-Stack Software-Entwicklung, Software-Architektur, Responsive Design und Testautomatisierung. Sie promovierte in theoretischer Physik in Darmstadt. In ihrer Freizeit rennt sie mit Begeisterung weite Strecken durch die Berge und trainiert hart, um ihre Laufrekorde weiter zu steigern.

Während Javas strenge Typisierung eine große Hilfe ist, um Programmierfehler zu vermeiden, nimmt es aber auch einen Teil der Flexibilität, die Entwickler schätzen, wenn sie dynamische Sprachen nutzen. Durch die Verwendung einer Laufzeit-Codegenerierung ist es möglich, einen Teil dieser Flexibilität für die Java Virtual Machine zurück zu holen. Aus diesem Grund nutzen viele der aktuellen Java-Frameworks Laufzeit-Codegenerierung, um beispielsweise POJO-zentrierte APIs zu implementieren, was zusätzlich ermöglicht, modularere Anwendungen zu bauen. Dieser Vortrag liefert eine Einführung in den Komplex der Laufzeit-Codegenerierung und deren Gebrauch auf der Java-Plattform. Des Weiteren werden die Vor- und Nachteile verschiedener Codegenerierungs-Bibliotheken wie zum Beispiel ASM, Javassist, cglib oder Byte Buddy diskutiert.

Rafael arbeitet als Software Consultant in Oslo, Norwegen. Er ist Befürworter von statischer Typisierung und ein JVM-Liebhaber mit besonderem Interesse an Code-Instrumentierung, Parallelität, und funktioneller Programmierung. Rafael bloggt über Softwareentwicklung, hält regelmäßig Vorträge auf Konferenzen und wurde mit dem JavaOne Rock Star ausgezeichnet. Wenn er abseits seines Arbeitsplatzes programmiert, trägt er zu einer breiten Spanne an Open -Source-Projekten bei und arbeitet oft an Byte Buddy, einer Bibliothek für einfache Laufzeit-Codegenerierung für die Java Virtual Machine. Für seine Arbeit erhielt Rafael einen Duke‘s Choice Award, einen Oracle Groundbreaker Award und er wurde zum Java Champion gewählt.

Wir stellen einen neuen Ansatz und dessen Umsetzung zur Migration von Legacy- Code vor, die auf testgetriebene Entwicklung sowie kundenspezifische Erweiterungen setzen. Der Code wird hierbei automatisiert von einer veralteten Ausgangssprache wie PL/I hin zu einer modernen Sprache wie Java übersetzt. Dadurch verhindern wir repetitive und fehleranfällige Arbeit bei der Übersetzung. Gleichzeitig vermeiden wir durch den Einsatz kundenspezifischer Heuristiken eine zu starke Generalisierung des erzeugten Codes und dieser bleibt einfach lesbar. Im Vortrag gehen wir zunächst darauf ein, wie wir allgemeine Features der Ausgangssprache durch eine kontextfreie Grammatik abbilden und daraufhin automatisiert übersetzen. Ebenso stellt die Integration kundenspezifischer Features und die iterative Erweiterung des Übersetzers (Transpilers) einen wichtigen Grundpfeiler unseres Ansatzes dar. Diesen zeigen wir am Beispiel ausgewählter Präprozessor-Direktiven. Ebenso gehen wir auf das speziell für diesen Zweck geschaffene Modultest-Framework für PL/I und dessen Einsatz in der testgetriebenen Übersetzung ein. Zuletzt beleuchten wir die zuverlässige Beibehaltung der Semantik des Original-Codes und ebnen damit den Weg für nachfolgendes Refactoring in der Zielsprache.

Andreas Bärnthaler ist Senior Consultant bei TNG. In seinen Kundenpojekten arbeitet er hauptsächlich im Java-Umfeld und in den Bereichen DevOps, Continuous Integration und Cloud-Migration. Daneben beschäftigt er sich mit Compilerbau und arbeitet an Nebenprojekten, in denen er Legacy Code automatisiert übersetzt.

Thomas Endres ist einer der Partner bei TNG. Neben seiner "normalen" Tätigkeit für die Firma und die Kundenprojekte entwickelt er zusammen mit dem TNG-Innovation-Hacking-Team veschiedene Prototypen - darunter ein Telepräsenz-Robotik-System, mit dem man die Realität aus den Augen eines Roboters erleben kann, oder aber eine Augmented-Reality-KI, die die Welt aus der Perspektive eines Künstlers zeigt. Er arbeitet an Anwendungen im Bereich der AR/VR, KI sowie der Gestensteuerung, um damit beispielsweise Quadrokopter autonom fliegen zu lassen oder berührungslos zu steuern. Darüber hinaus ist er in verschiedenen Open-Source-Projekten in Java, C# und allen Spielarten von JavaScript involviert. Thomas ist studierter Informatiker (TU München) und leidenschaftlicher Softwareentwickler. Als Intel Software Innovator und Black Belt präsentiert er weltweit neue Technologien wie KI, AR/VR und Robotik. Dafür erhielt er unter anderem einen JavaOne Rockstar-Award.

Kann das Intranet benutzerfreundlich und mobil als Endpunkt für Kommunikation, HR-Services und IoT ausgebaut werden? Wie funktioniert Kommunikation genauso effektiv, schnell und unkompliziert wie bei der Nutzung von privaten Tools – jedoch DSGVO- und betriebsratskonform? Und wie können Top-down Informationen ALLE Mitarbeiter in Echtzeit erreichen – egal ob in der Produktion, im Lager, am Schreibtisch oder in Teilzeit? Benedikt Ilg, CEO von Flip, spricht über die Lösung ALL dieser Probleme mit nur einer App.

Seit 2015 ist Gründer Benedikt Ilg CEO der Mitarbeiterapp Flip. Er arbeitete zunächst in seiner Freizeit mit seinem Team an der Entwicklung und dem Erfolg der App und ist dort nun seit 2018 Vollblut CEO. Zusätzlich engagiert er sich als Dozent an der DHBW Stuttgart im Bereich Innovation/Lean Startup. Bis 2018 war er als Projektleiter für die Porsche AG in Stuttgart tätig, nachdem er dort auch schon 2016 seinen Abschluss B.A. BWL-Industrie als Dualer Student absolvierte.

Moderne Arbeit ist komplexer und vernetzter als je zuvor. In einer kürzlich durchgeführten Studie untersuchte Slack, was Arbeitnehmer brauchen, um in dieser neuen Arbeitsära erfolgreich zu sein. Wir haben festgestellt, dass es eine grundlegende Herausforderung gibt, die allen Organisationen gemeinsam ist. Und diese Herausforderung ist auf der einfachsten Ebene ein Paradoxon der Ausrichtung. Am Beispiel unserer eigenen Solution Engineers möchten wir zeigen, wie ein Tag in deren Leben aussieht. So verfolgen wir das Ziel, das Arbeitsleben der Menschen einfacher, angenehmer und produktiver zu machen, indem Integrationen, Workflows und Apps in Slack genutzt werden.

Ciarán Doyle ist Senior Solution Engineer bei Slack EMEA. Tag für Tag hilft er großen Unternehmen in ganz Europa dabei, Slack unter Wert-, technischen und Sicherheitsaspekten zu bewerten. Ciarán verfügt über mehr als 10 Jahre Erfahrung in der IT-Community, er arbeitet unter anderem mit Oracle sowie mit Technologien von IBM und Anaplan.

JHipster ist der beliebteste code generator in der Java Welt mit mehr als 14k GitHub Stars, 500+ contributors, 100ten von Firmen, die JHipster verwenden und einem großen Ökosystem von Modulen und Plugins. Diese Session stellt die Möglichkeiten von JHipster vor und zeigt wie man mit JHipster eine moderne Webanwendung mit Java und JavaScript bauen kann. Wir werden die typischen Anwendungsszenarien zeigen und von null auf eine komplette Webanwendung bauen und in der Cloud betreiben. Wir werden einen Blick auf best practices im Umgang mit generiertem Code werfen und einen Ausblick auf die Zukunft von JHipster geben.

Frederik ist seit 2015 Mitglied des JHipster Core Teams und hat im Laufe der Zeit an verschieden Teilen des Frontends und des Backends gearbeitet. Momentan ist er für den Gradle Support verantwortlich und hat geholfen den Vue Support voranzubringen. Er arbeitet bei der WPS Management GmbH in Paderborn an der offenen B2B Integrations Plattform wescale und organisiert die Treffen der JUG Paderborn und der lokalen Devoxx4Kids Gruppe.

David Steiman aus Berlin ist seit 2016 Mitglied der JHipster Core Developer als Hauptverantwortlicher für den JHipster UAA Server und das damit verbundene OAuth2 Ökosystem. Mit dem Schwerpunkt auf Entwicklung von Microservices arbeitete er an dazu passenden Stellen der JHipster Plattform, wie etwa an dem Kubernetes Support, Docker usw. Außerdem initiierte er 2018 hetzner-kube, ein ManagementTool für Kubernetes Cluster. Seit 2019 arbeitet er an dem "Side-By-Side" Design Pattern für generator-gesteuerte Entwicklungen.

Lehren aus fast 25 Jahren Arbeit mit, für und gegen Google und was diese Lehren für eine Zukunft bedeuten, die zunehmend von Monopolisten dominiert wird.

Jean-Paul ist Chief Scientist von Hubert Burda Media – einem globalen Medienunternehmen. Er ist außerdem der Gründer und Geschäftsführer der Cliqz GmbH – einem Suchmaschinen- und Browserunternehmen in Europa – und der Geschäftsführer von Coc Coc Limited – einem Suchmaschinen- und Browserunternehmen in Vietnam. Zudem ist er in verschiedenen Verwaltungsräten tätig, insbesondere im Aufsichtsrat der XING AG (einem führenden professionellen Online-Netzwerk). Von 1996 bis 2003 war er Technischer Direktor und Geschäftsführer bei Burda Digital. Jean-Paul erhielt einen Masterabschluss in Informatik von der Stanford Universität, einen weiteren Masterabschluss in Philosophie (magna cum laude) von der Universität Löwen (Belgien) und einen B.A. in Wirtschaftswissenschaften von der Universität Löwen. Ursprünglich aus Belgien stammend, spricht Jean-Paul fließend Französisch, Englisch, Deutsch und Niederländisch und lebt mit seiner Frau und seinen vier Kindern in Deutschland.

Die Weihnachtssaison, eingeleitet durch den Black Friday, ist die umsatzstärkste Zeit vieler B2C-Webshops. Dementsprechend wichtig ist gerade für stark wachsende Shops, bereits im Vorfeld die Gewissheit zu erlangen, dass Applikation und Infrastruktur die erwartete Last werden stemmen können.Wir berichten von unseren Erfahrungen, die wir im vergangenen Jahr bei der Vorbereitung eines Kundenshops auf die Vorweihnachtszeit gemacht haben. Insbesondere geht es darum, wie sich durch das Zusammenspiel von verteilten Lasttests des Produktionssystems und geeigneter Datenvisualisierung einerseits Performanceflaschenhälse einer Webapplikation identifizieren, andererseits das Vertrauen der Stakeholder in das gesamte Applikationssetup erhöhen lassen.

Leopold Kellers stellt sich gerne technischen oder wissenschaftlichen Herausforderungen aller Art. Als Software-Consultant bei TNG entwickelt er derzeit den im Vortrag behandelten Webshop mit. Zuvor studierte er Physik sowie Informatik in Münster und Glasgow, gefolgt von der Beschäftigung mit mathematischer & theoretischer Physik an der TU und der LMU in München.

Lukas Döring ist Senior Consultant bei TNG. Neben der Performance-Analyse interessieren ihn Web-Applikationen, Automatisierung, Datenbanken und Cloud-Services. Zuvor studierte und promovierte er im Fach Mathematik in Bonn und Leipzig, und arbeitete als Post-Doc in Aachen.

Das Verteilen und Freigeben von Dateien zwischen Kollegen und Freunden ist ein Problem, das es schon seit einiger Zeit gibt. In den letzten 10 Jahren haben Dienste wie Dropbox die Cloud-Infrastruktur verwendet, um den Datenaustausch reibungsloser zu gestalten. Diese zentralisierten Dienste sind zwar praktisch, weisen jedoch schwerwiegende Nachteile auf. In diesem Vortrag stelle ich eine Open-Source-P2P-Alternative namens Hyperdrive vor, an der wir gearbeitet haben, und warum wir glauben, dass sie endlich eine gute und wettbewerbsfähige Lösung für vorhandene Produkte bietet. Eine gründliche technische Analyse zusammen mit vielen Demos gehört zum Kerngehalt dieses Vortrags.

Ich bin Mathias Buus, ein Experte für verteilte Systeme aus Kopenhagen, Dänemark. In den letzten 8 Jahren habe ich hauptsächlich mit Node.js im verteilten Bereich gearbeitet. Ich habe zu einer großen Anzahl von Open-Source-Problemen mit Node.j beigetragen und bin derzeit der Betreuer von über 800 Paketen im Node.js-Paketmanager npm. Ich bin Mitbegründer von Hyperdivision, wo wir Produkte entwickeln, die darauf abzielen, Sicherheits- und andere Probleme für Unternehmen mit neuartiger P2P-Technologie zu lösen.

Der Nobelpreisträger Eugene Wigner sprach in einem vielbeachteten Artikel von der "Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences". Bei kaum etwas anderem als in der Entstehung der Spektralfarben des verdünnten Wasserstoffgases kann man diese wundersame Wirksamkeit der Mathematik auf die Physik klarer und eindringlicher erleben. An mathematischem Vorwissen benötigt man dafür nur einfache Schulkenntnisse, nicht mehr als das Dividieren ...

Rudolf Taschner, geboren 1953 in Ternitz, nahe bei Wien, war von 1977 bis 2018 Professor an der TU Wien. Er gründete zusammen mit seiner Frau und Kollegen der TU Wien den „math.space“, einen zwischen 2002 und 2017 betriebenen Veranstaltungsort im Wiener MuseumsQuartier, der Mathematik als kulturelle Errungenschaft präsentierte. 2004 wurde Rudolf Taschner zum „Wissenschaftler des Jahres“ gewählt. Seit 2017 ist er für den Klub der Österreichischen Volkspartei Sprecher für Bildung und Wissenschaft.