Maschinen, Sensoren, Kameras, medizinische Geräte und ähnliche Quellen können in kurzer Zeit große und manchmal sogar sehr große Datenmengen erzeugen. Diese Daten erfüllen normalerweise einen primären Zweck, beispielsweise die Begutachtung eines Röntgenbildes. Doch diese Daten bzw. Objekte bieten oft noch zahlreiche weitere Daten, die über den eigentlichen Nutzen hinausgehen.
Diese Erkenntnisse befinden sich normalerweise in den mit den eigentlichen Daten verknüpften Metadaten, die wesentlich kompakter und handlicher sind als die Rohdaten. Wenn wir nur auf sie zugreifen könnten, dann könnten wir diese riesige Menge an Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und sie anschließend analysieren.

In diesem Vortrag zeigen wir beispielhaft eine solche Umsetzung: Astronomische Bilder werden über ein Teleskop aufgenommen und dann in Echtzeit in einer AI Plattform ausgewertet und weiterverarbeitet. Laß dich überraschen, was damit alles möglich ist.