21.01.2016

Apple eröffnet erste iOS-App-Akademie in Europa

Apple hat in Europa 1,4 Millionen Arbeitsplätze geschaffen - ein eigenes Entwicklerzentrum in Italien soll jetzt dabei helfen, die iOS-App-Community weiter zu stärken.
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Im Unterschied zu den USA dominiert Apple in Europa nicht den Smartphone-Markt – der erste Platz geht in den meisten europäischen Ländern an Googles Android. Vielleicht ist das der Grund, warum Apple nun eine eigene App-Akademie in Europa eröffnet. Im italienischen Neapel soll im ersten europäischen iOS-App-Entwicklerzentrum entsprechendes Wissen vermittelt werden.

Apple bleibt Cash Cow für Entwickler

Während sich Google 2015 über fast doppelt so hohe Downloadzahlen freuen konnte, bleibt Apples App Store für Entwickler die Cash Cow. Entwickler in Europa haben laut Apple bisher 10,2 Mrd. Euro durch den Verkauf von iOS-Apps verdient – weltweit wurden bereits 40 Milliarden Dollar an Entwickler ausbezahlt. “Der Erfolg des App Store ist eine der treibenden Kräfte hinter den mehr als 1,4 Millionen Arbeitsplätzen, die Apple in Europa geschaffen hat”, sagt Apple-CEO Tim Cook.

Italien hat eine der größten Entwickler-Communities

Warum Apple ausgerechnet Italien für sein Entwicklerzentrum wählt? “Die Entwickler-Community ist ort äußerst lebhaft”, heißt es in einer Aussendung. Alleine 75.000 Arbeitsplätze könnten in Italien dem App Store zugerechnet werden. In Italien sind rund 264.000 iOS-App-Entwickler registriert – damit zählt das Land nach Großbritannien (646.000), Deutschland (472.000) und Frankreich (332.000) zu den größten iOS-Communities.

Neben der Akademie will Apple in Italien auch mit Partnern zusammenarbeiten, die selbst Entwicklerschulungen anbieten können. Dieses Partnerprogramm soll dann auch auf weitere Länder ausgedehnt werden.

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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