Das war unser

Deep Blue war 1997 weltweit der beste Schachcomputer. Seitdem wurden moderne Schachengines erheblich weiterentwickelt und sind nun nicht mehr von menschlichen Großmeistern zu besiegen. Dieser Vortrag soll einen Überblick über das Funktionieren von Schachengines, Abdecksuche/-evaluation und interessante High-Level- und Low-Level- Optimierungen geben. Ferner wird das verteilte Test-Framework Fishtest, eine Methode zur Messung der Optimierungsstärke bei der Entwicklung von Schachengines, thematisiert.

Seit den frühesten Tagen von Schachcomputern haben fast alle Wettbewerbsschachprogramme eine Variante des Alpha-Beta-Algorithmus verwendet. Der Alpha-Beta-Algorithmus ist einfach und elegant, liefert immer das gleiche Ergebnis als eine einfache Minimax-Suche und verdoppelt effektiv die erreichbare Suchtiefe für eine gegebene Menge an Denkzeit. Allerdings ist der Verzweigungsfaktor in Schach so hoch, dass eine Brute-Force-Suche selbst mit dem Alpha-Beta-Verfahren nicht sehr tief in den Spielbaum eindringen wird. Der Alpha-Beta-Algorithmus ist auch notorisch schwer zu parallelisieren. Dieser Vortrag erläutert, wie moderne Schachprogramme die Baumgröße viel weiter reduzieren als das, was nur mit dem Alpha-Beta-Verfahren möglich ist, und wie man die Suche effizient über mehrere CPU-Kerne verteilen kann.

4.0 ist die neue Version der NoSQL-Dokumentendatenbank von Couchbase. Dies ist ein wichtiger Fortschritt bei dem Datenmanagement für missionskritische Echtzeit interaktive Anwendungen. Dieser Vortrag wird sowohl einen Überblick über die Anwendungsfälle von NoSQL und einen Einblick in die technische Architektur einer NoSQL Cluster-Datenbank geben, als auch die neuen Datenzugriffsfunktionen der SQL-Abfragesprache für Dokumente vorstellen.

Vor mehr als dreißig Jahren, skizzierte Richard Feynman das visionäre Konzept eines Quantensimulators zur Durchführung von komplexen Physik-Berechnungen. Heutzutage wird sein Traum in vielen Laboren auf der ganzen Welt verwirklicht. All das wird durch den Einsatz komplexer Versuchs-Setups ermöglicht, die Atome auf Nanokelvin Temperaturen abkühlen können, bei denen sie fast in Ruhezustand versetzt werden. Die Atome können dann in Anordnungen von Millionen mikroskopischer Lichtfänger aufgefangen und manipuliert werden. Solche „Lichtkristalle“ erlauben einen neuartigen Einblick in die mikroskopische Welt der Quantenmaterialen und die Ingangsetzung der bisher genausten Atomuhren, was von grundlegender Bedeutung für die nächste Generation von Timing und Navigationsanwendungen ist. In meinem Vortrag werde ich eine Einführung geben, wie solche Quantensimulatoren bei den niedrigsten vom Menschen verursachten Temperaturen realisiert werden können, und einige ihrer Anwendungen präsentieren, die sich von der Festkörperphysik über die statistische Physik bis zur Hochenergiephysik mit Tabletop-Experimenten erstrecken.

Displays aus Organischen Leuchtdioden mit Aktivmatrix (Active-Matrix Organic Light-Emitting Diode - AMOLED) zählen zu den aufregendsten Entwicklungen in der Unterhaltungselektronik der letzten zehn Jahren. 250 Millionen AMOLED-Displays mit einer Gesamtfläche von 1,6 Quadratkilometern und einem Gesamtwert von 12 Milliarden Euro wurden im Jahr 2013 produziert, hauptsächlich für Mobilfunkgeräte und kleine Tablets. Zu den aktuellen Trends der AMOLED-Displays gehören höhere Auflösung (über HD), größere Bildschirme (55 Zoll Diagonale) und die Entwicklung flexibler Backplanes für aufrollbare oder faltbare Displays. Letztere wird von einer Technologie profitieren, die es ermöglicht, Dünnschichttransistoren (Thin-Film Transitors - TFTs) zur Steuerung von einzelnen Display-Pixeln bei Temperaturen herzustellen, die kompatibel mit Polymersubstraten sind, d.h. bei Temperaturen unter 150 °C. Eine Möglichkeit sind TFTs aus konjugierten organischen Halbleitern.

In diesem Vortrag werden Sie davon erfahren, wie es dem Startup Jolla gelungen ist, mit nur 100 Mitarbeitern ein mobiles Betriebssystem und ein Mobiltelefon zu entwickeln. Besetzt mit hauptsächlich ehemaligen Nokia-Entwicklern haben wir es geschafft, ein nicht-Android-Mobiltelefongerät mit einem eigenen mobilen Betriebssystem zu bauen, einzuführen und zu vermarkten, und das in einer viel kürzeren Zeit als etablierte Anbieter je in der Lage gewesen sind. Über die Geschichte hinaus werde ich detailliert darstellen, wie ein modernes mobiles Betriebssystem aufgebaut wird - nicht nur von der technischen Seite gesehen, sondern auch wie man ein großartiges Produkt entwickelt und verkauft und wie man mit seinen Kunden zusammenarbeitet.

Die Mirage OS ist das ausführende Betriebssystem einer Open-Source-Bibliothek, das in der funktionalen Sprache OCaml geschriebenen Code in eine Vielzahl von Hardware-Backends übersetzt, ganz insbesonderes spezialisierte Unikernels, die direkt auf dem Hypervisor Xen laufen. Mirage ist vor allem nützlich, um sichere, zuverlässige OS-Komponenten wie Speicher oder vernetzte Deamons zu erstellen. Anstatt komplexe Entwicklungen wie den Stapelspeicher LAMP (mit den damit einhergehenden Sorgen um Sicherheit) koordinieren zu müssen, bietet Mirage die Möglichkeit, aus einer Reihe von Protokoll-Bibliotheken „deine eigene Cloud zu übersetzen“. Zum Beispiel nutzt die vorhandene Mirage-Website DNS- und HTTP-Server, die als verschiedene Cloud-hosted Unikernels laufen. Diese werden über den Stapelspeicher Irminsule koordiniert, der Git als sein Kommunikationsprotokoll verwendet. Die Entwicklung verwendet das kontinuierliche Integrationswerkzeug Travis, um die gesamten übersetzten Bilder an z.B. Github zu übergeben, von wo sie automatisch ausgeliefert werden können. In diesem Vortrag wird die Struktur von Mirage beschrieben, einige Orientierungsergebnisse bezüglich des Vergleichs der Leistung von unseren Unikernels und traditionellen Applikationen wie Apache, BIND und OpenSSH vorgestellt, und kurz die daraus resultierenden Vorteile für den Arbeitsablauf in der Entwicklung dargestellt. Darüber hinaus werden die neuesten Ergebnisse unter Verwendung von Mirage für Niedriglatenzzeit-Entwicklungen von ARM-Boards mit niedriger Leistung und kleiner Reduktionszahl präsentiert.

Cortical.io‘s Semantic-Fingerprinting-Technologie stammt aus einem neuen, grundlegend anderen Ansatz des maschinellen Lernens: Es basiert auf einem Verarbeitungsmodell frei von Statistik, das Ähnlichkeit als Grundlage für Intelligenz nutzt. Die Cortical.io Retina konvertiert jede Art von Text in eine numerische Darstellung, einen Semantischen Fingerabdruck, der die Bedeutung explizit mit allen enthaltenen Sinnen und Zusammenhängen kodiert. Das System "versteht" das Verhältnis zweier Elemente, indem einfache deren Überlappung gemessen wird. Als Ergebnis ist es sehr schnell, zuverlässig und einfach zu implementieren - eine bahnbrechende Technologie, die die Intelligenz des Gehirns nutzt, um die natürliche Sprachverarbeitung von großen textuellen Data zu ermöglichen.

In diesem Vortrag berichten wir über die neuesten Ergebnisse unserer Social-Software-Engineering-Forschung an der TU München. SocioCortex ist eine web-basierte Plattform, die eine neuartige Mischung aus Inhalts-, Modell-Management-Konzepten sowie Dienstleistungen für die Problemlösungsprozesse in Organisationen bietet. Diese Prozesse beziehen Stakeholder mit unterschiedlichen Interessen und Hintergründen ein, die ihre bevorzugten Inhaltsrepräsentationen (Tabellen, Hypertexte, Bilder, Zeichnungen, Karten, 3D-Modelle, Matrizen, mathematische Formeln) verwenden wollen, die verschiedene Inhaltsquellen und -kanäle in Anspruch nehmen. Anhand von Beispielen aus Industrieprojekten zeigen wir, wie SocioCortex die Entstehung von Datenmodellen, Zugriffssteuerungsmethoden sowie Prozess- und UI-Modellen ermöglicht, die von den tatsächlichen Problemlösungsprozessen geprägt sind, welche auf der Plattform durchgeführt werden.

Es geht um die Präsentation eines Systems zur Lösung des heiligen Grals der Computer Vision: Das Matching von Bildern und Texten und die Bildbeschreibung durch automatisch generierte Texte. Unser System stützt sich auf die Kombination von Deep Learning-Tools für Bilder und Text - nämlich Convolutional Neural Networks, word2vec und Recurrent Neural Networks - mit einem klassischen Computer-Vision-Tool, dem Fisher Vector. Der Fisher Vector wurde modifiziert, um Hybrid-Distributionen zu unterstützen, die viel besser mit Textdaten umgehen können. Unsere Methode hat sich als äußerst erfolgreich erwiesen und übertrifft mit signifikantem Abstand alle zurzeit konkurrierenden Methoden. Wenn die Zeit es zulässt, werden noch weitere Deep-Learning-Projekte wie Gesichts- und Spracherkennung oder Videoanalyse dargestellt.

Was wäre, wenn Ihr Navigationssystem Routeninformationen direkt in Ihr Sichtfeld projizieren könnte oder Gesichtserkennung Ihnen bei der Identifizierung von Gesichtern hilft? Durch die rasante Weiterentwicklung der Virtual-Reality-Brillen in den letzten Jahren kann diese Vision bereits bald Realität werden. Das Maker-Team "Red Pill" der TNG Technology Consulting GmbH hat mit Hilfe der VR-Brille "Oculus Rift DK2" Anwendungen entwickelt, die die Realität um sinnvolle Zusatzinformationen erweitern. Im Gegensatz zum klassischen Anwendungsfall solcher Displays wird der Nutzer nicht in virtuelle Welten versetzt, sondern behält sein normales Sichtfeld bei. Dies geschieht durch die Erweiterung der VR-Brille mit zwei zusätzlichen Kameras. Das dadurch gewonnene stereoskopische Bild kann zum Beispiel um Daten zur Gesichtserkennung und -identifikation angereichert werden. In diesem Vortrag werden Sie die TNG-Consultants in die Welt der Augmented Reality einführen. Sie erhalten einen Einblick in den gesamten Programmablauf, vom Auslesen der Bilder bis hin zu ihrer Darstellung auf dem VR-Display. Dabei werden sie auch die Historie dieser gar nicht so neuen Technologie beleuchten und weitere Anwendungsgebiete aufzeigen.

Neue Methoden und Ansätze zur Sicherung von Cloud-Umgebungen werden durch den weitverbreiteten Einsatz auf Seiten des Business-Sektors zunehmend kritischer. Ein Cloud-System stützt sich inhärent auf Hardware-Virtualisierung, um die gemeinsame Nutzung von Hardware-Ressourcen zu ermöglichen. Trotz der Tatsache, dass die Virtualisierung selbst nicht von Natur aus unsicher ist, sind fast zwei Drittel aller virtuellen Systeme weniger sicher als die physikalischen Systeme, die sie ersetzen. Diese merkwürdige Situation entsteht in erster Linie, weil traditionelle Host-Sicherheitsstrategien nicht gut in virtuellen Umgebungen integriert sind: als Beispiel sind typische Antivirus-Scans eine kritische Komponente der geschichteten defense-in-depth, aber sie erschöpfen schnell die verfügbaren CPUs und den Speicherplatz, wenn sie eine große Anzahl virtueller Maschinen sichern müssen. Virtualisierung bietet jedoch auch eine einmalige Gelegenheit, von außen in ein laufendes Betriebssystem zu blicken, auch als „Introspektion“ bekannt. Es ist möglich, Speicher, CPUs, Prozesse und Kernel von einer laufenden virtuellen Maschine von einem sicheren Aussichtspunkt zu beobachten. Noch interessanter ist die damit zusammenhängende Möglichkeit, das Verhalten aller dieser Komponenten zu ändern, um die Sicherung virtueller Systeme zu unterstützen. In den letzten Jahren hat unser Team an der Umsetzung dieser Funktionen für den Open-Source-Xen-Hypervisor durch die LibVMI-Bibliothek gearbeitet. Unsere Arbeit ermöglicht es Drittanbietern von Sicherheitstools, von den Vorteilen des zusätzlichen Schutzes durch den Hypervisor zu profitieren, sowohl auf x86- und ARM-Systemen. Während diese Merkmale eine signifikante Verbesserung der Cloud-Sicherheits-Tools bedeuten, ist die aktive „Introspektion“ ein zweischneidiges Schwert, weil es das implizite Vertrauen betont, das in den Cloud-Anbieter gesetzt wird.

Seit vielen Jahren ist enigmail eines der Standard-Tools für Email-Verschlüsselung mit Mozilla Thunderbird. In der Post-Snowden-Zeit haben sich dabei die Relevanz und der Fokus von enigmail komplett verschoben. Ging es bisher eher um ein Tool für Techies, steht jetzt die Umsetzung des Grundrechts auf Privatsphäre im Vordergrund. Damit werden zum einen die Usability und zum anderen die Kompatibilität mit anderen Email-Tools zum entscheidenden Merkmal. Dieser Talk erläutert den aktuellen Stand dieser Entwicklung und gibt einige Einblicke in die Tiefe von Open-Source-Entwicklung im Zeitalter der Massenüberwachung.

Im Sommer/Herbst des letzten Jahres waren BadUSB Geräte kurzfristig ein großer Sicherheits-Aufreger (siehe bspw. BadUSB: Wenn USB-Geräte böse werden | heise Security). Verantwortlich dafür sind nicht nur die fehlenden Sicherheitsmechanismen des USB Protokolls, sondern auch die Sorglosigkeit oder vielmehr Neugierde der Anwender. Vielleicht ist auf dem gefunden USB Stick etwas Interessantes zu finden? Ein Geschäftsbericht, oder Bilder der attraktiven Nachbarin? Mithilfe von Mikrocontroller Entwicklungsplatinen und einem passenden USB-Stack dazu kann jeder halbwegs versierte Entwickler USB Geräte programmieren, die nahezu beliebig ihr Verhalten verändern können: Tastatur, Maus, Drucker, Datenträger etc. Bereits mit einem frei programmierbaren „Keyboard“, das noch dazu seine eigenen Pläne verfolgt, lässt sich eine Menge Unfug auf einem Opferrechner anstellen. Wir demonstrieren bspw. einen Angriff auf einen Standard Windows 7 PC, auf dem durch ein präpariertes Gerät administrative Rechte erlangt, gezielt Ausnahmen in der Firewall erstellt und eine Anmeldekonsole erzeugt und gestartet wird. Über die Konsole zeigen wir im Anschluss den Inhalt der Festplatte, den man in der Realität auch ausspionieren könnte. Online finden sich mittlerweile Sammlungen von fertigen Skripten für verschiedene Entwicklungsplatinen, mit denen amüsante Gags aber auch echte Angriffe umsetzbar sind. Prinzipiell ist jeder Rechner und jedes Betriebssystem angreifbar. Das erklärte Ziel dieses Vortrags ist es, neben einer sehr schlanken Darstellung der technischen Grundlagen, verschiedene Demonstrationen an Opfer-Systemen mit präparierten Geräten durchzuführen, um ein Bewusstsein für die Risiken eines allzu sorglosen Umgangs mit (fremden) USB Geräten zu schaffen.

Tiefe (auch rekurrente) künstliche neuronale Netze gewannen jüngst zahlreiche Wettbewerbe im Bereich Mustererkennung und maschinelles Lernen. Sie werden heutzutage massiv eingesetzt in Industrie und Wissenschaft. Anhand zahlreicher wichtiger Anwendungen liefert der Vortrag Einblicke in den aktuellen Stand der Technik. Zudem wird diskutiert, wie künstliche Intelligenz unsere Zivilisation grundlegend verändern wird.

Algorithmen des maschinellen Lernens haben bei einer Vielzahl von Benchmark-Aufgaben das menschliche Leistungsniveau erreicht. Dies wirft die Frage auf, ob diese Algorithmen auch das menschliche "Verständnisniveau" dieser Aufgaben erreicht haben. Durch das Entwerfen von Inputs zur gezielten Verwirrung von Algorithmen des maschinellen Lernens zeigen wir, dass statistische Modelle, von der logistischen Regression bis zu tief faltenden Netzwerken, in vorsehbarer Weise versagen, wenn sie mit statistisch ungewöhnlichem Input konfrontiert werden. Mit der Korrektur dieser spezifischen Fehler können tiefe Modelle ein beispielloses Maß an Genauigkeit erzielen. Aber die philosophische Frage, was es heißt, eine Aufgabe zu verstehen und wie man eine Maschine baut, die das kann, bleibt offen.

Maschinelles Lernen und Big Data gehören zu den größten Technologie-Trends der heutigen Zeit und neuronale Netze erleben ihre zweite Renaissance. Wieso der ganze Hype? Ist es gerechtfertigt? Und warum ausgerechnet jetzt? Dieser Vortrag wird einige Entwicklungen in diesem Bereich erörtern und einige Anwendungsbeispiele zeigen, wo Maschinen die menschliche Präzision erreicht haben.

Neulich, nach einem Release (so, oder zumindest so ähnlich):
Chef: "Und, was gibt es Neues?"Team: "Alles beim Alten, außer..."Chef: "Was?!? Und was habt ihr die letzten Wochen gemacht!" Team: "... die Seite ist jetzt viel schneller, das Befüllen des Produktindex dauert nur noch Sekunden und die Suche findet endlich auch Teilworte..." Chef: "Aber wie geht das, wir waren doch die ganze Zeit online, oder?!?" Team: "Natürlich!"
Dass sich die Open Source "full-text search and analytics engine" Elasticsearch nicht vor der kommerziellen Konkurrenz zu verstecken braucht, sondern ihr in einigen Bereichen sogar überlegen ist - und das nicht nur im Preis -, das zeigt das Beispiel eines hybris-basierten Webshops, der von einem kommerziellen, spezialisierten Produktindex auf Elasticsearch umgestellt wurde. Dieser Vortrag beschreibt, wie es überhaupt dazu kam, warum Elasticsearch ausgewählt wurde und welche Schritte für das unterbrechungsfreie Umschalten notwendig waren.

Open-Source-Software ist kostenlos, doch um dies so zu erhalten und dieses Modell weiterhin funktionieren zu lassen, äußern Open-Source-Lizenzen auch Auflagen für Nutzer oder Personen, die sie weitergeben. Heutzutage liegt die Anzahl an Open-Source-Lizenzen bei mehreren Hundert und in den meisten Fällen wird ein Open-Source-Paket nicht durch eine einzelne Lizenz sondern mehrere Lizenzen abgedeckt. Deshalb existieren viele verschiedene Auflagen und einige davon könnten gelten, wenn ein Teil der Open-Source-Software verwendet wird. Für die kommerzielle Nutzung ist es unumgänglich, Lizenzbedingungen festzulegen – eine Art Clearing-Aufgabe. Software-Werkzeuge unterstützen diese Festsetzung. Eine Lösung ist das Open-Source-Projekt FOSSology. In der Präsentation werden wir den Hauptanwendungsfall erklären, warum man FOSSology nutzen sollte und wie neueste Eigenschaften das Clearing im Hinblick auf Effizienz und Effektivität verbessern.

Zunehmend entwickelt sich OpenStreetMap zum größten Lieferanten von Geodaten für Anwendungen aller Art. Die Daten, die von tausenden Freiwilligen jeden Tag in die Datenbank eingepflegt werden, sind keine nur statisch vorgefertigte Karte, sondern ein Datenschatz, der fast ohne Nutzungseinschränkungen jedem zur Verfügung steht und neue Möglichkeiten schafft, unsere Welt besser zu verstehen. OpenStreetMap ist jedoch nicht nur eine Datenbank, sondern ein ganzes Ökosystem aus Menschen, Software und Unternehmen, die Werkzeuge zur Verarbeitung, Verbesserung und Visualisierung des Datenbestandes liefern und weiterentwickeln. Die Kartographierung geht über das einfache Aufzeichnen von Straßen hinaus, es werden Geschäfte, Hausnummern, Leerungszeiten, ÖPNV-Verbindungen, Fußwege und vieles mehr erfasst, um dann der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt zu werden. Fehler gibt es in jeder Datenbank, doch in OpenStreetMap kann sie jeder - auch man selbst - beheben. Der Talk soll einen Einblick in elf Jahre Projektgeschichte und den aktuellen Stand geben, sowie einige Einstiegspunkte liefern, wie man selbst dazu beitragen kann.

Die Unzulänglichkeiten des Record-Systems in Haskell gehören zu den ältesten und umstrittensten Problemen der Sprache. Die Community ist sich seit langem einig, dass der aktuelle Zustand unbefriedigend ist. Dennoch erzeugt jeder Lösungsvorschlag endlose Debatten bis zum heutigen Tag. Sie sind schon lange der Grund dafür, dass im Endeffekt nichts wirklich implementiert wird, obwohl seit mindestens 1999 regelmäßig konkrete Vorschläge vorliegen. Zum Glück ermöglicht es die jünste Entwicklung im GHC, die Records als Bibliothek umzusetzen. In diesem Vortrag geht's um eine solche Bibliothek, die Ideen dahinter und deren praktische Anwendung.

Nebenläufigkeit ist allgegenwärtig. Ihr Smartphone ist ein multi-­core System, ihre Workstation ein many-core System und ihr Rechenzentrum ist ein Supercomputer. Für die Softwareindustrie ist es daher unabdingbar Applikationen zu entwickeln, die mit zusätzlicher oder stärkerer Hardware skalieren. Zusätzlich muss garantiert werden, dass die Software frei von Dataraces oder Deadlocks ist. Dazu muss die Programmierung heutiger Computersysteme präzise und einfach möglich sein. Pony ist eine neue, quelloffene Programmiersprache mit dem Ziel genau diese Art der Programmierung zu ermöglichen. Sie basiert auf dem Actormodell (wie z.B. Erlang), ist objektorientiert, stellt zahlreiche funktionale Features zu Verfügung (wie z.B. Scala) und wird in nativen Maschinencode übersetzt (wie z.B. C/C++). Kernstück ist ein innovatives Typsystem, welches garantiert, dass ihr Programm frei von Dataraces ist, keine Deadlocks existieren und keine Nullzeiger oder andere Laufzeitausnahmen das Programm zum Absturz bringen können.

Es ist erstaunlich, wie es uns gelingt, Werkzeuge so einfach zu benutzen, von einem Schraubenzieher bis hin zur geschickten Verwendung von Essstäbchen, unser Gehirn benutzt diese Instrumente nahtlos für ziemlich komplexe Aufgaben. In diesem Vortrag werde ich Wege ansprechen, wie wir unser Gehirn austricksen können, sodass sogar komplexe Robotersysteme angenommen werden können.

Microservices werden zunehmend als das Allheilmittel der Architektur gefeiert. Allerdings sind viele Organisationen völlig unvorbereitet für die technischen, betrieblichen und organisatorischen Konsequenzen dieses Ansatzes. Bereitstellen und Betreiben von microservice-basierten Systemen stellen neue Herausforderungen für die DevOps-Umgebung dar. Einige dieser Herausforderungen können durch die jüngste Container-Bewegungen gelindert werden (aber natürlich nicht ohne dabei neue zu erzeugen). In diesem Vortrag werden wir einen Blick auf die Verwendung von Docker für die Bereitstellung von Microservice-Architekturen sowie auf die verfügbaren (oder fehlenden) Alternativen im Rahmen des aktuellen Ökosystems werfen.

Nach klassischen Messzahlen steht Bayern im nationalen Vergleich bei klassischen Indikatoren wie Bruttoinlandsprodukt und Arbeitslosenquote ganz weit vorne. Wir alle leben gerne in Bayern - aber ist Bayern auch gut auf die Zukunft vorbereitet? Dieses Bild ändert sich, wenn statt klassischen neuere, zukunftsgewandte Indikatoren wie Einkommensverteilung, Start-Up Quote, Integrationsindex und Bildungsmobilität angeschaut werden. Aus McKinseys Sicht ändert sich die Welt gerade radikal: Strukturbrüche wie "Ende der Arbeit wie wir sie kennen", "volatile Welt", endliche Ressourcen (Budgets)" und "disruptive Technologien" führen zu einer ganz anderen Welt, als wir sie heute sehen. Für die Auswirkungen dieser Brüche gibt es zwei gegensätzliche Lesarten: eine Welt der Spaltung auf der einen und eine Welt der Teilhabe auf der anderen Seite. Neue Spielfelder können die Konfliktlinien aufgreifen - wir haben insgesamt 15 als erste Ideen gesammelt (z.B. digitale Bildung, integriertes Gesundheitswesen, Energieeffizienz und -unabhängigkeit, Belebung der bayerischen Identität). Bei der Diskussion um Bayerns Zukunft wird aber auch deutlich, dass es nicht "ein Bayern" gibt, sondern mehrere Regionen - und dass es gerade um Synergien zwischen diesen geht, nicht um Wettbewerb.

Obwohl Behavior-Driven Development schon seit über 10 Jahren existiert, hat die Methodik in der Java-Welt bisher noch keinen besonders großen Anklang gefunden. Ein Grund dafür sind die existierenden BDD-Tools für Java, die für Entwickler umständlich zu benutzen sind und einen hohen Wartungsaufwand verursachen. Der Vortragende will dies mit JGiven ändern und Java-Entwicklern ein Framework an die Hand geben, das sie gerne benutzen und gleichzeitig die Fachabteilung mit ansprechenden Reports zufriedenstellt. JGiven-Szenarien werden in der gängigen Given-When-Then-Form mit einer embedded Java-DSL geschrieben. Dadurch können alle IDE-Features, wie Autovervollständigung und Refactoring-Werkzeuge von Entwicklern genutzt werden. Die resultierenden Szenarien sind zwar für sich schon sehr gut lesbar, JGiven kann aber zusätzlich noch Reports in verschiedenen Formaten generieren, die für die Zusammenarbeit mit Domain-Experten verwendet werden können. Durch ein modulares Konzept lassen sich neue Szenarien leicht aus Teilen anderer Szenarien zusammensetzen. Dies beschleunigt die Erstellung von neuen Szenarien und vermeidet Testcode-Duplizierung. Da weder Groovy noch Scala benötigt werden und JGiven kompatibel zu JUnit und TestNG ist, kann JGiven sofort in Java-Projekten eingesetzt werden und leicht in bestehende Test-Infrastrukturen integriert werden. In dem Vortrag wird der Vortragende eine Einführung in JGiven geben und anhand einer kurzen Live-Coding-Session zeigen wie schnell und einfach BDD-Szenarien in JGiven geschrieben werden können.

Kanban existiert bereits seit 10 Jahren. Wir wissen, dass es direkte Vorteile für die Servicebereitstellung einräumt. Wir wissen ebenfalls, dass der evolutionäre Wandel ein besserer Weg zur Adaptation von Organisationen zu Marktunsicherheiten und verändernden Marktbedingungen ist. Dennoch wurde Kanban meist von innen nach außen adoptiert, beginnend mit kleinen Teams und in der Mitte der Kette von Servicebereitstellungs-Workflows. Häufig wird Kanban lokal implementiert und liefert daher nur begrenzte Vorteile. Kanban wurde immer als eine End-to-End-Unternehmenslösung gedacht. Enterprise Services Planning (ESP) ist Kabans Zukunft. ESP ist ein Outside-In-Ansatz, der sich auf Strategie, Zwecktauglichkeit und Angleichung der Leistungsfähigkeit an die Strategie fokussiert, und dabei eine Verbesserung der Geschäftsergebnisse durch die Verwendung von Kanban als Servicebereitstellungsmethode und Wegbereiter des evolutionären Wandels ermöglicht. ESP enthält Leitlinien für das Portfoliomanagement, die Kapazitäts- und Zeitplanung, Prognosestellung und Risikoverwaltung. ESP wird durch neue Software-Tools unterstützt, die die Entscheidungsfindung und Prozessverbesserung ermöglichen, indem sie Manager mit verbesserten Informationen und Empfehlungen basierend auf Erkenntnissen der Risikorechnung versorgen. ESP bietet AI für jedes Technologieunternehmen. Es ist die Zukunft für die Verwaltung moderner Unternehmen des 21. Jahrhunderts!

Moderne Software stützt sich auf Tests zur Vermeidung von Programmfehlern, anstatt den Code als korrekt zu beweisen, da traditionelle formale Methoden untragbar kostspielig sind. Dieser Vortrag veranschaulicht eine praxisnähere Herangehensweise an formale Methoden, welche Equational Reasoning in Haskell mit grundlegender Kategorientheorie kombiniert, um so kostengünstig Eigenschaften auf höchster Ebene zu verifizieren.

Die Spotify-Desktop-App besteht aus einer Vielzahl kleiner, eigenständiger Webapps, den sogenannten Spotlets. In diesem Vortrag werde ich Ihnen erzählen, wie sie uns erlauben, den Besitz zwischen Teams zu teilen und wie sie uns erlauben, per Fernsteuerung live Teile der App in den laufenden Anwendungen von Millionen von Nutzern zu ersetzen. Ich werde Ihnen außerdem die Geschichte hinter der Entstehung der Spotlets erzählen, wie sie sich entwickelten und einige der überraschenden Effekte, die sie auf uns hatten.

Sannsyn ist ein kleines norwegisches Startup, das eine Plattform für Empfehlungen entwickelt. Nachdem wir unseren eigenen Werkzeugkastens von Grund auf neu entwickelt haben, stellen wir fest, dass es mehrere Herausforderungen gibt, die unsere Kunden gelöst haben möchten und für die wir ganz neue Sätze von Algorithmen entwickeln müssen. Das Sammeln und Verarbeiten vieler Daten über Personen wirft auch wichtige Fragen im Hinblick auf die Privatsphäre auf, die wir aus Verpflichtung gegenüber sowohl Recht als auch Ethik lösen müssen.

Bei JetBrains haben wir über ein Jahrzehnt damit verbracht, alle Arten von Entwicklungswerkzeugen zu machen. Wir haben mit sehr vielen Programmiersprachen gearbeitet (Java, Python, Ruby, C#, JavaScript, PHP, etc.), und sogar unsere eigene Sprache geschrieben (Kotlin). Jedoch wurde überraschenderweise C++ lange Zeit nicht eingesetzt. Doch das Jahr 2015 sollte letztlich mit der Markteinführung zweier C++-Produkte alles ändern: ReSharper C++ (ein Plugin für Visual Studio) und CLion (eine Cross-Plattform-C/C++ IDE). In diesem Vortrag werde ich die lange Geschichte von JetBrains bis hin zu C++-Domänen erzählen, die tatsächlich mit AppCode begonnen hat, unserer IDE für iOS/OS X-Entwicklung. Zudem werde ich von einigen technischen Schwierigkeiten und Bedenken berichten, auf die wir unterwegs gestoßen sind, vor allem in Bezug auf C++-Parser, Build Systemen und Compiler-Toolchains. Sie werden auch davon erfahren, wie das CLion-Produkt geboren wurde, welche Pläne wir für die Zukunft haben und warum wir zweimal (oder sogar dreimal) C++-Produkte entwickelt haben, zusammen mit einer lustigen Geschichte über die Namensfindung von „CLion“.

NP-vollständige Probleme treten häufig im Kern wichtiger Anwendungsbereiche wie Logistik, Zeitplanerstellung oder Erfüllbarkeitsüberprüfung auf. Bis heute ist kein schneller und korrekter Algorithmus für irgendein NP-vollständiges Problem bekannt: Im schlimmsten Fall erfordern sie alle exponentielle Zeit. Wenn eine Erfüllbarkeitsüberprüfung mit 3 Variablen 1 Sekunde dauert, bedeutet exponentielle Zeit also, dass eine Prüfung mit 13 Variablen 1.024 Sekunden und mit 35 Variablen 4 Milliarden Sekunden oder 126 Jahre erfordern würde. Trotzdem behandeln moderne Erfüllbarkeitsprüfer 500.000 Variablen in weniger als 10 Minuten. Dieser Vortrag zeigt einige der wichtigsten Techniken, die solche Leistungen ermöglichen.