Viele der Krankheiten, von denen wir betroffen sind, hängen mit einer Fehlfunktion der Zellen zusammen. Es könnte möglich sein, sie wirksamer zu behandeln, aber zunächst müssen die Wissenschaftler genau verstehen, wie Zellen aufgebaut sind und funktionieren. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit mikroskopischen und biochemischen Techniken haben Wissenschaftler der medizinischen Fakultät der University of California, San Diego (UCSD) einen wichtigen Schritt zum Verständnis der Zellen des menschlichen Körpers gemacht.
Mit Mikroskopen können wir Zellstrukturen in der Größe von einzelnen Mikrometern sehen. Im Gegensatz dazu ermöglichen biochemische Techniken, die einzelne Proteine verwenden, die Untersuchung von Strukturen in der Größe von Nanometern, also 1/1000stel eines Mikrometers. Ein großes Problem in den Biowissenschaften ist jedoch die Vervollständigung des Wissens darüber, was sich im Inneren der Zelle zwischen der Mikro- und der Nanoskala befindet. Es hat sich herausgestellt, dass dies mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglich ist.
Microsoft hat die Veröffentlichung von Power Fx angekündigt, einer neuen Low-Code-Programmiersprache, die sich an populären Excel-Formeln orientiert. Das Unternehmen stellt die Sprache unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung und hofft, dass sie zur Entwicklung seiner Power-Plattformen wie Power Automate oder Power Virtual Agents beiträgt und schließlich zu einem Standard für diese Art von Anwendungen wird.
Dependoviren oder Parvoviren, die mit Adenoviren (AAVs) "assoziiert" sind, sind sehr nützliche Werkzeuge in der Gentherapie. Das liegt daran, dass sie DNA in die Zelle übertragen können und für den Menschen ungefährlich sind. Daher werden sie als Träger der genetischen Information verwendet, die zur Bekämpfung von Krankheiten benötigt wird.
Apple hat Patches für drei Zero-Day-Schwachstellen in den Betriebssystemen von iPhone, iPad und Apple TV veröffentlicht. Schwachstellen in iOS, iPadOS und tvOS wurden von Cyberkriminellen aktiv ausgenutzt. Sie wurden mit den Versionen 14.4 aller genannten Systeme gepatcht.
Die Bildrekonstruktion durch künstliche Intelligenz (KI) verkürzt die Zeit von Magnetresonanztomographie-Untersuchungen (MRT) erheblich.
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Die erste klinische Studie, die KI-beschleunigte Knie-MRT-Scans mit konventionellen Scans vergleicht, zeigt, dass die KI-Scans nicht nur diagnostisch mit den konventionellen austauschbar sind, sondern auch qualitativ hochwertigere Bilder liefern. Die Ergebnisse dieser Austauschbarkeitsstudie sind ein wichtiger Meilenstein in einer gemeinsamen Initiative, die 2018 von NYU Langone Health of New York City und der Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) Gruppe ins Leben gerufen wurde, um den MRT-Scanprozess zu beschleunigen. Die Forschung wurde im American Journal of Roentgenology veröffentlicht.
Festplatten und andere Datenspeichersysteme speichern heute riesige Mengen an Informationen. Allerdings können diese Geräte, genau wie Magnetbänder oder Disketten in der Vergangenheit, im Laufe der Zeit veraltet sein und wir werden den Zugriff auf die Daten verlieren, die wir auf ihnen sammeln. Deshalb haben Wissenschaftler eine Methode entwickelt, um Daten in der DNA eines lebenden Organismus aufzuzeichnen. Diese Art von "Massenspeicher" wird wohl in absehbarer Zeit nicht obsolet werden.
Seth Shipman von der University of California in San Francisco, der nicht an der Arbeit beteiligt war, lobt die Leistung seiner Kollegen von der Columbia University, weist aber darauf hin, dass es noch lange dauern wird, bis solche Systeme praktische Anwendung finden.
Forschern der ETH Zürich ist es erstmals gelungen, die Modellierung von Turbulenzen in Flüssigkeiten durch die Kombination von Strömungsmechanik und künstlicher Intelligenz zu automatisieren. Ihr Ansatz basiert auf der Kombination von Reinforcement-Machine-Learning-Algorithmen mit turbulenten Strömungssimulationen, die auf dem Supercomputer Piz Daint des Swiss National Supercomputing Center durchgeführt wurden.
Laut einer Beschreibung der Forschungsarbeit, die kürzlich in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht wurde, entwickelten die Forscher neue Algorithmen des verstärkenden maschinellen Lernens (Reinforcement Machine Learning, RL) und kombinierten sie mit einem physikalischen Ansatz zur Modellierung von Turbulenzen.
Wissenschaftler aus den USA und Singapur verwendeten einen Roboter-Staubsauger, um den Ton in den Räumen zu belauschen und TV-Programme zu identifizieren, die in dem Raum, in dem sich der Staubsauger befand, abgespielt wurden. Die Leistung ist umso beeindruckender, da die Standalone-Staubsauger nicht mit einem Mikrofon ausgestattet sind. Diese Arbeit zeigt, dass jedes Gerät mit Lidar-Technologie wahrscheinlich zum Abhören verwendet werden kann.
Wir benutzen diese Art von Geräten zu Hause, ohne viel darüber nachzudenken. Wir haben gezeigt, dass wir, obwohl solche Geräte nicht mit einem Mikrofon ausgestattet sind, ihr Navigationssystem umschreiben können, um damit Gespräche zu belauschen und vertrauliche Informationen preiszugeben, sagt Professor Nirupam Roy von der University of Maryland.
Das in autonomen Robotern eingesetzte Lidar-System untersucht die Umgebung mit Hilfe von Lasern. Ihr Licht wird von der Umgebung des Staubsaugers reflektiert und in die Sensoren des Staubsaugers eingespeist, um eine Raumkarte zu erstellen. Experten spekulieren schon seit einiger Zeit, dass die von autonomen Staubsaugern erstellten Karten, die oft in der Cloud gespeichert werden, für die Werbung genutzt werden können.
KI-Computersysteme halten Einzug in viele Bereiche unseres Lebens und bieten ein großes Potenzial, von selbstfahrenden Fahrzeugen über die Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose bis hin zu autonomen Such- und Rettungsrobotern.
Eines der wichtigsten ungelösten Probleme, vor allem im Hinblick auf den als "neuronale Netze" bekannten Zweig der KI, ist jedoch, dass die Wissenschaftler oft nicht erklären können, warum etwas schief geht. Dies ist auf ein mangelndes Verständnis des Entscheidungsprozesses innerhalb von KI-Systemen zurückzuführen. Dieses Problem wird als "Blackbox"-Problem bezeichnet.
Wer ist schlauer?
Ein neues 15-monatiges Forschungsprojekt der University of Lancaster, an dem auch die University of Liverpool beteiligt ist, will die Geheimnisse des Black-Box-Problems entschlüsseln und einen neuen Weg zum "Deep Learning" von KI-Computermodellen finden, der Entscheidungen transparent und erklärbar macht.
Das Projekt "Towards responsible and explainable autonomous robotic learning systems" wird eine Reihe von Sicherheitsüberprüfungs- und Testverfahren zur Entwicklung von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz entwickeln. Diese werden dazu beitragen, dass die von den Systemen getroffenen Entscheidungen robust und erklärbar sind.
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Viele der Krankheiten, von denen wir betroffen sind, hängen mit einer Fehlfunktion der Zellen zusammen. Es könnte möglich sein, sie wirksamer zu behandeln, aber zunächst müssen die Wissenschaftler genau verstehen, wie Zellen aufgebaut sind und funktionieren. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit mikroskopischen und biochemischen Techniken haben Wissenschaftler der medizinischen Fakultät der University of California, San Diego (UCSD) einen wichtigen Schritt zum Verständnis der Zellen des menschlichen Körpers gemacht.
Dependoviren oder Parvoviren, die mit Adenoviren (AAVs) "assoziiert" sind, sind sehr nützliche Werkzeuge in der Gentherapie. Das liegt daran, dass sie DNA in die Zelle übertragen können und für den Menschen ungefährlich sind. Daher werden sie als Träger der genetischen Information verwendet, die zur Bekämpfung von Krankheiten benötigt wird.
Apple hat Patches für drei Zero-Day-Schwachstellen in den Betriebssystemen von iPhone, iPad und Apple TV veröffentlicht. Schwachstellen in iOS, iPadOS und tvOS wurden von Cyberkriminellen aktiv ausgenutzt. Sie wurden mit den Versionen 14.4 aller genannten Systeme gepatcht.
Festplatten und andere Datenspeichersysteme speichern heute riesige Mengen an Informationen. Allerdings können diese Geräte, genau wie Magnetbänder oder Disketten in der Vergangenheit, im Laufe der Zeit veraltet sein und wir werden den Zugriff auf die Daten verlieren, die wir auf ihnen sammeln. Deshalb haben Wissenschaftler eine Methode entwickelt, um Daten in der DNA eines lebenden Organismus aufzuzeichnen. Diese Art von "Massenspeicher" wird wohl in absehbarer Zeit nicht obsolet werden.
Reinforcement-Machine-Learning-Algorithmen mit turbulenten Strömungssimulationen, die auf dem Supercomputer Piz Daint des Swiss National Supercomputing Center durchgeführt wurden. 
Die Leistung ist umso beeindruckender, da die Standalone-Staubsauger nicht mit einem Mikrofon ausgestattet sind. Diese Arbeit zeigt, dass jedes Gerät mit Lidar-Technologie wahrscheinlich zum Abhören verwendet werden kann.