Digital Think Tank (DTT)

KI hilft bei der Lösung eines der größten ungelösten Probleme der Physik

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.

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Sie griffen einen Roboter-Staubsauger an und belauschten, was in dem Raum, in dem er arbeitete, vor sich ging

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.

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Wie man Künstliche Intelligenz überlistet - Mensch gegen Maschine.

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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Ein südkoreanischer TV-Sender stellte einen KI-Moderatorin ein

Der MBN-Kanal im südkoreanischen Kabelfernsehen hat die ersten weiblichen Moderatorin präsentiert, die gleichzeitig von einer künstlichen Intelligenz gesteuert wird. Die KI-Moderatorin mit dem Namen AI Kim basiert auf einer realen Person, die ein Informationssegment in der MBN betreibt, Jim Ju-ha. AI Kim selbst stellte sich vor kurzem vor und sagte, dass sie durch das Ansehen von Kim Ju-ha's zehnstündigen Videos entstanden ist. Die KI lernte die Details in ihrer Stimme, ihre Art zu sprechen, ihre Mimik, Lippenbewegung und Körpersprache. Die künstliche Intelligenz sagt: "Ich bin in der Lage, Botschaften genau so zu vermitteln wie Kim Ju-ha.

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Künstliche Intelligenz hat eines der schwierigsten Probleme der Biologie gelöst

Das seit langem bestehende und äußerst komplexe wissenschaftliche Problem der Struktur und des Verhaltens von Proteinen wurde durch das neue System der künstlichen Intelligenz AlphaFold gelöst. DeepMind-Wissenschaftler haben gezeigt, dass die von ihnen geschaffene künstliche Intelligenz vorhersagen kann, welche dreidimensionale Form Proteine aus Aminosäuresequenzen bilden werden.


Die Vorhersage, welche dreidimensionale Form ein Protein annehmen wird, ist den Wissenschaftlern seit einem halben Jahrhundert ein Rätsel. Die Fähigkeit, die Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenz genau vorherzusagen, wäre ein großer Segen für die Biowissenschaften und die Medizin. Sie würde die Bemühungen, die Bausteine der Zellen zu verstehen, erheblich beschleunigen und eine schnellere Entwicklung neuer Medikamente ermöglichen.

Die vom Team von DeepMind entwickelte künstliche Intelligenz hat sich mit dem Problem befasst. Es ist ein mit Google verbundenes Unternehmen, das viele Erfolge bei der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen vorzuweisen hat. Vor einigen Jahren hat ihr AlphaGo-Programm den Meister des Go mehrfach ausgespielt. Ein weiterer ihrer künstlichen Intelligenz, bekannt als AlphaStar, erwies sich als besser als 99,8% der Spieler im Echtzeit-Strategiespiel StarCraft II. Das Erreichen ihrer neuen künstlichen Intelligenz - AlphaFold - übertrifft jedoch die guten Ergebnisse in Spielen.

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KI liest Gesichtsbilder aus Gehirnströmen

Die Universität Helsinki hat ein Werkzeug der Künstlichen Intelligenz entwickelt, mit dem Sie sich ein Bild davon machen können, was Ihr Gehirn zu einem bestimmten Zeitpunkt denkt. Nach dem Lesen der Hirnströme von Personen, die gebeten werden, sich auf das Bild einer Person zu konzentrieren, erzeugt der KI-Algorithmus Gesichtsbilder, die die Teilnehmer anschauen.Diese Forschung, die in der Zeitschrift "Nature Scientific Reports" beschrieben wurde, bestand darin, mehrere Übungsphasen durchzuführen und dann den Algorithmus zu testen.

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