EPFL

Forschende der EPFL haben einen Mechanismus entdeckt, der es Bakterien ermöglicht, ihre Bewegungen je nach den mechanischen Eigenschaften der Oberflächen, auf denen sie sich befinden, zu steuern – eine Erkenntnis, die bei der Bekämpfung bestimmter Krankheitserreger hilfreich sein könnte.

Zwei Physiker der EPFL und der Columbia University haben einen Ansatz zur Simulation des Algorithmus der Quantenapproximation auf einem herkömmlichen Computer vorgestellt. Anstatt den Algorithmus auf fortschrittlichen Quantenprozessoren laufen zu lassen, verwendet der neue Ansatz einen klassischen Algorithmus für maschinelles Lernen, der das Verhalten von Quantencomputern in naher Zukunft genau nachahmt.

Warum erkranken und sterben manche Menschen an COVID-19, während andere scheinbar völlig unversehrt bleiben? Das Blue Brain Project der EPFL setzte seine leistungsstarke Gehirnsimulationstechnologie und sein Fachwissen in Zell- und Molekularbiologie ein, um diese Frage zu beantworten.

Seit Jahrtausenden durchkämmen Forschende manuell Daten, um aussagekräftige Muster zur Lösung komplexer Probleme zu finden. Jetzt glauben viele Forschende, dass maschinelles Lernen die Art und Weise, wie man heute Wissenschaft betreibt, grundlegend verändern wird.

Mit einer Kombination aus leistungsstarken Sequenzierungstechniken und mathematischen Methoden haben die Forschenden der EPFL die genetischen Programme aufgespürt, die die Entwicklung jeder Zelle im Gehirn steuern. Diese molekulare Karte könnte den Forschenden helfen zu verstehen, wie sich das Gehirn entwickelt und Einblicke in eine Reihe von Erkrankungen, einschliesslich Hirntumoren und neurologischen Entwicklungsstörungen, geben.