Künstliche Intelligenz
Wie Wörter ihre Bedeutung erhalten
Forschung
EPFL
Forschende der EPFL-Fakultät für Geisteswissenschaften haben mit Hilfe von maschinellem Lernen herausgefunden, wie Menschen die oft bedeutsamen Lücken zwischen Signal und Bedeutung in der Kommunikation überbrücken.
Maschine entwirft endlos Chalets auf der Biennale in Seoul
Forschung
EPFL
Das Exponat Artificial Swissness – ein überlebensgrosses «Design-Gehirn», entwickelt vom Media x Design Lab (LDM) der EPFL – ist derzeit auf der Seoul Biennale für Architektur und Urbanismus zu sehen, die bis zum 31. Oktober 2021 dauert. Diese Hightech-Maschine kann eine praktisch unendliche Anzahl von Architekturbildern von Schweizer Chalets erzeugen.
Soziale Medien und KI messen ästhetische Qualität von Landschaften
Forschung
EPFL
Die Messung der Schönheit eines Ökosystems und des Wohlbefindens, das es den Menschen bietet, kann die öffentliche Umweltpolitik unterstützen. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der EPFL und der Universität Wageningen in den Niederlanden haben einen neuen Modellierungsansatz für Ökosystembewertungen entwickelt, der auf Deep Learning und Millionen von Flickr-Fotos basiert.
Wenn Kunst und Technologie authentische Kopien entstehen lassen
Lehre
EPFL
Ab dem 17. September 2021 wird in den EPFL Pavilions die aufsehenerregende Ausstellung «Deep Fakes: Art and Its Double», zu sehen sein. Die Ausstellung wird von der EPFL und der Universität Lausanne organisiert. Durch den kombinierten Einsatz von künstlicher Intelligenz und den neuesten wissenschaftlichen Bildgebungstechnologien taucht sie das Publikum in die Tiefen des künstlerischen und kulturellen Doppels ein.
Optische Technologien können Energiebedarf von KI senken
Forschung
EPFL
EPFL-Ingenieurfachleute leisten Pionierarbeit bei einer energiesparenden Technologie, die mit Hilfe von Glasfasern die Leistung von Supercomputern erhöht.
LiftPose3D: Umwandlung von 2D-Bildern in 3D-Modelle
Forschung
EPFL
EPFL-Forschende haben eine auf Deep Learning basierende Methode namens LiftPose3D entwickelt, die 3D-Posen von Tieren rekonstruieren kann, indem sie nur 2D-Posen von einer Kamera verwendet. Diese Methode wird Auswirkungen auf die Neurowissenschaften und die bioinspirierte Robotik haben.
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