Datenwissenschaften

An Geräuschen lässt sich erkennen, wie gut eine Maschine funktioniert. ETH-Forschende haben ein neues maschinelles Lernverfahren entwickelt, das automatisch feststellt, ob eine Maschine «gesund» ist oder eine Wartung nötig hat.

Forschende der ETH Zürich haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der es ihnen erlaubt, die Dynamik physikalischer Systeme aus Beobachtungen zu modellieren. In Zukunft könnte er auf das Entstehen von Turbulenz und Kipppunkte im Klima angewandt werden.

Mithilfe von künstlicher Intelligenz und vier kooperierenden Robotern entwerfen und fertigen Forschende der ETH Zürich eine 22,5 Meter hohe bepflanzte architektonische Skulptur.

Digitale Zwillinge sind computergestützte Modelle eines Objekts oder sogar eines menschlichen Organs. Die Technologie, die ihnen zugrunde liegt, entwickelt sich rasant weiter. Die EPFL veranstaltet im Rahmen ihrer Digital Twin Days am 15. und 16. November eine Reihe von Vorträgen und Seminaren zu diesem Thema. Eine ideale Gelegenheit, um mehr über die Arbeit der EPFL-Forschenden auf diesem bahnbrechenden Gebiet zu erfahren.