Daten
Der NFT-Kunstmarkt verhält sich wie soziale Netzwerke
Forschung
EPFL
In einer Studie über Transaktionen mit Non-Fungible Tokens (NFTs), die digitale Kunstwerke darstellen, haben EPFL-Forschende herausgefunden, dass der NFT-Markt ähnlich strukturiert ist wie die Interaktionen in sozialen Netzwerken. Ihre bahnbrechende Studie ist die erste ihrer Art.
Ultraschnelle optische Vermittlung rettet überlastete Rechenzentren
Forschung
EPFL
Forschende der EPFL und von Microsoft Research haben die ultraschnelle Umschaltung optischer Schaltkreise mit einem chipbasierten Solitonkammlaser und einem vollständig passiven Beugungsgitter demonstriert. Diese besondere Architektur könnte ein energieeffizientes optisches Rechenzentrum ermöglichen, das in Zukunft den enormen Anforderungen an die Datenbandbreite gerecht wird.
Spion in der Tasche bei clientseitiger Analyse
Politik
EPFL
Die Verschlüsselung bietet eine Lösung für Sicherheitsrisiken, kann aber polizeiliche Ermittlungen behindern. Eine neue Technologie namens Client-Side-Scanning (CSS) würde durch Scannen des Geräts gezielt Inhalte aufdecken, ohne die Verschlüsselung zu schwächen oder Entschlüsselungsschlüssel bereitzustellen. Eine internationale Expert:innengruppe, zu der auch die EPFL gehört, hat nun jedoch einen Bericht veröffentlicht, der die Alarmglocken läuten lässt und argumentiert, dass CSS weder Verbrechen noch ungerechtfertigte Überwachung verhindert.
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.
Ein kryptografisches Novum für die biomedizinische Forschung
Forschung
EPFL
Die personalisierte Medizin wird die Gesundheitsversorgung revolutionieren, doch breite Forschungsstudien zu besseren Diagnosen und gezielten Therapien werden derzeit durch Datenschutz- und Sicherheitsbedenken behindert. Eine neue globale Forschungszusammenarbeit, die in Nature Communications beschrieben ist, hat eine Lösung für diese Herausforderungen gefunden.
Deep-Learning-basierte Bildanalyse ist jetzt nur noch einen Klick entfernt
Forschung
EPFL
Im Rahmen einer Initiative des EPFL Center for Imaging hat ein Team von Ingenieurinnen und Ingenieuren der EPFL und der Universidad Carlos III de Madrid ein Plugin entwickelt, das die Einbindung künstlicher Intelligenz in die Bildanalyse für die biowissenschaftliche Forschung erleichtert. Das Plugin mit dem Namen deepImageJ wird in einem heute in Nature Methods erschienenen Artikel beschrieben.
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