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Forschende der EPFL haben herausgefunden, dass Tröpfchen, die das Grippevirus enthalten, in Innenräumen länger infektiös bleiben, wenn sie auch bestimmte Arten von Bakterien enthalten, die in unseren Atemwegen vorkommen. Diese Erkenntnis liefert wichtige Erkenntnisse darüber, wie Atemwegsinfektionen übertragen werden, und kann die Einschätzung des Expositionsrisikos verbessern.

Eine Studie der EPFL zeigt die Überzeugungskraft von Large Language Models: Teilnehmende, die mit GPT-4 debattierten, während die KI Zugriff auf ihre persönlichen Daten hatte, änderten ihre Meinung viel eher als Teilnehmende, die mit Menschen debattierten.

Ein an der EPFL entwickeltes System mit künstlicher Intelligenz kann in wenigen Minuten 3D-Karten von Korallenriffen aus Kamerabildern erstellen. Für Organisationen wie das Transnational Red Sea Center (TRSC) bedeutet dies einen grossen Fortschritt bei der Erforschung und Erhaltung der Unterwasserwelt.

Forschende der EPFL haben ein neues, einzigartig modulares Modell des maschinellen Lernens für eine flexible Entscheidungsfindung entwickelt. Es ist in der Lage, jede Art von Text, Video, Bild, Ton und Zeitreihen einzugeben und dann eine beliebige Anzahl oder Kombination von Vorhersagen auszugeben.

EPFL-Forschende haben einen Ansatz für maschinelles Lernen entwickelt, um Bilddaten mit höherer Genauigkeit zu komprimieren als lernfreie Berechnungsmethoden, was Anwendungen für Netzhautimplantate und andere sensorische Prothesen ermöglicht.