Maschinelles Lernen

Erste Schritte auf dem Weg zum zuverlässigen Quanten-Maschinenlernen

Die Quantencomputer der Zukunft sollen nicht nur superschnell rechnen, sondern auch zuverlässig. Noch ist das eine grosse Herausforderung. Nun haben Informatiker unter dem Lead der ETH Zürich erste Schritte in Richtung zuverlässiges Quanten-Maschinenlernen gemacht.

Schritt in Richtung personalisierte Anästhesie

EPFL-Forschende haben ein Gerät entwickelt, das die Blutkonzentration von Propofol – einer der Hauptbestandteile von Narkosemitteln – bei Patientinnen und Patienten kontinuierlich messen kann, während sie operiert werden. Das wird Anästhesistinnen helfen, eine individuellere Dosis zu verabreichen.

Neues Zentrum für computergestütztes Entwerfen

Die ETH Zürich lanciert ein neues Zentrum für computergestütztes Entwerfen in Architektur und Bauingenieurwesen. 22 Professuren schliessen sich unter dem Namen Design++ zusammen, um digital erweiterte Entwurfsmethoden zu entwickeln. Dadurch soll das Bauen nachhaltiger und effizienter werden.

Präzise Touchscreens dank KI

Weniger Tippfehler beim Berühren einer Smartphone-Tastatur: Informatiker der ETH Zürich haben eine neue KI-Lösung entwickelt, dank der Touchscreens Berührungen mit einer achtmal höheren Auflösung erkennen können. Zudem lässt sich viel genauer herleiten, wo Finger den Bildschirm berühren.

Mit künstlicher Intelligenz zu besseren Antikörper-Medikamenten

Methoden des maschinellen Lernens helfen bei der Entwicklung von Antikörper-Medikamenten, diese zu optimieren. Das führt zu Wirkstoffen mit verbesserten Eigenschaften, auch bezüglich Verträglichkeit im Körper.

Topologische Datenanalyse kann helfen, Börsencrashs vorherzusagen

EPFL-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler haben zusammen mit dem lokalen Startup L2F ein belastbares Modell entwickelt das, basierend auf Methoden eines Zweigs der Mathematik, der topologischen Datenanalyse, vorhersagen kann, wann eine Systemverschiebung bevorsteht.

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