Maschinelles Lernen

Framework für maschinelles Lernen kodiert Bilder wie eine Retina

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.

Laseradditive Fertigung: Aufspüren von Defekten während der Entstehung

Forschende der EPFL haben mit einem bahnbrechenden Ansatz zur Fehlererkennung eine langjährige Debatte über additive Laserfertigungsverfahren gelöst.

Verbesserte KI verfolgt Neuronen in sich bewegenden Tieren

EPFL- und Harvard-Forschende haben eine bahnbrechende neue Methode entwickelt, die Deep Learning und eine neue Technik namens «Targeted Augmentation» einsetzt, um Neuronen in sich bewegenden und verformenden Tieren zu verfolgen.

Grosses Sprachmodell der EPFL für medizinisches Wissen

EPFL-Forschende haben soeben Meditron veröffentlicht, das weltweit leistungsstärkste Open Source Large Language Model, das auf den medizinischen Bereich zugeschnitten ist und bei der klinischen Entscheidungsfindung helfen soll.

Künstliche Intelligenz findet Wege zu neuen Medikamenten

Ein neues KI-Modell von Chemikern der ETH Zürich kann vorhersagen, an welchen Stellen ein Wirkstoffmolekül gezielt chemisch verändert werden kann und auch, wie dies am besten gemacht wird. Dadurch lassen sich neue pharmazeutische Wirkstoffe schneller finden und bestehende verbessern.

Krankheiten an der Wurzel packen

Moderne Hochleistungsrechner und künstliche Intelligenz helfen dabei, die Ursachen von Krankheiten zu entschlüsseln. Das könnte dazu führen, Diagnosen und Therapien zu verbessern.

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