Maschinelles Lernen

KI verändert die Forschung über metallorganische Gerüste

Forschende der EPFL und des KAIST haben ein neues KI-Modell entwickelt, das das Verständnis von metallorganischen Gerüsten (MOFs), vielversprechende Materialien für die Wasserstoffspeicherung und andere Anwendungen, erheblich verbessert.

Der digitale Schatten unserer Gefühle

Psychologin Verena Zimmermann und die Informatiker Joachim Buhmann und Elgar Fleisch über die Messbarkeit unserer Gefühle, ihre Rolle zwischen Mensch und Maschine und den Einsatz von intelligenten Technologien.

Forschen, lernen und sich anpassen

Die Wirkung von Feinstaub auf Wolken ist eine der grössten Unsicherheiten in den Prognosen zum Klimawandel. Yu Wang erforscht mit Hilfe von maschinellem Lernen und Satellitendaten, die überraschende Rolle der winzigen Partikel in der Atmosphäre.

Ein Neuro-Chip zur Behandlung von neurologischen Störungen

EPFL-Forschende haben ein stromsparendes Chipdesign, Algorithmen des maschinellen Lernens und weiche implantierbare Elektroden kombiniert, um eine neuronale Schnittstelle zu entwickeln, die Symptome verschiedener neurologischer Störungen erkennen und unterdrücken kann.

Einsatz von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Aminemissionen

Wissenschaftlerinnen der EPFL und der Heriot-Watt University haben einen Ansatz des maschinellen Lernens entwickelt, um potenziell schädliche Aminemissionen aus kohlenstoffabscheidenden Anlagen genau vorherzusagen.

Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der sportlichen Leistung

EPFL-Forschende haben sich mit Dartfish und dem Lausanner Eishockeyclub zusammengetan, um die Grenzen der Leistungsanalyse im Sport zu erweitern, indem sie die Technologie des maschinellen Sehens und Lernens auf das Geschehen auf dem Eis anwenden.

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