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Forschende der ETH Zürich setzen auf künstliche Intelligenz, um das Verhalten von Labormäusen effizienter zu analysieren und die Zahl der Versuchstiere zu reduzieren. Stressforscher, die Tierexperimente durchführen, müssen etwas Bestimmtes besonders gut können. Ebenso Forschende, die die Haltungsbedingungen von Labortieren verbessern möchten: Sie müssen am Verhalten erkennen, wie es den Tieren geht.

Der AI Act der Europäischen Union zielt auf transparente und vertrauenswürdige KI ab. ETH-Informatiker haben das EU-Gesetz nun erstmals in messbare technische Anforderungen für KI Übersetzt. Dabei zeigen sie auf, wie gut heutige KI-Modelle die Rechtsregeln schon erfüllen. Forschende der ETH Zürich sowie des - in Zusammenarbeit mit ETH und EPFL gegründeten - bulgarischen KI-Forschungsinstituts INSAIT und des ETH Spin-offs LatticeFlow AI haben die erste umfassende technische Interpretation des EU AI Acts für allgemeine KI-Modelle (engl.

Das Verhalten vieler interagierender Quantenteilchen vorherzusagen, ist komplex, aber entscheidend für die praktische Nutzung des Quantencomputings. Eine wissenschaftliche Zusammenarbeit unter der Leitung der EPFL hat eine Methode entwickelt, um Quantenalgorithmen zu vergleichen und die am schwierigsten zu lösenden Quantenprobleme zu identifizieren.

Die Leidenschaft eines EPFL-Professors für nachhaltige Luftfahrt, kombiniert mit seinem Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen und Computer Vision, treibt die Innovation im Bereich des nachhaltigen Flugzeugdesigns voran. Die aerodynamische Formoptimierung (ASO) ist eine Schlüsseltechnik des aerodynamischen Designs.

Welche Einflüsse führen zu chronischen Atemwegserkrankungen? Forschende sind dieser Frage anhand von Gesundheitsdaten von rund 780 Säuglingen im ersten Lebensjahr nachgegangen. Die Analyse zeigt, dass sich späteres Asthma anhand der dynamischen Entwicklung von Symptomen im Säuglingsalter besser vorhersagen lässt.

Innerhalb eines Satzes gelingt es großen Sprachmodellen wie GPT-4 besser, die kommenden Wörter vorherzusagen als die vorhergehenden Wörter. Dieser "Zeitpfeil"-Effekt könnte unser Verständnis der Struktur der natürlichen Sprache und die Art und Weise, wie diese Modelle sie verstehen, neu definieren.

Ein an der EPFL entwickeltes, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Werkzeug ist in der Lage, die schwer fassbaren Effekte der dunklen Materie von anderen kosmischen Phänomenen zu unterscheiden, was zu einer höheren Genauigkeit bei der Erforschung der dunklen Materie führt. Image: Standbild einer Simulation der Entstehung von Strukturen aus dunkler Materie von den Anfängen des Universums bis heute.

Eine kürzlich in «Nature Machine Intelligence» veröffentlichte Studie stellt ein fortschrittliches Modell der künstlichen Intelligenz (KI) vor, das in der Lage ist, virtuelle Färbungen von Krebsgewebe zu erzeugen. Die von Forschenden der Universität Lausanne und der Universität Bern geleitete Studie stellt einen wesentlichen Fortschritt auf dem Gebiet der pathologischen Analyse und Diagnose von Krebs dar.

Ob Volksmusik, Theaterfestival oder Gamedesign: Kultur lebt von der Begegnung zwischen Menschen, ihren Werken und ihrem Wirken. Technologien spielen dabei seit jeher eine wichtige Rolle. Doch wie gestalten sich die aktuellen Verflechtungen zwischen digitalen Möglichkeiten und Kulturschaffen? Ein dreiteiliges TA-SWISS-Projekt nimmt die Chancen und Risiken der Digitalisierung im Kulturbereich unter die Lupe.

Wissenschaftler der EPFL haben eine fortschrittliche, miniaturisierte Gehirn-Maschine-Schnittstelle der nächsten Generation entwickelt, die mithilfe von sehr kleinen Siliziumchips Gedanken direkt in Text umwandeln kann. Brain-Machine-Interfaces (BMIs) haben sich als vielversprechende Lösung zur Wiederherstellung von Kommunikation und Kontrolle bei Menschen mit schweren motorischen Behinderungen erwiesen.

Haben Sie Angst, dass Hacker Ihre Fingerabdrücke und Gesichtsdaten stehlen könnten, um auf Ihr Smartphone zuzugreifen? Wissenschaftler der EPFL sind ihnen zuvorgekommen, indem sie zahlreiche Sicherheitslücken in den meistgenutzten Android-Komponenten identifiziert haben. Sie geben Tipps, wie man das Risiko minimieren kann.

Haben Sie als Journalistin oder Journalist allgemeine Fragen zum PSI? Suchen Sie einen Experten, eine Expertin für Ihr Thema?  Treten Sie in Kontakt mit unserer. Recognition at MNE 2024 Micrograph Contest The MNE conference is the flagship event of the International Society for Microand Nanotechnology (iMNEs).

In Zusammenarbeit mit der ETH Lausanne EPFL, der ETH Zürich und der University of Southern California haben Forschende am Paul Scherrer Institut PSI mit Röntgenstrahlen so genau wie nie zuvor in einen Computerchip geschaut. Mit einer Auflösung von 4 Nanometern markieren die Aufnahmen einen neuen Weltrekord.

Forschende der Eawag und des Swiss Data Science Center haben KI-Algorithmen mit einem umfassenden ökotoxikologischen Datensatz trainiert. Jetzt können ihre Machine-Learning-Modelle vorhersagen, wie giftig Chemikalien für Fische sind. Chemikalien spielen in unserem Alltag eine wichtige Rolle, etwa in der Produktion von Lebensmitteln, Medikamenten bis hin zu verschiedenen Gütern des täglichen Bedarfs.

Wissenschaftlern der EPFL ist es gelungen, zu verstehen, wie generative Modelle, die auf neuronalen Netzen basieren, besser abschneiden als herkömmliche Techniken zur Datenabfrage in komplexen Systemen. Dieser Durchbruch enthüllt die Herausforderungen und Chancen für die Zukunft der KI in der Datenproduktion.

Die Verhaltensanalyse kann viele Informationen über den Gesundheitszustand oder die Absichten eines Lebewesens liefern. Eine an der EPFL entwickelte Technologie ermöglicht es einem Deep-Learning-Modell, dies in einer natürlichen Umgebung zu tun. Dieses "Stiftungsmodell" namens SuperAnimal, das bei Dutzenden von Arten funktioniert, wird für die Bemühungen im Tierschutz, in der Biomedizin und in der neurowissenschaftlichen Forschung von Nutzen sein.

Aufgrund des lückenhaften Fossilarchivs haben Paläontolog_innen Schwierigkeiten, ein genaues Bild vom Ausmass der früheren Biodiversität zu zeichnen und zu verstehen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändert hat. Eine Studie unter der Leitung von Rebecca Cooper und Daniele Silvestro von der Universität Freiburg zeigt, wie künstliche Intelligenz (KI) ihnen diese Aufgabe erleichtern kann.

Künstliche Intelligenz in Kombination mit einer neuartigen, vom menschlichen Auge inspirierten Kamera erkennt Verkehrsteilnehmer und Hindernisse hundertmal schneller als aktuelle Autokameras. Das neue System kann die Sicherheit von Automobilsystemen und autonomen Fahrzeugen erheblich verbessern, wie Forschende der Universität Zürich zeigen.

Forscherinnen und Forscher der EPFL haben einen skalierbaren photonischen integrierten Schaltkreis auf der Basis von Lithiumtantalat entwickelt. Dieser bedeutende Fortschritt in den optischen Technologien bietet ein Potenzial für weitreichende kommerzielle Anwendungen. Die rasante Entwicklung von photonischen integrierten Schaltkreisen (PICs), die mehrere optische Geräte und Funktionen auf einem einzigen Chip vereinen, hat die optische Kommunikation und Computersysteme revolutioniert.

Wissenschaftler der EPFL haben einen Algorithmus des genetischen Lernens verwendet, um die besten Neigungsprofile für die Rotorblätter von Windkraftanlagen mit vertikaler Achse zu ermitteln. Diese sind trotz ihres hohen Energiepotenzials noch immer anfällig für starke Windböen. Wenn Sie von industriellen Windkraftanlagen hören, denken Sie wahrscheinlich an das Design einer Windmühle, bekannt unter der technischen Bezeichnung Horizontalachsen-Windkraftanlage oder HAWT.