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I ricercatori dell'Università di Basilea hanno sviluppato modelli meccanici in grado di prevedere l'efficacia con cui i diversi strati di una rete neurale profonda elaborano i dati. I risultati ottenuti migliorano la comprensione di questi sistemi complessi e consentono di migliorare le strategie di addestramento delle reti neurali.

Nuovi laboratori in miniatura assicurano che l'intelligenza artificiale (IA) non commetta errori. Offrono un ambiente di prova controllato in cui algoritmi e modelli di IA possono essere verificati prima di funzionare in condizioni reali. L'obiettivo è garantire che l'IA funzioni in modo affidabile.

Gli scienziati dell'EPFL hanno sviluppato una tecnica di intelligenza artificiale basata sulla geometria in grado di creare un'immagine coerente dell'attività neuronale quando i soggetti eseguono compiti cognitivi e motori in condizioni sperimentali. Nella parabola dei ciechi e dell'elefante, diversi uomini ciechi descrivono ciascuno una parte diversa dell'elefante che toccano - una zanna affilata, una proboscide flessibile o una gamba larga - e non sono d'accordo sulla vera natura dell'animale.

A cavallo tra neuroscienza e scienza computazionale, un ricercatore dell'EPFL ha ideato un algoritmo per prevedere gli effetti della sorpresa o della novità sul comportamento. Un bastardo che fa qualcosa di profondamente umano in un film, un candidato giudicato perdente dalla sua cerchia di conoscenti che poi vince le elezioni presidenziali, un amico perduto che si incontra dall'altra parte del mondo.

Il modo in cui memorizziamo le informazioni - ad esempio la formulazione di un problema matematico - rivela il modo in cui le elaboriamo. Un team dell'Università di Ginevra, in collaborazione con la CY Cergy Paris Université (CYU) e l'Università della Borgogna (uB), ha dimostrato come diversi metodi di risoluzione dei problemi possano alterare il modo in cui le informazioni vengono memorizzate e persino creare "falsi ricordi".

Catturando una rara visione della formazione tridimensionale delle cricche nei solidi fragili, gli scienziati dell'EPFL hanno osservato che le cricche complesse richiedono una maggiore quantità di energia per progredire rispetto alle cricche semplici. Questa scoperta potrebbe migliorare i test e lo sviluppo dei materiali.

Gli scienziati dell'Università di Ginevra hanno dimostrato che le nostre rappresentazioni mentali dei problemi matematici influenzano le nostre strategie per risolverli. La risoluzione di problemi aritmetici, anche di semplici sottrazioni, è accompagnata da rappresentazioni mentali la cui influenza deve essere ancora chiarita.

Nel marzo del 2022, Microsoft ha pubblicato i risultati di una ricerca sulla realizzazione di uno speciale tipo di particella che potrebbe essere utilizzata per produrre bit quantistici particolarmente robusti. I ricercatori dell'Università di Basilea, tuttavia, stanno ora mettendo in dubbio i risultati di queste cosiddette particelle di Majorana: attraverso calcoli, dimostrano che i risultati possono essere spiegati anche in modo diverso.

Non è necessario che si tratti di un uragano o di uno tsunami: anche un sottile getto d'acqua nel lavandino scatena un'onda d'urto fisica. Ora il matematico dell'ETH Siddhartha Mishra ha trovato un modo per superare le difficoltà della simulazione di flussi altamente turbolenti sul supercomputer "Piz Daint" del CSCS .

In collaborazione con la Purdue University, gli scienziati dell'EPFL hanno risposto a una domanda vecchia di 30 anni sulle sfere e sugli spazi a 4 dimensioni. I risultati gettano nuova luce sulla "classe di Eulero", uno degli strumenti più potenti per la comprensione degli spazi complessi. Per i matematici, la "classe di Eulero" è uno degli strumenti più potenti per comprendere spazi complessi scomponendoli in elementi più semplici.

Utilizzando strumenti genetici che consentono ai computer di contare accuratamente i neuroni nelle immagini microscopiche, i ricercatori dell'EPFL hanno stimato il numero di neuroni e di altri tipi di cellule nel cervello delle larve di moscerino della frutta con una precisione senza precedenti, scoprendo che le femmine hanno un numero di neuroni significativamente maggiore rispetto ai maschi.