Künstliche Intelligenz

In einer einzigartigen Zusammenarbeit mit der ECAL / Hochschule für Kunst und Design Lausanne haben Forschende der EPFL einen Algorithmus entwickelt, der mit Hilfe von maschinellem Lernen einige der weltweit ersten chinesischen Schriftzeichen generieren kann.

Zwei EPFL-Forschungsgruppen haben sich zusammengetan, um ein maschinelles Lernprogramm zu entwickeln, das mit dem menschlichen Gehirn verbunden werden kann, um einen Roboter zu steuern. Das Programm passt die Bewegungen des Roboters anhand der elektrischen Signale des Gehirns an. Die Hoffnung ist, dass Tetraplegiker dank dieser Erfindung mehr alltägliche Aktivitäten selbständig ausführen können.

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der EPFL, des Royal Netherlands Institute for Sea Research und der Wageningen University & Research haben ein neues Deep-Learning-Modell zur Zählung von Robben auf Luftbildern entwickelt, das wesentlich schneller ist als die manuelle Zählung. Mit dieser neuen Methode können wertvolle Zeit und Ressourcen eingespart werden, die für die weitere Erforschung und den Schutz bedrohter Arten genutzt werden können.

Die Eawag will Methoden der künstlichen Intelligenz weiterentwickeln, um sie vermehrt in der Wasserforschung einzusetzen. Eine aktuelle Anwendung ist das Monitoring von Planktongesellschaften in Seen. Mit Methoden des maschinellen Lernens ist es gelungen, eine automatische Klassifizierung der Kleinstlebewesen zu implementieren.