Maschinelles Lernen
Eine mögliche Abkürzung
Forschung
PSI
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz gehören heute zum Handwerkszeug der meisten Forschenden am PSI. Diese Methoden verändern die Wissenschaft teilweise grundlegend.
Endometriose mit KI schneller diagnostizieren
TechTransfer
ETH Zürich
Das ETH-Spin-off dAIgnose hat einen Algorithmus entwickelt, mit dem sich Ultraschallaufnahmen der Gebärmutter automatisiert auswerten lassen. Dieser soll es Ärzten ermöglichen, Endometriose in Zukunft schneller zu diagnostizieren.
Anymal macht Parkour und läuft über Schutt
Forschung
ETH Zürich
Der Laufroboter Anymal hat erfolgreich die Schulbank gedrückt. ETH-Forschende brachten ihm mit maschinellem Lernen neue Fähigkeiten bei. Der Roboter klettert nun über Hindernisse und überwindet Fallgruben.
Künstliche Intelligenz erkennt Herzfehler bei Neugeborenen
Forschung
ETH Zürich
Forschende der ETH Zürich und der KUNO Klinik St. Hedwig in Regensburg haben einen Algorithmus entwickelt, der einen bestimmten Herzfehler bei Neugeborenen automatisch und zuverlässig erkennen kann.
Framework für maschinelles Lernen kodiert Bilder wie eine Retina
Forschung
EPFL
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
Forschung
EPFL
Forschende der EPFL haben mit einem bahnbrechenden Ansatz zur Fehlererkennung eine langjährige Debatte über additive Laserfertigungsverfahren gelöst.
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