Maschinelles Lernen
Ein kleines Haus wirft grosse Fragen auf
Forschung
ETH Zürich
Gebäude, die sich selbst besitzen und verwalten: Diese Idee des Think-Tanks Dezentrum wurde an der ETH Zürich erstmals prototypisch verwirklicht. Resultat ist eine Meditationskabine, die gewohnte ökonomische und gesellschaftliche Vorstellungen ins Wanken bringt.
Wir erleben derzeit, wie Computer­algorithmen die Biologie revolutionieren
Forschung
ETH Zürich
Mit künstlicher Intelligenz lässt sich die 3D-Struktur von Proteinen vorhersagen. Bald schon dürfte es mit solchen Algorithmen möglich werden, massgeschneiderte künstliche Proteine zu entwickeln, schreibt Beat Christen.
Neue, hochaufgelöste Modelle führen Wetter und Klima zusammen
Forschung
ETH Zürich Empa
Starkregen und Hochwasser haben das Wetter in den vergangenen Wochen geprägt. Um diese Wetterereignisse genauer vorherzusagen und zusammen mit dem globalen Klimawandel besser zu verstehen, entwickelt die ETH Zürich mit Partnern eine neue Generation von hochaufgelösten Wetter- und Klimamodellen.
Wie verändert maschinelles Lernen die Wissenschaft?
Forschung
EPFL
Seit Jahrtausenden durchkämmen Forschende manuell Daten, um aussagekräftige Muster zur Lösung komplexer Probleme zu finden. Jetzt glauben viele Forschende, dass maschinelles Lernen die Art und Weise, wie man heute Wissenschaft betreibt, grundlegend verändern wird.
Maschinelles Lernen verbessert Prognostik nach Schlaganfall
Forschung
EPFL
Ein internationales Team von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlen unter Leitung der EPFL hat ein System entwickelt, das Informationen aus dem Konnektom des Gehirns – der «Verdrahtung» zwischen Neuronen – und maschinelles Lernen kombiniert, um die Entwicklung von Schlaganfallopfern zu beurteilen und vorherzusagen.
Maschinelles Lernen sagt die Oxidationsstufen von Verbindungen vorher
Forschung
EPFL
Chemieingenieurinnen und -ingenieure der EPFL haben ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das die Oxidationsstufe einer Verbindung vorhersagen kann – eine Eigenschaft, die so wichtig ist, dass viele Chemikerinnen argumentieren, sie müsse in das Periodensystem aufgenommen werden.
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