Maschinelles Lernen
Wie ein Blickwechsel für Aufsehen sorgte
Forschung
ETH Zürich
Mit angewandter Mathematik findet Yunan Yang Lösungen für sogenannte inverse Probleme, die in der Seismologie, bei Wettervorhersagen oder beim maschinellen Lernen auftreten. Der Schlüssel zum Erfolg heisst optimaler Transport.
Tauchroboter für gefährliche Einsätze
TechTransfer
ETH Zürich
Taucher gehen oft hohe Risiken ein, wenn sie unter Wasser nach Personen oder Gegenständen suchen. Das ETH Spin-off Tethys Robotics hat einen Unterwasserroboter entwickelt, der immer dann eingesetzt werden kann, wenn es für Menschen zu gefährlich ist.
Climpact: Fliegen, Fondue und CO2
Lehre
EPFL
Alles, was wir tun, hat einen CO2-Fussabdruck. Aber stimmt unsere Wahrnehmung der Emissionen, die wir täglich verursachen, mit der Realität überein? Um das herauszufinden, haben zwei EPFL-Forschende Climpact ins Leben gerufen, ein neues Tool, das hilft, Fakten von Fiktion zu unterscheiden.
Wie KI in der Justiz einsetzen?
Politik
ETH Zürich
Künstliche Intelligenz verspricht, Richterinnen und Richter in ihren Entscheidungen zu unterstützen. Tatsächlich macht sie deren Entscheidungen und Aufgaben aber komplexer, schreibt Ayisha Piotti.
Mit dem KI-Tutor plaudernd eine Sprache lernen
TechTransfer
ETH Zürich
Die neue App des ETH-Spin-offs Quazel ermöglicht es, durch Gespräche mit einer Künstlichen Intelligenz (KI) Fremdsprachen zu lernen. Der KI-Tutor passt sich den Sprachkenntnissen der Nutzenden an und korrigiert ihre Fehler.
Entwicklung molekularer Interaktionen mit maschinellem Lernen
Forschung
EPFL
Mit Hilfe von durch Deep Learning erzeugten «Fingerabdrücken» zur Charakterisierung von Millionen von Proteinfragmenten haben EPFL-Forschende rechnerisch neuartige Proteinbinder entwickelt, die sich nahtlos an wichtige Ziele anlagern, darunter das SARS-CoV-2-Spike-Protein.
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