EPFL
Trainingsalgorithmus für tiefe physische neuronale Netzwerke
Forschung
EPFL
EPFL-Forschende haben einen Algorithmus entwickelt, mit dem ein analoges neuronales Netzwerk so genau trainiert werden kann wie ein digitales. Dies ermöglicht die Entwicklung effizienterer Alternativen zu stromhungriger Deep-Learning-Hardware.
Verbesserte KI verfolgt Neuronen in sich bewegenden Tieren
Forschung
EPFL
EPFL- und Harvard-Forschende haben eine bahnbrechende neue Methode entwickelt, die Deep Learning und eine neue Technik namens «Targeted Augmentation» einsetzt, um Neuronen in sich bewegenden und verformenden Tieren zu verfolgen.
Gemeinsam für eine vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz
Politik
EPFL ETH Zürich
Die ETH Zürich und die EPFL lancieren die «Swiss AI»-​Initiative mit dem Ziel, die Schweiz als weltweit führenden Standort für die Entwicklung und Nutzung einer transparenten und vertrauenswürdigen Künstlichen Intelligenz zu positionieren. Der neue Supercomputer «Alps» am CSCS bietet dazu die Infrastruktur auf Weltklasseniveau.
Ein farbbasierter Sensor zur Nachahmung der Hautempfindlichkeit
Forschung
EPFL
In einem Schritt in Richtung autonomer Softroboter und tragbare Technologien haben EPFL-Forschende ein Gerät entwickelt, das mit Hilfe von Farbe gleichzeitig mehrere mechanische und Temperaturreize wahrnimmt.
Alte Techniken sollen Beton nachhaltiger machen
Forschung
EPFL
Ein Expertenteam der EPFL, der ETH Zürich und eines Genfer Architekturbüros hat einen neuartigen, unbewehrten Beton aus Steinabfällen entwickelt. Ihre Methode, die den Einsatz von kohlenstoffintensiven Bindemitteln auf Zementbasis reduziert, basiert auf alten Techniken, die in historischen Archiven entdeckt wurden.
Grosses Sprachmodell der EPFL für medizinisches Wissen
Forschung
EPFL
EPFL-Forschende haben soeben Meditron veröffentlicht, das weltweit leistungsstärkste Open Source Large Language Model, das auf den medizinischen Bereich zugeschnitten ist und bei der klinischen Entscheidungsfindung helfen soll.
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