Künstliche Intelligenz

Die von Satelliten, Drohnen, Radargeräten und Mikroskopen gesammelten Daten sind eine wahre Fundgrube an Informationen, die uns helfen, unsere Umwelt besser zu verstehen. Und wenn diese Daten mit künstlicher Intelligenz (KI) gekoppelt werden, können sie die Geheimnisse von Phänomenen entschlüsseln, die sich auf allen Ebenen abspielen.

Wie sich mittels Künstlicher Intelligenz (KI) die Auswirkungen des Klimawandels auf die Schweiz reduzieren lassen, zeigt eine neue Studie der Schweizerischen Akademie der Technischen Wissenschaften (SATW). Die beteiligten Expertinnen und Experten setzen grosse Hoffnungen in satellitengestützte Erdbeobachtungen und KI-Modelle. Diese könnten laut Empa-Forscher Gerrit Kuhlmann, einer der Co-Autoren der Studie, die Verursacher von Treibhausgasemissionen rasch ausfindig machen.

Forschende der Eawag und des Swiss Data Science Center haben KI-Algorithmen mit einem umfassenden ökotoxikologischen Datensatz trainiert. Jetzt können ihre Machine-Learning-Modelle vorhersagen, wie giftig Chemikalien für Fische sind.

PrISMa wurde an der EPFL, der Heriot-Watt University und der ETH Zürich entwickelt und ist eine neue Plattform, die fortschrittliche Simulationen und maschinelles Lernen einsetzt, um Technologien zur Kohlendioxidabscheidung zu optimieren, indem sie die Perspektiven verschiedener Interessengruppen frühzeitig im Forschungsprozess berücksichtigt.

Forschende der EPFL haben einen Durchbruch erzielt, indem sie verstanden haben, wie generative Modelle, die auf neuronalen Netzen basieren, im Vergleich zu herkömmlichen Datenabfragetechniken in komplexen Systemen abschneiden, und dabei sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die Zukunft der KI bei der Datengenerierung erkannt.