Ein neu entwickelter KI-Algorithmus hat in einem vorhandenen Datensatz Signale gefunden, die Merkmale von Technosignaturen enthalten, die nicht von Menschen stammen.
Upscaler sind bisher vor allem zur Nutzung in Videospielen bekannt. Auch bei der Bilderzeugung per Deep Learning soll das bessere Auflösungen ermöglichen.
Die Dominanz der KI-Forschung bringt die Gleitkommazahlen erstmals seit Jahrzehnten wieder durcheinander. Darauf muss auch die Hardware-Industrie reagieren.
Mit Zeitreihen lässt sich das Wetter vorhersagen und die nächste Wartung planen, sie werden aber schnell komplex. Machine Learning hilft, sie trotzdem gut zu nutzen.
Kaum etwas ist so rätselhaft wie die Funktionsweise des Gehirns - und doch lassen sich gewisse algorithmische Prinzipien erahnen. Können sie die nächste Generation künstlicher Intelligenz inspirieren?
Deep Learning ist oft der naheliegende Ansatz für KI, auch bei der Fahrzeugsicherheit. Ich zeige anhand eines selbstentwickelten Algorithmus, wie es auch gut ohne geht, wenn Deep Learning nicht infrage kommt.
