Aufkommende Weltmodell-Technologie zielt darauf ab, Konsistenzprobleme von KI zu lösen, indem sie Maschinen ein besseres Verständnis von Raum und Zeit vermittelt.

ScienceDaily berichtet, dass Forschende maschinelles Lernen eingesetzt haben, um Krebsdaten aus 185 Ländern zu analysieren und spezifische politische Änderungen zu identifizieren, die die Überlebensraten in jedem Land verbessern könnten.

MIT-Forscher zeigen, dass leistungsstärkste Machine-Learning-Modelle bei Anwendung in neuen Datenumgebungen zu den leistungsschwächsten werden können und somit versteckte Risiken durch falsche Korrelationen in der medizinischen KI und anderen kritischen Anwendungen offenbaren.

Forscher haben eine neue KI-Methode namens Riff-Diff entwickelt, die das Enzymdesign revolutioniert und hoch effiziente sowie stabile Biokatalysatoren für industrielle und medizinische Anwendungen schafft. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Künstliche Intelligenz weitet ihr Einsatzgebiet in der Weltraumforschung aus. Forschende der Stanford University haben erfolgreich maschinelles Lernen auf Robotern an Bord der Internationalen Raumstation implementiert. Das KI-System hat die Effizienz der Bewegungsplanung der Roboter um 50–60% verbessert und damit das Potenzial von KI für neue Möglichkeiten im Weltraum demonstriert.

Von LangChain bis Hugging Face Transformers bieten diese 16 Open-Source-Projekte die grundlegenden Werkzeuge und Frameworks, die die Innovation in KI und maschinellem Lernen beschleunigen.