Künstliche Intelligenz
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Hör auf’s Herz: Wie KI lernt, menschliche Gefühle zu verstehen
Forscher aus Bochum und Zürich haben eine Schnittstelle entwickelt, über die Künstliche Intelligenz Herzfrequenzdaten in Echtzeit verstehen kann. Das System reagiert auf physiologische Signale wie Stress oder Überforderung – und eröffnet neue Perspektiven für Medizin, Pflege und adaptive Lernumgebungen.
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ChatGPT hat Vorurteile gegenüber Ostdeutschen
Eine Studie der Hochschule München zeigt, dass KI-Sprachmodelle wie ChatGPT Vorurteile gegenüber Ostdeutschen reproduzieren. Selbst neutrale Eigenschaften werden systematisch niedriger bewertet. Forschende warnen vor struktureller Benachteiligung, etwa in Bewerbungsverfahren, und fordern gezieltere Strategien gegen algorithmische Diskriminierung.
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ChatGPT-ähnliche KI kartiert das Mäusehirn so exakt wie nie zuvor
Ein Forschungsteam der University of California, San Francisco, und des Allen Institute hat mit einem ChatGPT-ähnlichen KI-Modell eine der bislang detailliertesten Gehirnkarten einer Maus erstellt. Das System „CellTransformer“ identifiziert automatisch über 1.300 Regionen und enthüllt bislang unbekannte Subregionen des Gehirns.
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Automatisch benachteiligt? Warum sozial Bedürftige oft KI misstrauen
Eine internationale Studie zeigt: Sozialleistungsbeziehende sind besonders skeptisch gegenüber KI-gestützten Entscheidungen in der Verwaltung. Während viele Bürger Geschwindigkeit schätzen, fürchten Betroffene Fehlurteile und Machtlosigkeit. Forschende fordern partizipative Entwicklungsprozesse, um Vertrauen aufzubauen und das Risiko automatischer Benachteiligung zu verringern.
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Magnetische Balance – neuer Werkstoff verspricht enorme Energieeinsparungen bei Speicherchips
Ein Team der Chalmers University hat ein neuartiges, atomar dünnes Material entwickelt, das zwei magnetische Zustände vereint. Damit sinkt der Energiebedarf von Speicherchips um das Zehnfache. Die Innovation könnte Datenverarbeitung, KI-Anwendungen und mobile Technik zugleich effizienter und klimafreundlicher machen.
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Vorbild für die Medizin: Globales KI-Modell zur Augendiagnose nutzt 100 Millionen Netzhautbilder
Über 100 Forschungsgruppen starten mit RETFound Global das erste weltweit trainierte medizinische KI-Modell. 100 Millionen Netzhautbilder aus 65 Ländern sollen Augen- und Systemkrankheiten diagnostizieren helfen. Ziel: fairere, diversere KI für die Medizin, frei zugänglich für Forschung weltweit – ein möglicher Paradigmenwechsel.
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Mini-Gehirne im Labor: Wie Organoide die KI energieeffizienter machen könnten
Forscherinnen und Forscher der Lehigh University entwickeln Gehirnorganoide, um die Energieeffizienz von Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Winzige, gezüchtete Zellstrukturen sollen neuronale Netzwerke nachbilden und so zeigen, wie biologische Rechenprinzipien zukünftige KI-Systeme sparsamer, leistungsfähiger und zugleich gesellschaftlich verantwortungsvoll machen könnten.
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Neuromorphe Netzwerke: Energieeffizientes Rechnen, inspiriert vom Gehirn
Forschende der Universität Greifswald haben mit internationalen Partnern magnetische Tunnelkontakte entwickelt, die elektrischen Strom und Lichtpulse kombinieren. Die Nanobauteile zeigen synapsenähnliches Verhalten und könnten energieeffizientes, gehirninspiriertes Rechnen ermöglichen.
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Mix aus Mensch und Maschine: Dank AI auf dem Weg zu einem neuen evolutionären Individuum?
Evolutionsbiologen wagen die Hypthese, dass Mensch und KI eines Tages ein neues evolutionäres Individuum bilden könnten – vergleichbar mit der Entstehung komplexer Zellen. Erste Abhängigkeiten sind bereits sichtbar. Ob Kooperation oder Kontrollverlust überwiegt, entscheidet weniger Technik als gesellschaftliche Regulierung.
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Optischer Chip macht AI-Anwendungen extrem energieeffizient
Forschende der University of Florida haben einen Chip entwickelt, der mithilfe von Laserlicht zentrale KI-Berechnungen fast ohne Energieverbrauch ermöglicht. Erste Tests zeigen hohe Genauigkeit. Die Technologie könnte den wachsenden Strombedarf Künstlicher Intelligenz senken – und Nachhaltigkeit mit Leistungsfähigkeit verbinden.