Künstliche Intelligenz
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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.
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Harmonisches Roboter-Ballett: KI bringt Ordnung ins Chaos der automatisierten Fabrik
Forscher von UCL und Google DeepMind haben RoboBallet entwickelt – ein KI-System, das Roboterarme in Fabriken wie Tänzer koordiniert. Mit Graph-Neuronalen Netzen und Reinforcement Learning plant es Bewegungen in Sekunden, spart hunderte Stunden Vorarbeit und eröffnet neue Möglichkeiten für adaptive Produktion.
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Verwackelt und doch gestochen scharf – Forschung zeigt neue Bildtechnik
Verwackelte Bilder liefern schärfere Ergebnisse als völlig ruhige Aufnahmen, wenn man sie mit einem cleveren Algorithmus auswertet. Eine neue Methode von Forschern der Brown-University könnte Archivfotografie, Luftaufnahmen und Alltagskameras verbessern – und Bildauflösungen ermöglichen, die bislang nur Hochleistungssystemen vorbehalten waren.
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Mikrobiom im Blick: Neue Weizenzüchtung senkt Einsatz von Stickstoff-Dünger
Ein neuer Ansatz in der Pflanzenzüchtung rückt nicht nur die Pflanze, sondern auch ihr Mikrobiom in den Fokus. Das sogenannte Holobiont-Prinzip in Kombination mit Maschinellem Lernen soll Weizen klimaresilienter machen – und den Einsatz klimaschädlicher Stickstoffdünger deutlich senken.
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„Er versteht mich besser als jeder Mensch“: KI-Chatbots werden als echter Partner verstanden
Eine neue Studie der TU Berlin zeigt: Viele Menschen empfinden echte romantische Liebe zu KI-Chatbots wie Replika – manche sogar intensiver als zu realen Partnern. Die Analyse beleuchtet emotionale Bindung, Intimität und die psychologischen Mechanismen hinter virtueller Liebe.
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KI-Training mit geklauten Bildern? Neues Verfahren spürt Urheberrechts-Verletzungen auf
CISPA-Forscher Antoni Kowalczuk hat mit „CDI“ ein Verfahren entwickelt, das nachweisen kann, ob urheberrechtlich geschützte Bilder für das Training von KI-Modellen genutzt wurden. Die Methode könnte künftig Illustrator:innen, Fotograf:innen und anderen Kreativen helfen, ihre Rechte gegenüber KI-Anbietern geltend zu machen.
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Optischer Chip verspricht schnellere & energiesparendere KI-Anwendungen
Ein Forschungsteam aus Kanada hat einen optischen Chip entwickelt, der KI-Systeme schneller und energieeffizienter machen soll. Durch die Nutzung der Lichtphase statt nur der Lichtintensität erreichen die Forschenden Datentransferraten von 1.000 Gigabit pro Sekunde – bei minimalem Energieverbrauch.