Kameras in Bussen für beste Verkehrsplanung

Campus-Bus in Columbus: zusätzliche Kameras für bessere Verkehrsplanung (Foto: osu.edu)

Zusätzlich zu Kameras in Bussen, die die Innenräume überwachen, lässt sich nebenbei das Verkehrsgeschehen beobachten und auswerten. Bei zu dichtem Verkehr können demnach Wechselverkehrszeichen aktiviert werden, die die Fahrzeuge so umleiten, dass Staus vermieden werden. Das System haben Forscher der Ohio State University entwickelt. Es nutzt eine Deep-Learning-Software, um geparkte und fahrende Autos sowie andere Verkehrsteilnehmer zu identifizieren.

Internet-Router überwacht künftig Atmung

Atmende Puppe beim Deep-Learning-Prozess: So wird die Software trainiert (Foto: S. Mosleh, nist.gov)

Die von Internet-Routern ausgesendeten Signale lassen sich nicht nur nutzen, um Tablets und Smartphones mit dem Netz zu verbinden. Mithilfe des Wireless Access Points lässt sich auch die Atemfrequenz einer Person im Raum messen - und zwar wenn sich der in mobilen Endgeräten verbaute Wireless Adapter mit einem Local Area Network (LAN) oder einem anderen kabelgebundenen Datennetz verbindet. Der Router wird laut Experten des National Institute of Standards and Technology (Nist) somit zum Frühwarngerät für gesundheitsgefährdende Atemstörungen.

Deep Learning verbessert Spam-Erkennung

Stop Spam: verbesserte autoatische Spam-Erkennung (Bild: Gerd Altmann, pixabay.com)

Informatiker des indischen Sinhgad Institute of Technology Lonavala haben eine neue Technik zur automatischen Erkennung von Spam-E-Mails entwickelt. Sie könnte dazu beitragen, die Sicherheit der Benutzer zu verbessern, denn Spam wird nicht nur zu Werbezwecken verschickt. Oft enthalten sie Schad-Software und wird zum Abgreifen von Daten (Phishing) genutzt.

Autonomous River Cleanup: ETHler testen an der Limmat den Kampf gegen Plastik in den Meeren

Ein Roboterarm mit Kamera soll die Abfälle nach Material trennen, wobei Biomasse zurück ins Wasser gelangt. (Bild: ETH Zürich)

Studierende der ETH Zürich testen diesen Sommer auf der Limmat verschiedene Technologien zur automatischen Entfernung von Abfall. Das Projekt "Autonomous River Cleanup" setzt bei den Flüssen an, um gegen das globale Problem der Meeresverschmutzung vorzugehen.

Mit lernfähigen Algorithmen den Regenwald erhalten

Die Entwaldung im südamerikanischen Regenwald dehnt sich entlang von Strassen aus – wie hier im brasilianischen Amazonasgebiet. (AP Photo/Victor R. Caivano)

Der Computerwissenschaftler David Dao entwickelt lernfähige Algorithmen, die mit Satelliten-​ und Drohnenbildern voraussagen können, wo sich die Entwaldung des Regenwalds weiter ausdehnen wird. Nun stellte er seine Forschung an der Klimakonferenz in Madrid vor. Im Januar startet ein Testprojekt in Chile.

Neu HPE-Lösung bringt KI schneller auf Schiene

Grafik: HPE

Mit ML Ops hat Hewlett Packard Enterprise (HPE) einen containerbasierten Software-Service lanciert, der einen Devops-ähnlichen Prozess bereitstellt, um maschinelle Lernabläufe zu standardisieren und KI-Implementierungen zu beschleunigen. Der Dienst ist ein Ergebnis der Übernahme von Bluedata und soll die Projektdauer bis zur Inbetriebnahme von Monaten auf Tage verkürzen.

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