Maschinelles Lernen

Gerade im Forschungsfeld Künstliche Intelligenz (KI) und ihrer Teildisziplin, dem Maschinellen Lernen (ML), liegen die Schweiz und Europa im Allgemeinen gut im Rennen. Dies bestätigte auch Philippe Cudré-Mauroux, Direktor des Exascale Infolabs und Professor für Informatik an der Universität Fribourg, in einem Gespräch mit der Plattform "Fokus". Der Experte für Nextgen-Infrastrukturen für Big Data und KI räumt jedoch ein, dass Europa und die Schweiz beim praktischen Einsatz der modernen KI- und ML-Modelle im Vergleich zum Spitzenreiter USA und der starken Konkurrenz China zurückliegen.

Forscher an der University of Tokyo haben einen Sensor für Soft-Roboter entwickelt, dessen Seele ein Gummischlauch ist. Er ist mit Kohlenstoffpartikeln angereichert, sodass er eine geringe elektrische Leitfähigkeit hat. Umhüllt ist er von einem Geflecht aus Draht. Wenn dieses Gebilde gestreckt beziehungsweise zusammengedrückt wird, wie es bei künstlichen Muskeln geschieht, verändert sich der elektrische Widerstand des Schlauchs. Dies lässt sich nutzen, um den Muskel zu steuern, sodass er möglichst wenig belastet wird und sich an die Umgebung anpasst.

Forschende der ETH Zürich und des Inselspitals Bern entwickelten eine Methode, mit der Kreislaufversagen von PatientInnen auf der Intensivstation mit hoher Zuverlässigkeit vorhergesagt werden kann. Medizinisches Personal kann so früher intervenieren. Dem Ansatz zugrunde liegt die Auswertung umfangreicher Patientendaten durch Methoden des maschinellen Lernens.