Uni Tübingen
A Blog by Machine Learning Cluster

Neueste Forschung

Schlaglichter auf Veröffentlichungen unserer Forscherinnen und Forscher
6. Oktober 2021 Philipp Berens, Dmitry Kobak

Erster umfassender Atlas der Neuronentypen im Gehirn

Mit hunderten Forschenden aus aller Welt haben wir die Eigenschaften verschiedener Neuronentypen von Mäusen, Affen und Menschen untersucht. Dabei haben wir neueste experimentelle Techniken und Methoden aus dem Maschinellen Lernen zur Datenanalyse verwendet. Das Ergebnis ist ein einzigartiger Überblick über den motorischen Kortex und dessen Entwicklung im Laufe der Evolution.
Mehr lesen
9. September 2021 Artur Speiser

Maschinelles Lernen verbessert superauflösende Mikroskopie

Die Einzelmolekül-Lokalisierungsmikroskopie ist eine leistungsstarke Methode, um zelluläre Strukturen mit Nanometerauflösung abzubilden. Wir haben DECODE entwickelt, einen auf Deep Learning basierenden Analysealgorithmus, der diese Technik schneller und noch präziser macht.
Mehr lesen
19. Juli 2021 Michael Deistler, Jonathan Oesterle

Mit maschinellem Lernen Modelle in der Neurowissenschaft identifizieren

Computermodelle sind ein hervorragendes Werkzeug für die Analyse neuronaler Mechanismen. Doch die Modelle auf die Gehirnaktivität abzustimmen, ist eine große Herausforderung. Wir haben ein Werkzeug entwickelt, das diesen Prozess durch maschinelles Lernen automatisiert, und mit ihm eine Simulationsumgebung für ein Netzhautimplantat geschaffen.
Mehr lesen
18. Juli 2021 Tobias Rentschler , Ulrike Werban , Sandra Teuber, Karsten Schmidt , Thomas Scholten

So verbessert maschinelles Lernen die 3D-Bodenkartierung

Für Landwirtinnen und Landwirte ist es tagtäglich eine Herausforderung, dass sich Böden räumlich stark unterscheiden. Maschinelles Lernen kann die Kartierung von Bodeneigenschaften verbessern, sodass Landwirte das Düngen und Bewässern zeit- und kosteneffizient planen können.
Mehr lesen
18. Juli 2021 Agustinus Kristiadi , Philipp Hennig

Wie man neuronale Netze mit Unsicherheiten ausstattet

Mit dem Bayesschen Formalismus kann man tiefe neuronale Netze um Unsicherheiten ergänzen. Bayessches Deep Learning gilt allerdings als umständlich und teuer. Neue Ergebnisse zeigen jedoch, wie eine kalibrierte Unsicherheit in tiefen Netzen erreicht werden kann - effizient und ohne die Vorhersagekraft zu beeinträchtigen.
Mehr lesen