Artikelübersicht
Science Storys
Die Monsune und den El Niño besser verstehen
Bedartha Goswami will eine Brücke bauen zwischen Maschinellem Lernen und den Klimawissenschaften. Das ist nicht einfach, denn bei der Methodenentwicklung im Maschinellen Lernen wird die Anwendung für den Klimabereich oft nicht mitbedacht. Goswamis Lösung: Er ist Teamplayer und hat in seiner Gruppe die interdisziplinäre Expertise versammelt, die für echte Durchbrüche in den Klimawissenschaften erforderlich ist.
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Neueste Forschung
Lernen Menschen und Algorithmen auf die gleiche Weise?
Wenn Kinder erwachsen werden, ändert sich die Art und Weise, wie sie lernen, erheblich. Kinder handeln oft ohne erkennbare Absicht, Erwachsene zielgerichteter. Laut einer einflussreichen Theorie verhalten sich Optimierungsalgorithmen, die häufig bei maschinellem Lernen eingesetzt werden, ähnlich. Die nachfolgende empirische Untersuchung zeigt verblüffende Parallelen, aber auch gravierende Unterschiede zwischen menschlichem und maschinellem Lernen.
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Debatte
Data Science und Maschinelles Lernen in Afrika – Entwicklungsperspektiven und Herausforderungen
Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und den Datenwissenschaften in und aus Afrika hat das Potenzial, eine global wichtigere Rolle einzunehmen, und steht vor einzigartigen Herausforderungen. Mit seinen Graduiertenprogrammen bereitet das panafrikanische Netzwerk von AIMS (African Institute for Mathematical Sciences) junge Afrikaner*innen darauf vor, zu diesem Ziel beizutragen.
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Neueste Forschung
Raus aus Platos Höhle: Maschinen erlernen die Dreidimensionalität unserer Welt
Ein 3D-Verständnis unserer Welt ist essentiell für zahlreiche Anwendungen im Bereich der erweiterten und virtuellen Realität, sowie für Simulationen. 3D-Trainingsdaten sind jedoch schwer zu beschaffen. Daher entwickeln wir einen Algorithmus zur Erstellung von 3D-Grafiken, der nur mit 2D-Bildern trainiert werden kann. Indem wir unseren Algorithmus so gestalten, dass er 3D-Daten effizient darstellen kann, halten wir den Rechenaufwand niedrig genug um den Übergang von 2D-Bildern zu 3D-Grafiken zu ermöglichen.
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Science Storys
Die Energieversorgung der Zukunft vorhersagen
Wie stark die Sonne scheint und wie schnell der Wind weht, können wir nicht steuern. Um erneuerbare Energien besser zu nutzen, müssen wir jedoch berechnen können, wie Wetter und Klima sich verhalten. Die Modelle dazu entwickelt Nicole Ludwig, Expertin für maschinelles Lernen und nachhaltige Energien.
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