KI News: Kurz und klar.

Cell Painting ist ein hochauflösendes Bildgebungsverfahren, das zelluläre Morphologie in detaillierten Profilen erfasst und damit die Wirkstoffforschung unterstützt. In großen Datensätzen treten jedoch häufig Batch‑Effekte auf, die durch unterschiedliche Labore, Geräte und Protokolle verursacht werden und die biologischen Signale verschleiern.

Die neuesten Diffusionsmodelle haben die Bildverbesserung bei schlechten Lichtverhältnissen dank Retinex‑basierter Zerlegung revolutioniert. Ihre Schwäche: sie benötigen hunderte von Sampling‑Schritten, was die praktische Nutzung stark einschränkt. Consist‑Retinex löst dieses Problem, indem es die vielversprechende One‑Step‑Methode der Konsistenzmodelle gezielt für die bedingte Bildverbesserung anwendet.

In der Welt der Knowledge-Graph-Representation spielt das Negative Sampling (NS) eine entscheidende Rolle. Traditionelle NS-Methoden leiden jedoch unter Schwächen wie der Anfälligkeit für falsche Negativbeispiele, eingeschränkter Generalisierbarkeit und fehlender Kontrolle über die Schwierigkeit der generierten Samples. Um diese Probleme zu lösen, präsentiert die neue Arbeit DANS-KGC – Diffusionsbasiertes Adaptive Negative Sampling für Knowledge-Graph-Completion.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das digitale Zwillinge von Wasserversorgungsnetzen deutlich effizienter macht. Durch die Kombination von LSTM‑Vorhersagen und Conformal Prediction kann die Unsicherheit an jedem Knotenpunkt exakt geschätzt werden. Dadurch werden Sensorressourcen gezielt dort eingesetzt, wo sie am dringendsten benötigt werden, anstatt gleichmäßig verteilt zu werden.