KI News: Kurz und klar.

Für alle, die gerade erst in die Welt der künstlichen Intelligenz und Webdaten eintauchen, gibt es jetzt fünf APIs, die das Experimentieren so einfach wie ein Spaziergang machen.

In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz einen bedeutenden Fortschritt gemacht: Moderne Systeme können nicht mehr nur Text analysieren, sondern auch Bilder, Audiodaten und Videos in ihrer ursprünglichen Form verarbeiten. Durch die Kombination mehrerer Modalitäten – Vision, Audio und Text – gewinnen KI-Modelle ein umfassenderes Verständnis der Welt.

In der medizinischen KI-Forschung lag der Fokus bislang überwiegend auf Bildanalyse. Dadurch bleiben wichtige Patientenbeschwerden unberücksichtigt, was die diagnostische Genauigkeit einschränkt.

Ein neu entwickeltes mobiles Ernährungstool kombiniert Bildanalyse mit einer KI‑gesteuerten Multi-Agent-Architektur, um Mahlzeiten in Echtzeit zu erfassen, Nährwertschätzungen vorzunehmen und individuelle Essenspläne anzupassen. Durch die Integration von Bild‑ und Sprachverarbeitung liefert das System sofortiges Feedback und sorgt für einen geschlossenen Regelkreis zwischen Aufnahme, Analyse und Empfehlung.

Hugging Face hat sich zu einer zentralen Plattform für Datensätze entwickelt, die Entwickler, Forscher und Datenexperten nutzen, um Modelle zu trainieren und Ideen voranzutreiben. Die Plattform fungiert dabei wie ein GitHub für Daten – ein Ort, an dem man schnell auf umfangreiche Sammlungen zugreifen kann.

Die Erstellung von Radiologieberichten ist ein zentraler, aber gleichzeitig sehr arbeitsintensiver und fehleranfälliger Prozess. Besonders bei volumetrischen Bilddaten wird die Genauigkeit oft durch Zeitdruck und die Komplexität der Bildinterpretation beeinträchtigt. Gleichzeitig ist eine gründliche Qualitätskontrolle unerlässlich, um klinische Standards zu erfüllen, doch diese Aufgabe bleibt bei den meisten automatisierten Systemen vernachlässigt.

Mehr als 600 Millionen Menschen weltweit leiden an Kniearthrose (KOA), einer Erkrankung, die starke Schmerzen, Funktionsstörungen und Behinderungen verursacht. Trotz des Potenzials personalisierter, interdisziplinärer Therapien bleiben diese Ansätze wegen des hohen Ressourcen- und Fachkräftebedarfs in ressourcenarmen Umgebungen schwer umsetzbar.

In kritischen Bereichen wie autonomem Fahren oder medizinischer Bildanalyse lernen KI‑Systeme ständig neue Aufgaben anhand derselben Datenquelle. Ein Modell, das zunächst Verkehrsschilder erkennt, muss später noch Ampeln oder Fahrzeugtypen identifizieren – ein Szenario, das als kontinuierliches Multitask‑Lernen (CMTL) bezeichnet wird.

Instagram setzt künstliche Intelligenz ein, um Inhalte automatisch zu filtern und die Plattform für alle Nutzer sicher und positiv zu gestalten.

Meta AI hat DINOv3 vorgestellt, ein selbstlernendes Computer-Vision-Modell, das neue Maßstäbe für Vielseitigkeit und Genauigkeit bei dicht gepredikteten Aufgaben setzt – und das alles ohne die Notwendigkeit von gelabelten Daten.