KI News: Kurz und klar.

In der modernen Kollisionsforschung sind maschinelle Lernverfahren unverzichtbar, doch ihre probabilistischen Ausgaben liefern häufig keine verlässlichen Unsicherheitsabschätzungen. Das neue Verfahren der konformen Vorhersage (Conformal Prediction, CP) bietet hierfür eine elegante Lösung: Es kalibriert beliebige Vorhersagemodelle ohne erneutes Training und garantiert dabei eine statistisch valide Abdeckung, selbst bei begrenzten Stichprobengrößen. CP benötigt lediglich minimale Austauschbarkeit der Daten und verzichtet auf asymptotische Näherungen oder Gaußsche Annahmen.

700 Meter unter einer Bergschicht liegt nun ein 20.000‑Tonnen‑Gewichtiger Detektor, der seit über einem Jahrzehnt in der Planung und im Bau war. Mit seiner enormen Größe und der einzigartigen Empfindlichkeit soll er die bislang schwer fassbaren Neutrinos, die durch die Erde hindurchreisen, erstmals in einem noch nie dagewesenen Detailmaßstab erfassen.

Ein neues wissenschaftliches Foundation Model (FM) hat die Welt der Teilchenphysik erschüttert. Das Modell, das auf mehr als 11 Millionen Kollisionsevents basiert, demonstriert, dass große, selbstüberwachte Modelle auch bei den räumlich verstreuten Daten von Detektoren funktionieren können.