KI News: Kurz und klar.

Die rasante Entwicklung datengetriebener künstlicher Intelligenz, insbesondere im maschinellen Lernen, hängt stark von umfangreichen Benchmarks ab. Trotz großer Fortschritte in Bereichen wie Mustererkennung und intelligenter Entscheidungsfindung – von Brettspielen über Kartenspiele bis hin zu E‑Sports – besteht weiterhin der dringende Bedarf an anspruchsvolleren Testfeldern, die die Forschung voranbringen.

In der Welt des maschinellen Lernens sind Parameter die Bausteine, die ein Modell nutzt, um aus Daten zu lernen. Sie bestehen meist aus Gewichten und Bias‑Werten, die während des Trainings angepasst werden, damit das Modell Muster erkennt und Vorhersagen trifft.

HMRC hat SAP beauftragt, die Kernsteuersysteme zu erneuern und künstliche Intelligenz in die Steuerverwaltung einzubinden. Das neue Projekt stellt einen Meilenstein dar, der die gesamte Steuerlandschaft des Vereinigten Königreichs auf ein modernes, datengetriebenes Niveau hebt.

In der modernen Medizin werden evidenzbasierte Leitlinien häufig in kompakte Scoring‑Systeme übersetzt, die aus wenigen, leicht verständlichen Entscheidungsregeln bestehen. Zwar liefern maschinelle Lernmodelle beeindruckende Vorhersageleistungen, doch ihre Integration in den klinischen Alltag bleibt oft aus, weil sie nicht mit den praktischen Anforderungen wie Merkfähigkeit, Nachvollziehbarkeit und bedside‑Umsetzbarkeit übereinstimmen. Der Grund liegt nicht an fehlender Genauigkeit, sondern daran, dass die gängigen Modellklassen nicht für die Bereitstellung von Leitlinien geeignet sind.

In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die Effizienz von Optimierungsaufgaben mit teuren Feedback-Quellen deutlich erhöht. Der Algorithmus, genannt Prediction-Augmented Gaussian Process Upper Confidence Bound (PA‑GP‑UCB), kombiniert klassische Bayesian‑Optimierung mit modernen maschinellen Lernvorhersagen und umfangreichen Offline‑Datensätzen.

In einer aktuellen Studie aus dem arXiv-Repository wurde ein kostengünstiges, automatisiertes System zur Erkennung menschlicher Aktivitäten vorgestellt, das speziell für die Pflege von älteren und verletzlichen Patienten zu Hause entwickelt wurde. Durch den Einsatz von tragbaren Beschleunigungs- und Gyroskopsensoren werden Bewegungen wie Gehen, Treppensteigen, Sitzen, Stehen und Liegen erfasst.

Maschinelles Lernen entfaltet sein volles Potenzial, wenn es Theorie mit konkreten Geschäftsergebnissen verknüpft. Im E‑Commerce bedeutet das höhere Umsätze, effizientere Abläufe und zufriedene Kunden – alles angetrieben von Daten. Durch die Arbeit mit realen Datensätzen lernen Praktiker, wie Modelle Muster erkennen und in Entscheidungen umsetzen, die tatsächlich Wirkung zeigen. Der Beitrag führt Schritt für Schritt durch einen kompletten ML‑Workflow, der Amazon‑Verkaufsdaten mit Python analysiert und dabei die gesamte Pipeline von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung abdeckt.

Maschinelles Lernen hat die Simulation von Atomen revolutioniert, doch die Geschwindigkeit und der Speicherbedarf von ML‑Interatomischen Potentialen (MLIPs) bleiben die größten Hindernisse für großskalige Anwendungen. In einer neuen Studie wird dieses Problem mit einer völlig neuen Idee angegangen: Statt eines festen Cutoff‑Radius wird ein dynamischer Cutoff eingeführt, der die Anzahl der Nachbarn pro Atom gezielt begrenzt.

In einer wegweisenden Studie wurde ein maßgeschneiderter Machine‑Learning‑Algorithmus entwickelt, der die Subspace‑Systemidentifikation mit ranking‑beschränkter Optimierung kombiniert, um den durchschnittlichen intrakraniellen Druck (ICP) aus völlig nicht‑invasiven Signalen zu schätzen. Dabei werden arterielle Blutdruck‑, zerebrale Blutgeschwindigkeits‑ und R‑R‑Intervall‑Messungen genutzt, um zerebrale Hemodynamikmodelle zu erzeugen und die Beziehung zwischen Signalmerkmalen und Schätzfehlern zu lernen.

Forscher haben zwei innovative Machine‑Learning‑Ansätze vorgestellt, die die Vorhersage von aggregierten Strommarktkurven für den EPEX SPOT Day‑Ahead‑Markt revolutionieren. Durch die Kombination von schnellen, interpretierbaren Parametermodellen und tiefgreifenden generativen Verfahren können Betreiber von Energiespeichern nun präziser planen und ihre Preisgestaltung optimieren.

Google hat in seinem Browser Chrome ein neues Auto‑Browse‑Feature eingeführt, das alltägliche digitale Aufgaben für Sie übernimmt. Durch die Kombination aus maschinellem Lernen und kontextbezogener Analyse kann der Browser automatisch Formulare ausfüllen, Links anklicken und sogar Inhalte zusammenfassen, ohne dass Sie manuell eingreifen müssen.

Python dominiert die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, weil sein Ökosystem einfach unglaublich ist.

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird gezeigt, wie künstliche neuronale Netze – die Grundlage moderner maschineller Lernverfahren – dazu eingesetzt werden können, das Inflationsfeld in der Kosmologie effizient zu modellieren. Traditionelle numerische Simulationen des globalen kosmischen Landschaftsraums stoßen bei einer großen Anzahl von Feldern auf exponentielle Rechenkomplexität. Das vorgestellte Konzept nutzt das universelle Annäherungstheorem des mehrschichtigen Perzeptrons, um dieses Problem zu umgehen und die Landschaft mit deutlich geringeren Ressourcen zu erzeugen.

In diesem Artikel erfahren Sie drei praxisnahe Methoden, um Nutzerdaten in realen ML-Pipelines zu schützen. Die vorgestellten Techniken lassen sich sofort in die Arbeitsabläufe von Datenwissenschaftlern integrieren und bieten effektiven Schutz, ohne die Leistungsfähigkeit der Modelle zu beeinträchtigen.