KI News: Kurz und klar.

In der maxillofazialen Pathologie ist die Entwicklung von KI‑gestützten Diagnostiksystemen stark von strukturierten, multimodalen Datensätzen abhängig. Bisher verfügten die vorhandenen Ressourcen nur über begrenzte Abdeckung von Ameloblastomen und fehlten die einheitlichen Formate, die für eine direkte Modell‑Trainierung erforderlich sind.

Die neuesten Forschungsergebnisse zeigen, dass herkömmliche Blacklist‑Methoden gegen moderne Malware kaum noch wirksam sind. Durch den Einsatz von Domain‑Generation‑Algorithmen (DGA) können Angreifer täglich tausende dynamische Adressen erzeugen, die herkömmliche Firewalls nicht mehr zuverlässig blockieren können.

Die Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) hat sich seit Jahrzehnten als Standardinstrument zur Risikobewertung in der Systementwicklung etabliert. Mit dem rasanten Anstieg der Komplexität moderner Systeme stoßen jedoch die traditionellen, manuellen und stark expertenabhängigen FMEA‑Methoden zunehmend an ihre Grenzen. Der aktuelle Stand der Forschung zeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) und Ontologien die FMEA in einen datengetriebenen, semantisch angereicherten Prozess verwandeln können.

Der zweite Internationaler Workshop zu Sprachmodellen der nächsten Generation für Wissensrepräsentation und Argumentation (NeLaMKRR 2025) wurde offiziell angekündigt. Der Workshop richtet sich an Forscher aus unterschiedlichen Disziplinen und zielt darauf ab, die Schnittstelle zwischen modernen Transformer‑Modellen und klassischen logikbasierten Wissensrepräsentationen zu erforschen.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Jahr 2025 hat einen revolutionären Ansatz vorgestellt, mit dem Game Design Documents (GDDs) automatisch in funktionsfähige Unity-Prototypen umgewandelt werden können. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) und multimodalen Large Language Models (LLMs) wird die gesamte Spielentwicklung von der Idee bis zur Implementierung stark beschleunigt.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein innovatives System zur schnellen Erkennung von postpartaler Depression (PPD). Durch die Kombination von Natural Language Processing, Machine Learning und großen Sprachmodellen kann die KI in Echtzeit die Stimmung von Müttern aus freien Gesprächen analysieren und potenzielle Depressionssymptome identifizieren.

Am 7. Juni 2025 fand in Peking der PyTorch Day China statt, gemeinsam organisiert von der PyTorch Foundation und der Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). Die Veranstaltung zog Entwickler, Forscher und Unternehmen aus ganz China an und bot eine Plattform für den Austausch von Ideen und Best Practices.