KI News: Kurz und klar.

Eine neue Übersicht aus dem arXiv‑Repository beleuchtet, wie agentenbasierte Künstliche Intelligenz (KI) selbstfahrende Labore (SDLs) in der Soft‑Matter‑Forschung revolutionieren kann. Die Autoren zeigen, dass SDLs ein ideales Testfeld für KI‑Algorithmen darstellen, die unter teuren Experimenten, verrauschten und verzögerten Rückmeldungen sowie strengen Sicherheits- und Machbarkeitsbeschränkungen arbeiten müssen.

Mit dem Aufkommen von Sprachmodellagenten, die von reinen Chatbots zu proaktiven Assistenten werden, steigt die Notwendigkeit, deren Einhaltung sozialer Normen zu prüfen. Dabei spielt die Theorie der Kontextualen Integrität (CI) eine zentrale Rolle, doch bisherige Benchmarks konzentrieren sich fast ausschließlich auf Text und auf das Ablehnen von Anfragen. MPCI‑Bench ist die erste multimodale, paarweise CI-Benchmark, die speziell die Privatsphäre von Agenten in realen Anwendungsszenarien bewertet.

NVIDIA DGX SuperPOD ebnet den Weg für groß angelegte Systemimplementierungen, die auf der neuen Rubin-Plattform basieren – dem nächsten großen Schritt in der KI-Computing-Technologie. Auf der CES in Las Vegas präsentierte NVIDIA die Rubin-Plattform, die aus sechs neuen Chips besteht und einen leistungsstarken KI-Supercomputer ermöglicht. Diese Chips wurden entwickelt, um agentenbasierte KI-Anwendungen zu beschleunigen.

NVIDIA hat die Nemotron 3-Familie vorgestellt, ein Open‑Source-Stack für agentenbasierte KI. Der Release umfasst Modellgewichte, Datensätze und Reinforcement‑Learning‑Tools, die zusammen eine komplette Plattform für die Entwicklung von Agenten bieten.

Ein neues Tool namens EpiPlanAgent nutzt große Sprachmodelle, um die Erstellung und Prüfung von Notfallplänen für Epidemien zu automatisieren. Durch die Kombination von Aufgabenzerlegung, Wissensgrundlage und Simulationsmodulen kann das System komplexe Szenarien in Echtzeit bearbeiten.

Mit der raschen Elektrifizierung und Dekarbonisierung wird die Planung und der Betrieb von Stromverteilungsnetzen immer komplexer. Um die Zuverlässigkeit und Resilienz der Netze sicherzustellen, sind hochentwickelte Rechenanalysen erforderlich, die bislang von Experten mit aufwendigen, fragmentierten Workflows durchgeführt werden.