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In einer bahnbrechenden Studie werden mithilfe von Diffusionsmodellen neue Konzepte für elektrische Hubschrauber mit senkrechtem Start und…

Flow‑ und Diffusionsmodelle werden üblicherweise mit begrenzten Daten vortrainiert, etwa mit wenigen Molekülproben. Dadurch lernen sie nur…

In einem bahnbrechenden Ansatz kombinieren Wissenschaftler hochdurchsatz‑Screening mit einer aktiven Lernschleife, die auf Multi‑Objective…

In der Materialforschung hat Künstliche Intelligenz bereits große Fortschritte erzielt, vor allem bei kristallinen und polymeren Systemen…

Die neue Methode AutoSizer nutzt Künstliche Intelligenz, um die Transistorgrößen in Analog- und Mixed-Signal-Schaltungen automatisch zu bes…

Die inverse Gestaltung von heterogenen Materialmikrostrukturen gilt als eines der schwierigsten Probleme in der Materialwissenschaft. Sie i…

In der Welt des kreativen Codings und der Echtzeit-Shader-Programmierung eröffnet KI-Co-Künstler neue Wege, komplexe visuelle Effekte zu er…

In der Aerodynamik steht die Inverse Design‑Forschung vor einer großen Herausforderung: Der 3D‑Designraum wächst exponentiell, sodass klass…

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository bietet einen umfassenden Überblick über Chunking-Strategien für multimodale KI-Systeme. Ziel ist…

Numerische Simulationen haben den industriellen Designprozess revolutioniert, indem sie Prototyping-Kosten senken und die Anzahl der Design…

Automatisiertes Algorithmendesign hat einen neuen Meilenstein erreicht: Große Sprachmodelle (LLMs) können jetzt komplette Optimierungsheuri…

Die Forschung zur Multi‑Objective Bayesian‑Optimierung (MOBO) steht vor einer großen Herausforderung: bei spärlichen, verrauschten Datensät…