Per Computersimulation haben Jülicher Physiker eine neue magnetische Wechselwirkung entdeckt, die nicht nur für die physikalische Grundlagenforschung von Bedeutung ist. Die Forscher erwarten auch einen Nutzen für technische Innovationen, etwa für neuromorphe Computer.

Mit Microchip zum Mars? Mit seinen neuen strahlungstoleranten und energieeffizienten FPGAs will der Halbleiterhersteller das Design weltraumtauglicher Schaltungen vereinfachen. Mit mehr Rechenleistung, Logikelementen und SerDes-Bandbreite sollen auch KI-Anwendungen möglich sein.

Im Gegensatz zu einer Glühlampe ist eine LED ein komplexes Halbleiterbauteil. Zusammen mit LG erklären wir Ihnen sechs wichtige Parameter, die man beim Kauf einer LED beachten sollte.

Eine neue Processing-in-Memory-Technologie für Embedded-Anwendungen soll KI-Berechnungen deutlich beschleunigen und gleichzeitig sehr wenig Strom verbrauchen. Renesas zielt damit auf den wachsenden Markt für intelligente Endpunkte.

Das Internet of Things (IoT) entwickelt sich rapide, neue Trends wie künstliche Intelligenz wollen rasch integriert werden. Entwickler müssen sich darauf verlassen können, dass Workloads sowohl am Geräte-Edge als auch in der Cloud zuverlässig geleistet werden. Die Synergien aus Windows 10 IoT und Azure IoT Edge können dies effizient bewältigen.

Schnell zur Intelligent Edge: Mit direkt ins Betriebssystem integriertem Machine Learning und einer engen Vernetzung zur Azure Cloud bringt Windows 10 IoT künstliche Intelligenz in IoT-Anwendungen.

Forschern ist die Entwicklung eines Roboters gelungen, welcher Kleidungsstücke differenzieren, sortieren und falten kann. Das von der EU geförderte Projekt ist ein weiteres Highlight im Bereich des maschinellen Lernens.

Sensoren sind Augen, Ohren und Fühler, die kleinste Bewegungen, Beschleunigungen oder Vibrationen registrieren. MEMS-Inertialsensoren auf einkristallinen Silizium-Sensorelementen werden nach aktuellen mikromechanischen Verfahren hergestellt. Doch es gibt Unterschiede.

Mit Windows ML können Sie trainierte Machine-Learning-Modelle in Ihre Windows-Anwendungen integrieren, um sie leistungsfähiger, ansprechender und nützlicher zu machen. Es bietet Ihnen alles, was Sie benötigen, um Ihre ML-Modelle in der Cloud zu trainieren und unter Windows auszuführen – dort, wo diese am meisten Sinn machen.

Was passiert, wenn sich künstliche Intelligenz (KI) beim Recruiting diskriminierend verhält, die KI im Selbstlernprozess bestimmten Nutzergruppen Vorteile vorenthält, sie falsch berät oder Folgeschäden aus unethischem KI-Verhalten entstehen? Alles Fragen, die noch weitgehend unterbelichtet sind. Ist perspektivisch überhaupt KI ohne menschliche Intelligenz möglich?