Moderne Neuronale Netze wie GPT-3 weisen Fähigkeiten auf, die für KI-Systeme noch vor wenigen Jahren undenkbar waren. Das wirft Fragen zur sogenannten „starken KI“ auf. Werden sich diese Modelle bis zu menschenähnlicher Intelligenz skalieren lassen?

Obwohl Quantencomputer aktuell noch nicht leistungsstark genug sind, um in der Industrie breite Anwendung zu finden, wird vorhergesagt, dass Quantencomputing in vielen Feldern innerhalb der nächsten 10 Jahre zu tiefgehenden Veränderungen führen wird.

Teams arbeiten effizienter als Einzelpersonen. So lautet ein weitverbreitetes Credo. Doch das ist nicht stets der Fall. Oft schöpfen Teams ihr Potenzial nicht aus. Diese Gefahr ist bei virtuellen Teams besonders groß.

Forschende von ETH Zürich, Universität Zürich und Empa entwickelten ein neues Material für ein Computerbauteil, das flexibler einsetzbar ist als seine Vorgänger. Damit sollen elektronische Schaltungen gebaut werden, die sich am menschlichen Gehirn orientieren, und die Aufgaben des maschinellen Lernens effizienter lösen können.

Klingeln schon bald überall Drohnen oder Roboter mit unseren Essens-Lieferungen an der Haustür? Manche Fachleute sind skeptisch, dass sich solche Techniken durchsetzen. Ein Hingucker ist so ein Pizza-Roboter trotzdem.

Ob Bahntechnik oder Telekommunikationsanwendungen – für eine zukunftsfähige Infrastruktur werden anwendungsgerechte Stromversorgungen benötigt.

Mit AIfES ist es möglich, Neuronale Netze auf fast jeder Hardware zu betreiben und zu trainieren. Das KI-Framework entstanden als Maker-Projekt am Fraunhofer IMS sucht finanzielle Unterstützung.

Infineon will seine Aurix-TC4-Controller für Automotive-Anwendungen mit der nichtflüchtigen Speichertechnik Resistive Random Access Memory, kurz: RRAM, ausstatten. Dafür kooperieren die Neubiberger Chipspezialisten mit dem weltgrößten Auftragsfertiger TSMC. Ab Ende 2023 sollen die Chips als Muster erhältlich sein.

Molex gab seine Branchenprognosen für 2023 bekannt, die durch die verstärkten Investitionen in Anwendungen, die Echtzeitdaten nutzen, angeheizt werden, um wichtige Fortschritte in den Märkten für Automobile, Verbrauchsgeräte, Datenzentren und vernetzte Gesundheitssysteme voranzutreiben.

Für rechenintensive Anwendungen gibt es im RISC-V-Universum bislang kaum geeignete MCUs. Nun legt ein chinesischer Hersteller mit neuen Controllern die Messlatte auf über 9.000 Coremark hoch.