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AI

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  • Maher Hamid M.Sc.
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13.11.2024
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Einleitung In einer bemerkenswerten Leistung hat DataBank, ein führender Anbieter von unternehmensorientierten,...

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13.11.2024
2 min read

Tata Consultancy Services Partners with SUSE AI for Cutting-Edge Security and Flexibility

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13.11.2024
4 min read

IBM: Strong AI Sustainability Investment, Yet Action Falls Behind

Einleitung Die Welt steht vor enormen ökologischen Herausforderungen. Für viele Unternehmen sind...

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13.11.2024
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Vero AI Announced the Launch of Iris GRC

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13.11.2024
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S&P Global Launches New Generative AI-Powered Capabilities

Einleitung S&P Global, ein führender Anbieter von Marktdaten und Analysen, hat die...

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12.11.2024
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{ "title": "Graph-based AI model maps the future of innovation", "text": "<h2>Einleitung</h2><p>Stellen Sie sich vor, wie künstliche Intelligenz zwei scheinbar nicht verwandte Kreationen vergleicht - biologisches Gewebe und Beethovens “Symphony No. 9.” Auf den ersten Blick scheinen ein lebendes System und ein musikalisches Meisterwerk keine Verbindung zu haben. Doch eine neuartige KI-Methode, die von Markus J. Buehler entwickelt wurde, Professor für Ingenieurswesen am MIT, überbrückt diese Lücke und entdeckt gemeinsame Muster von Komplexität und Ordnung.</p><h2>Ein innovativer Ansatz zur Entdeckung von Zusammenhängen</h2><p>Die Methode kombiniert generative KI mit graphbasierten Repräsentationen und multimodaler intelligenter Graphenlogik. Dadurch werden neue Ideen, Konzepte und Designs enthüllt, die zuvor unvorstellbar waren. Laut Buehler können auf diese Weise Wissenschaft und Technologie beschleunigt werden, indem die KI lernt, neuartige Vorhersagen über nie zuvor gesehene Ideen und Designs zu machen.</p><p>Die kürzlich in <em>Machine Learning: Science and Technology</em> veröffentlichte Forschung demonstriert eine fortschrittliche KI-Methode, die auf der Integration von Wissensextraktion, graphbasierter Repräsentation und intelligenter Graphenlogik basiert. Diese Arbeit nutzt Graphen, die mit Methoden entwickelt wurden, die von der Kategorientheorie inspiriert sind, als zentrales Mittel, um das Modell zu lehren, symbolische Beziehungen in der Wissenschaft zu verstehen.</p><h2>Kategorientheorie als Schlüssel zum Verständnis</h2><p>Kategorientheorie ist ein Zweig der Mathematik, der sich mit abstrakten Strukturen und ihren Beziehungen befasst und eine Struktur bietet, um vielseitige Systeme zu verstehen und zu vereinheitlichen. In dieser Theorie werden Systeme in Form von Objekten und Morphismen betrachtet. Durch diesen Ansatz konnte Buehler das KI-Modell auf systematische Schlussfolgerungen über komplexe wissenschaftliche Konzepte und Verhaltensweisen anleiten.</p><p>Diese Herangehensweise wurde verwendet, um 1.000 wissenschaftliche Arbeiten zu biologischen Materialien zu analysieren und in eine Wissenslandkarte in Form eines Graphen umzuwandeln. Der Graph zeigte, wie verschiedene Informationsstücke miteinander verbunden sind und fand Gruppen verwandter Ideen.</p><h2>Entwicklung neuer Materialien durch kreative Inspiration</h2><p>Ein besonders faszinierender Aspekt der Forschung war die Entdeckung unerwarteter Ähnlichkeiten zwischen biologischen Materialien und Beethovens " ," die darauf hindeuten, dass beide Komplexitätsmuster folgen. Die KI schlug außerdem vor, ein neues biologisches Material zu schaffen, das von den abstrakten Mustern in Wassily Kandinskys Gemälde "

{ „title“: „Graph-based AI model maps the future of innovation“, „text“: „...

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12.11.2024
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3 Fragen: Die Herausforderung des Designs umkehren

Einleitung Im Bereich der mechanischen Ingenieurwissenschaften beginnt der Prozess des rechnergestützten Designs...

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  • Maher Hamid M.Sc.
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12.11.2024
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F5 Introduces AI Gateway to Manage & Secure AI Traffic & App Demand Surge

Einleitung Die rapide Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Integration in...

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12.11.2024
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Iceotope Launches KUL AI: Revolutionizing AI Compute Efficiency

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12.11.2024
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