"XElemNet: Ein Durchbruch in der erklärbaren KI für die Materialwissenschaften" Die Zukunft der Materialwissenschaften: XElemNet und erklärbare Künstliche Intelligenz In den letzten Jahren hat sich die Technologie des Deep Learning in zahlreichen Bereichen rasant entwickelt, und auch die Materialwissenschaften bleiben ...
Analyse der Stabilität von Verbindungen: Interpretationen mithilfe des ElemNet-Modells Deep Learning in der Materialwissenschaft: Die Anwendung des ElemNet-Modells auf das OQMD-JARVIS-Datenset In der Welt der Materialwissenschaft hat sich die Nutzung von Deep Learning zu einem entscheidenden Werkzeug für die Analyse ...
“MIT Forscher entwickeln ‘Diffusion Forcing’ zur Verbesserung von KI in Computer Vision und Robotik” Diffusion Forcing: Ein revolutionäres Modell an der Schnittstelle von KI und Robotik In der heutigen KI-Landschaft haben sich Sequenzmodelle aufgrund ihrer Fähigkeit zur Datenanalyse und Vorhersage ...
Neuronale Netzwerkmodelle wurden unter Verwendung von NeuroSolutions bestimmt. Zwei Datensätze, 1 und 2, wurden für verschiedene Aufgaben formuliert und gelöst. Fallstudie 1 befasste sich mit der Modellierung der Abhängigkeit zwischen funktionalem und strukturellem Glaukomschaden und gemeinsamen Risikofaktoren. Verschiedene Netzwerkmethoden wurden ...
Die Begriffe Maschinelles Lernen und Deep Learning können für die meisten Menschen austauschbar erscheinen, sind es aber nicht. Beide gelten als Unterkategorien innerhalb der künstlichen Intelligenz (KI) und weisen viele Unterschiede auf, insbesondere in der Architektur und den Anwendungsfällen. Maschinelles ...
Eine internationale Gruppe von Forschern hat verschiedene maschinelle Lernalgorithmen getestet, um den optimalen Neigungswinkel (OTA) von Solarprojekten in 37 indischen Städten vorherzusagen, was zu Verbesserungen von bis zu 90% führte. Die Forscher nutzten dabei Feature-Selection-basierte künstliche neuronale Netze (ANN) in ...
Künstliche neuronale Netzwerke, die von biologischen Gehirnen inspiriert sind, stehen im Mittelpunkt der modernen künstlichen Intelligenz, hinter Chatbots und Bildgeneratoren. Diese Netzwerke können aufgrund ihrer vielen Neuronen als Black Boxes erscheinen, deren innere Funktionsweise für Benutzer uninterpretierbar ist. Forscher haben ...