"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 ...
Revolutionäre Flüssige Neuronale Netzwerke: KI Kosten Senken und Zugänglichkeit Erhöhen Revolutionäre Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz: Liquid Neural Networks Im Zeitalter der Digitalisierung und Automatisierung sind Unternehmen ständig auf der Suche nach effizienteren Lösungen, um den Herausforderungen der modernen ...
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 ...
Die Validierung von automatisierter Fahrsystem-Software erfordert Millionen von Testkilometern, was zu langen Entwicklungszyklen mit steigender Komplexität führt. Dies wirft auch das Problem auf, dass Echtwelttests ressourcenintensiv sind und Sicherheitsprobleme auftreten können. Daher sind virtuelle Validierungssuiten entscheidend, um diese Belastungen von ...
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 ...
Die vorliegende Arbeit fasst Informationen aus verschiedenen wissenschaftlichen Forschungsarbeiten im Bereich der strukturellen Gesundheitsüberwachungs- und Inspektionsmethoden zusammen. Beispiele hierfür sind die Anwendung von Maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzwerken zur Detektion von Strukturdefekten, insbesondere Risse in Betonoberflächen. Diese Techniken ...
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 ...
Wenn Sie sich einen Hund ansehen, wie wissen Sie, dass es sich tatsächlich um einen Hund handelt? Und wie hoch sind die Chancen, dass Sie richtig liegen? Maschinenlernalgorithmen durchsuchen Tausende von Bildern und Millionen von Wahrscheinlichkeiten, um zu einer “korrekten” ...
Dies ist ein praktischer Implementationsleitfaden für unsere Deep Learning Illustrated-Serie. In dieser Serie überbrücken wir die Kluft zwischen Theorie und Anwendung und bringen die im Voraus behandelten Konzepte neuronaler Netzwerke zum Leben. Erinnern Sie sich an das einfache neuronale Netzwerk, ...
Ein Forschungsteam von Skoltech und der Staatlichen Universität für Luftfahrtinstrumente in Sankt Petersburg hat eine Studie vorgestellt, in der sie eine alternative Methode zur Erkennung von faulen und schimmeligen Äpfeln im Nachhöster-Zustand entwickelt haben. Hierbei wird ein Computersystem zur visuellen ...