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Quanten-Memristor läutet Ära der neuromorphen Quantenarchitektur ein

Forscher aus Österreich und Italien haben einen "Quanten-Memristor" entwickelt, der in der Lage ist, kohärente Quanteninformationen in Form einer Überlagerung von Einzelphotonen zu übermitteln. Ein solches Gerät könnte die Grundlage für eine Quantenversion der neuromorphen Architektur bilden, deren Funktionsweise die des menschlichen Gehirns nachahmen soll.


Der Memristor ist der vierte Grundtyp eines elektronischen Bauteils. Den Widerstand, den Kondensator und die Spule kennen wir schon lange. Im Jahr 1971 stellte Professor Leon Chua aus Kalifornien die Hypothese auf, dass es ein viertes Element geben könnte, das er Memristor nannter. Ein solches Gerät wurde fast 40 Jahre später, im Jahr 2008, entwickelt. Memristoren erwiesen sich schnell als nützlicher als gedacht, und vor zwei Jahren wurden sie zum Bau eines Geräts verwendet, das ähnlich wie ein Neuron funktioniert. Die Forschung an diesem elektronischen Element ist noch nicht abgeschlossen, und die neueste Entwicklung ist die Kombination mit der Quantentechnologie.


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Künstliche Intelligenz hilft bei der Auswertung von Hautallergietests

Polnische Wissenschaftler haben die SkinLogic-Lösung entwickelt, die effizientere Hautallergietests und zuverlässigere Ergebnisse ermöglicht. Die Methode verwendet Video- und Wärmebildkameras und ein System, das die Bilder pixelgenau analysiert.

Die Autoren der beschriebenen Lösung sind Spezialisten der Fakultät für Elektronik und Informationstechnologie der Technischen Universität Warschau, das Team von Professor Jacek Stępień (Firma Milton Essex) und das Militärmedizinische Institut.

Die klinischen Tests ergaben sehr gute Ergebnisse. Das System identifiziert bis zu 98 % der Fälle korrekt, auch seltene Allergien. Darüber hinaus ist es mit SkinLogic möglich, Läsionen mit einem Durchmesser von höchstens 0,3 mm zu erkennen.

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Künstliche Intelligenz wird die Augen untersuchen und das Risiko eines Herzinfarkts berechnen

An der Universität Leeds wurde ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das Augenscans analysiert, die bei Routinebesuchen beim Augenarzt oder Optiker gemacht werden, und diejenigen identifiziert, die ein hohes Risiko eines Herzinfarkts aufweisen. Das System analysiert Veränderungen in den Miniaturblutgefäßen der Netzhaut, von denen wir wissen, dass sie auf ein umfassenderes kardiovaskuläres Problem hinweisen.

Die Spezialisten aus Leeds setzten Deep-Learning-Techniken ein, um die KI so zu trainieren, dass sie die Scans automatisch liest und die Personen herausfindet, die innerhalb des nächsten Jahres wahrscheinlich einen Herzinfarkt erleiden werden.

Das System, das in Nature Machine Intelligence beschrieben wird, zeichnet sich durch eine Genauigkeit von 70-80 Prozent aus und könnte nach Angaben der Entwickler zur Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen eingesetzt werden.

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Künstliche Intelligenz zeigt, dass wir vielleicht nicht einmal die Hälfte der Strukturen in unseren Körperzellen kennen

Viele der Krankheiten, von denen wir betroffen sind, hängen mit einer Fehlfunktion der Zellen zusammen. Es könnte möglich sein, sie wirksamer zu behandeln, aber zunächst müssen die Wissenschaftler genau verstehen, wie Zellen aufgebaut sind und funktionieren. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit mikroskopischen und biochemischen Techniken haben Wissenschaftler der medizinischen Fakultät der University of California, San Diego (UCSD) einen wichtigen Schritt zum Verständnis der Zellen des menschlichen Körpers gemacht.


Mit Mikroskopen können wir Zellstrukturen in der Größe von einzelnen Mikrometern sehen. Im Gegensatz dazu ermöglichen biochemische Techniken, die einzelne Proteine verwenden, die Untersuchung von Strukturen in der Größe von Nanometern, also 1/1000stel eines Mikrometers. Ein großes Problem in den Biowissenschaften ist jedoch die Vervollständigung des Wissens darüber, was sich im Inneren der Zelle zwischen der Mikro- und der Nanoskala befindet. Es hat sich herausgestellt, dass dies mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglich ist.

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Power Fx - Programmierung für Nicht-Programmierer

Microsoft hat die Veröffentlichung von Power Fx angekündigt, einer neuen Low-Code-Programmiersprache, die sich an populären Excel-Formeln orientiert. Das Unternehmen stellt die Sprache unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung und hofft, dass sie zur Entwicklung seiner Power-Plattformen wie Power Automate oder Power Virtual Agents beiträgt und schließlich zu einem Standard für diese Art von Anwendungen wird.

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Künstliche Intelligenz verbessert Viren für Gentherapien

Dependoviren oder Parvoviren, die mit Adenoviren (AAVs) "assoziiert" sind, sind sehr nützliche Werkzeuge in der Gentherapie. Das liegt daran, dass sie DNA in die Zelle übertragen können und für den Menschen ungefährlich sind. Daher werden sie als Träger der genetischen Information verwendet, die zur Bekämpfung von Krankheiten benötigt wird.

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Facebook KI beschleunigt MRT-Untersuchungen

Die Bildrekonstruktion durch künstliche Intelligenz (KI) verkürzt die Zeit von Magnetresonanztomographie-Untersuchungen (MRT) erheblich.

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Die erste klinische Studie, die KI-beschleunigte Knie-MRT-Scans mit konventionellen Scans vergleicht, zeigt, dass die KI-Scans nicht nur diagnostisch mit den konventionellen austauschbar sind, sondern auch qualitativ hochwertigere Bilder liefern. Die Ergebnisse dieser Austauschbarkeitsstudie sind ein wichtiger Meilenstein in einer gemeinsamen Initiative, die 2018 von NYU Langone Health of New York City und der Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) Gruppe ins Leben gerufen wurde, um den MRT-Scanprozess zu beschleunigen.
Die Forschung wurde im American Journal of Roentgenology veröffentlicht.

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Erfolgreiche Speicherung digitaler Informationen in der DNA eines lebenden Organismus

Festplatten und andere Datenspeichersysteme speichern heute riesige Mengen an Informationen. Allerdings können diese Geräte, genau wie Magnetbänder oder Disketten in der Vergangenheit, im Laufe der Zeit veraltet sein und wir werden den Zugriff auf die Daten verlieren, die wir auf ihnen sammeln. Deshalb haben Wissenschaftler eine Methode entwickelt, um Daten in der DNA eines lebenden Organismus aufzuzeichnen. Diese Art von "Massenspeicher" wird wohl in absehbarer Zeit nicht obsolet werden.

Seth Shipman von der University of California in San Francisco, der nicht an der Arbeit beteiligt war, lobt die Leistung seiner Kollegen von der Columbia University, weist aber darauf hin, dass es noch lange dauern wird, bis solche Systeme praktische Anwendung finden.

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Weitere Details finden Sie in Nature. (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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