Leichte Sprache

News aus der baiosphere

Venenthrombosen sind ein ernsthaftes Gesundheitsrisiko, da sie oft unbemerkt bleiben und lebensbedrohlich werden können. Ein Expertenteam entwickelt nun ein KI-basiertes Diagnosegerät, das Blutgerinnsel frühzeitig erkennt.
Dr. Fabian Mehring plädiert auf der Viva Technology-Konferenz in Paris für einen europäischen „Cyber-Airbus“ zur Stärkung der KI-Entwicklung. Dies soll Europas Wettbewerbsfähigkeit gegen Silicon Valley und Shenzhen sichern.
KI revolutioniert die Forschung. Doch wie bleibt sie vertrauenswürdig? Fünf neue Prinzipien im Fachmagazin PNAS sollen Transparenz und Verantwortung sichern. An dem Verhaltenskodex hat auch Prof. Gasser von der TUM mitgewirkt.
In einem Positionspapier setzen sich Forschende mit den Chancen und Hürden des KI-Einsatzes in der medizinischen Forschung auseinander. Sie formulieren politische Handlungsempfehlungen, um u.a. den Datenzugang zu erleichtern.
Der baiosphere KI-Kompass – ein ganzheitlicher Leitfaden unterstützt KMU dabei, die Potenziale von KI für ihr Unternehmen zu erschließen – strategisch, praxisnah und rechtssicher. So ebnet er den Weg für erfolgreichen KI-Einsatz.
KI-Ratsmitglied Sami Haddadin präsentiert seine visionäre Idee eines "künstlichen Immunsystems" für die Erde. Im TED-Talk erläutert er, wie fortschrittliche KI-Systeme zur Säuberung und zum Umweltschutz eingesetzt werden können.
GARMI meistert dank ChatGPT und digitalem Zwilling immer komplexere Aufgaben. Auf der Robotikmesse ICRA 2024 zeigen Forschende der TUM, wie der Pflegeassistent Objekte greift, sicher navigiert und mit Patienten kommuniziert.
Bayern vertrat seine innovative KI-Szene mit einer 30-köpfigen Delegation auf der RISE of AI Konferenz. Digitalminister Dr. Mehring betonte in seiner Rede die Bedeutung des Transfers von KI-Forschung in die Praxis.
Die Humboldt-Professuren locken internationale Wissenschaftler an deutsche Hochschulen. Deutschlands höchstdotierter Forschungspreis geht an Prof. Jegelka und Prof. Sra. Sie verstärken die TUM im Bereich KI und Maschinelles Lernen.
Ein Team von Helmholtz Munich hat den MISATO-Datensatz entwickelt, der KI-Modelle für die Herstellung neuer Medikamente trainiert. Diese Innovation stellt einen wichtigen Fortschritt beim Einsatz von KI in der Pharmazie dar.