News aus der baiosphere

Wie zuverlässig und sicher ist KI? Das Fraunhofer IKS beschäftigt sich mit der Rolle von Metriken bei der Bewertung der Sicherheit von KI-Systemen und arbeitet an einem Framework, um die Unsicherheit zu quantifizieren.
Bayerns Finanzminister Albert Füracker und UTN-Gründungspräsident Alexander Martin unterzeichneten am 2. August eine Kooperation. Ziel: KI-Integration in der Verwaltung für kostengünstigere und schnellere Steuerprozesse.
Am 17. Oktober präsentieren die Bayerische KI-Agentur und das Cluster Industrielle Biotechnologie Use Cases aus BioTech und relevante KI-Lösungen. Freuen Sie sich u.a. auf einen Vortrag des KI-Ratsvorsitzenden Fabian Theis.
Bayern und NRW entwickeln ein generatives Sprachmodell, um Richterinnen und Richter zu entlasten. Wissenschaftlich begleitet wird das Forschungsprojekt von der TU München und der Universität zu Köln. Die Testphase läuft bis 2026.
Pünktlich zum Inkrafttreten des KI-Gesetzes ruft das Europäische KI-Büro dazu auf, an einem Verhaltenskodex für Allzweck-KI-Modelle mitzuwirken. Nehmen Sie noch bis zum 10. September an der Multi-Stakeholder-Konsultation teil!
Zwei FAU-Nachwuchsforschende gewinnen den Deutschen Studienpreis der Körber-Stiftung für ihre Arbeiten zu KI in der Energiewende und ultraschnellen Computern. Ihre Forschung zeigt Chancen und Risiken der KI-Revolution auf.
Das neue Research Center for AI in Science & Society (RAIS²) der Universität Bayreuth fördert die interdisziplinäre Zusammenarbeit zum Thema Künstliche Intelligenz über verschiedene Fachbereiche hinweg.
Eine Studie unter Federführung der Technischen Universität München (TUM) verdeutlicht den klinischen Nutzen von KI-Software bei der Gesichtsanalyse. Die Studie identifizierte bei 34 Betroffenen neue genetische Krankheiten.
Von der Wettervorhersage bis zur Raumfahrt – Uncertainty Quantification (UQ) ist für präzise Entscheidungen in komplexen Systemen unerlässlich. UQ verbessert die Genauigkeit von Vorhersagen und hilft bei der Risikoeinschätzung.
Robotik-Experte Sebastian Scherer betont die Bedeutung von Backup-Lösungen für autonome Systeme. Durch Redundanz und maschinelles Lernen werden Herausforderungen wie Sensorausfälle und komplexe Entscheidungen gemeistert.