KI

Prof. Dr.-Ing. Thomas Eisenbarth, Direktor des Instituts für IT-Sicherheit an der Universität zu Lübeck, bringt seine Expertise zur Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit intelligenter Systeme nun in den Lübecker Forschungsbereich AIMedI ein, wo es um die Entwicklung lernfähiger medizinischer Bildverarbeitungsmethoden geht. Im Zentrum stehen maschinelle Lernverfahren und Deep Learning-Netze zur automatischen Analyse und Erkennung von verschiedenen Krankheitsmustern, Läsionen, Biomarkern, Organen, Geweben und mehr in medizinischen Bildern und Bildfolgen.

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Merck und Siemens bündeln ihre Kräfte für die digitale Transformation in der Life-Science-Branche. KI-gestützte Tools sollen die Wirkstoffforschung beschleunigen.

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Am Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB) wurde eine buddhistische Schriftrolle aus einem mongolischen Schrein erstmals virtuell entrollt. 3D-Tomographie und KI machten den Text sichtbar ohne das Objekt zu beschädigen.

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Forschende der TU Dresden zeigen, wie autonome KI-Systeme die Medizin verändern und warum neue regulatorische Konzepte nötig sind, um Patientensicherheit und Innovation zu verbinden.

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Wie kann Weizen klimaresilient werden? Ein neues Züchtungskonzept nutzt Pflanzen-Mikrobiom und Machine Learning für weniger Dünger und mehr Nachhaltigkeit.

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Ein Forschungsteam aus Bonn und Tübingen zeigt: Neuronen im menschlichen Gehirn speichern Ereignisfolgen anders als bisher gedacht. KI-Modelle helfen beim Verständnis.

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Forschende am Paul Scherrer Institut (PSI) haben mit „Image2Reg“ eine KI entwickelt, die genetische Störungen allein anhand mikroskopischer Zellbilder erkennen kann. Das Verfahren verknüpft Bildanalyse mit molekularbiologischen Netzwerken.

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