Beitrag von DLR Institut für KI-Sicherheit

Die SPARKS Gruppe trägt durch ihre Beteiligung am Forschungsprojekt „MANNHEIM-KI4BoardNet“ zur Weiterentwicklung der Automobiltechnologie bei. Das Projekt zielt darauf ab, neue Bordnetztechnologien zu entwickeln, die die Effizienz und Kommunikation innerhalb von Fahrzeugen verbessern. Im Rahmen unseres Beitrags zum Projekt haben wir innovative Methoden entwickelt, um Anomalien in Fahrzeugkommunikationssystemen frühzeitig zu identifizieren. Mithilfe von Deep Learning, insbesondere Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerken, erkennen wir Abweichungen von erwarteten Signalverläufen. Diese Technologie ermöglicht es, potenzielle Fehler bereits in der Entwicklungsphase zu identifizieren und so die Zuverlässigkeit und Leistung der Systeme zu steigern. Unsere Ansätze aus der Anomalieerkennung im Automotive-Bereich haben wir auf die Signalintegritätsevaluation ausgeweitet. Die Forschungsergebnisse dieser Untersuchung wurden auf der Kleinheubacher Tagung 2024 präsentiert. Unser wissenschaftlicher Beitrag mit dem Titel „Signal Integrity Evaluation through Time Series Anomaly Detection leveraging Deep Neural Networks“ zeigte, wie KI-gestützte Methoden eingesetzt werden können, um Signalabweichungen präzise zu identifizieren. Die frühzeitige Erkennung solcher Abweichungen ermöglicht es, in der Designphase gezielt Maßnahmen zur Verbesserung der Signalintegrität zu ergreifen und damit die Qualität und Genauigkeit elektrischer Signale sicherzustellen. Die Konferenz bot uns die Gelegenheit, unsere Forschung einer breiten Fachgemeinschaft vorzustellen und wertvolles Feedback aus der Branche zu erhalten. Ein bedeutender Meilenstein ist die Veröffentlichung unseres Beitrags im ARS-Journal. Das ARS-Journal ist eine internationale Fachzeitschrift, die schnelle, peer-reviewed Veröffentlichungen aus der Radio- und Ingenieurwissenschaft umfasst. Der Artikel bietet einen umfassenden Einblick in unsere Forschungsmethoden und zeigt, wie Anomalieerkennung mithilfe von Deep Learning zur Verbesserung der Signalintegrität in der Hochgeschwindigkeitskommunikation datenverarbeitender Systeme beitragen kann. Unsere Ansätze überzeugen durch einen F1-Score von 97,22 %, der sowohl Präzision als auch Sensitivität berücksichtigt und das Potenzial von KI-gestützten Lösungen in diesem Bereich verdeutlicht. Welche Rolle wird die Anomalieerkennung in der Zukunft der Fahrzeugentwicklung spielen? Welche Technologien sind aus eurer Sicht am wichtigsten, um die Effizienz und Sicherheit von Fahrzeugkommunikationssystemen zu verbessern? Diskutiert mit uns in den Kommentaren! #SPARKS #Automotive #Forschung #SignalIntegrity #DeepLearning #Anomalieerkennung #Fahrzeugentwicklung #MANNHEIMKI4BoardNet #ARSJournal #Technologie

Die frühzeitige Erkennung von Datenanomalien ist ein entscheidender Faktor für die Zukunft der Fahrzeugentwicklung. Gerade in der Automobilindustrie, wo Bordnetzkommunikation immer komplexer wird, spielt sie meiner Ansicht nach eine Schlüsselrolle bei Fehlerprävention und der Sicherstellung von Systemstabilität. Nicht nur OEMs und große Zulieferer profitieren von KI-gestützten Anomalieerkennungstechnologien – auch der Mittelstand, als Rückgrat der Zulieferkette, kann enorme Effizienzgewinne realisieren. Die Fähigkeit, Abweichungen in Echtzeit zu identifizieren, reduziert Entwicklungszeiten, spart Kosten und steigert die Qualität erheblich. Gerade in der Transformation hin zu Software Defined Vehicles und den wachsenden Anforderungen an Vernetzung müssen wir auf neue Technologien setzen und das Potenzial der datengetriebenen Optimierung für uns nutzen.

✴️ Revolutionäre Fortschritte in der Medizin durch KI und Quantencomputing ✴️ 👉🏼 FOM-Podcast und Nature-Paper (Link s. unten) In der komplexen Welt der Medizin stehen wir vor einem Informations-Universum 🪐, welches unser Verständnis von Krankheiten⚕️herausfordert. Zwei bahnbrechende Technologien versprechen Lösungen: ✴️ Künstliche Intelligenz (KI) und ✴️ Quantencomputer. Wir haben versucht, beide Techniken zu kombinieren und berichten in einem kürzlich veröffentlichten Schnell-Podcast (< 4 min.) über unser bei 💡Nature💡 in den „Scientific Reports“ publiziertes Paper. Highlights aus dem Podcast: 👉🏼 KI-gestützte Literaturanalyse: Wir haben eine KI entwickelt, die tausende medizinische Studien gleichzeitig erfassen kann - ohne Halluzinationen! 👉🏼 Quantencomputer lernen lesen: In Zusammenarbeit mit IBM und CERN ist es uns gelungen, einem Quantencomputer die Unterscheidung von Gensequenzen beizubringen - ein Meilenstein für die Genomforschung. 👉🏼 Zukunftsvision: Die Kombination von KI und Quantencomputing könnte unser Verständnis komplexer medizinischer Zusammenhänge revolutionieren. 🪐⚕️ Unsere Studie, veröffentlicht in Nature Scientific Reports 2023, markiert einen ersten, aber entscheidenden Schritt in Richtung ganzheitlicher Systemmedizin mit der Unterstützung von Quantencomputern. Sie öffnet die Tür zu einem tieferen Verständnis von Gesundheit und Krankheit. Neugierig geworden? Hören Sie sich unseren Schnell-Podcast an oder lesen Sie unsere frei zugängliche Studie für detaillierte Einblicke in diese zukunftsweisende Forschung. Link zum FOM-Podcast und zum Paper: https://lnkd.in/eaE6s-Ge #ifid #fom #nature #KI #Quantencomputing #Medizin #Innovation #Forschung #bc4ai #ibm #cern

🦎 Chameleon: Metas neuer multimodaler LLM Metas AI-Forschungslabor hat Chameleon vorgestellt, eine neue Familie von „early-fusion token-based“ KI-Modellen, die sowohl Text als auch Bilder in beliebiger Reihenfolge verstehen und generieren können. Im Gegensatz zu anderen Modellen, die Text und Bilder separat verarbeiten und dann kombinieren, arbeitet Chameleon mit verknüpften Sequenzen beider Modalitäten. Chameleon übertraf alle Konkurrenzmodelle bei der Bildbeschreibung und visuellen Fragen, während es bei Textaufgaben ebenso gut abschnitt. Mit 34 Milliarden Parametern erreichte Chameleon zudem die Leistungen von Top-Modellen wie Gemini Pro und GPT-4V bei langen, gemischten Modal-Generationen. Diese neue Architektur zeigt das Potenzial für nahtloseres Denken und Generieren über verschiedene Modalitäten hinweg und setzt neue Leistungsstandards. #Meta #KI #Multimodal

Die Welt dreht sich schneller als eine DNA-Spirale im Labor Wow ESM 3.0 hat 500 Millionen Jahre Evolution simuliert. In Sekunden. 🧬💫 Mit ESM3 öffnen wir ein Fenster, nicht nur in die Vergangenheit des Lebens auf der Erde, sondern gestalten aktiv seine Zukunft. Sind wir die neuen Architekten des Lebens? Diese Technologie ist kein Kinderspielzeug, sondern ein mächtiges Werkzeug in den Händen der Wissenschaft. Von leuchtenden Proteinen bis hin zu Enzymen, die Plastikmüll abbauen - die Möglichkeiten sind so grenzenlos wie unser Vorstellungsvermögen. Aber halt! Bevor wir uns in Dr. Frankenstein-Fantasien verlieren, erinnern wir uns an unsere Verantwortung. Diese Macht kommt mit einem ethischen Kompass. Wir stehen am Anfang einer Reise, die Transparenz und Verantwortlichkeit erfordert. Lasst uns mutig sein, aber niemals leichtsinnig. Die Zukunft liegt in unseren Händen – programmierbar wie nie zuvor. Sind Sie bereit für diese Expedition ins Unbekannte? Ist das #heaven or #hell Was denken Sie? #ZukunftDerBiologie #VerantwortungsvolleInnovation 🌍✨ https://lnkd.in/edWfqvHJ?

KI erobert den Nobelpreis Der Physiknobelpreis 2024 geht an die Wegbereiter der Künstlichen Intelligenz: - John Hopfield, Pionier der neuronalen Netze - Geoffrey Hinton, einer der Väter des Deep Learning Der Chemienobelpreis 2024 ehrt die Innovatoren im Bereich der KI-Weiterentwicklung: - Demis Hassabis, Mitbegründer und CEO von DeepMind - John Jumper, führender Wissenschaftler bei DeepMind - David Baker, Leiter der Baker Laboratory an der University of Washington 💡 Durch ihre Arbeit an AlphaFold und am Protein-Design haben die diesjährigen Nobelpreisträger neue Algorithmen und Architekturen entwickelt, die die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen auf ein neues Level heben. 💡 Sie haben gezeigt, dass KI nicht nur für Bilderkennung oder Sprachverarbeitung revolutionär ist, sondern auch komplexe wissenschaftliche Probleme wie die Proteinfaltung lösen kann. 💡 Ihre Arbeiten haben zu bedeutenden Fortschritten in den Methoden des maschinellen Lernens geführt. Durch effizientere Trainingsverfahren und eine optimierte Datennutzung wurden die Trainingsmethoden deutlich verbessert. Doch während die KI immer intelligenter wird, stellt sich eine entscheidende Frage: Wird die menschliche Komponente in Forschung und Entwicklung immer geringer? Der diesjährige Physiknobelpreisträger Geoffrey Hinton sieht eine Zukunft, in der menschliche oder biologische Intelligenz zunehmend durch die KI ersetzt wird. Wird es bald noch Nobelpreise ohne den Einsatz der KI geben? Welche Konsequenzen wird es haben, wenn die KI einen immer größeren Anteil an wissenschaftlichen Fortschritten hat? Und sind es dann noch 'unsere' wissenschaftlichen Fortschritte? Stehen wir an der Schwelle zu einer neuen Ära, in der die KI die treibende Kraft hinter Innovationen ist? Was denken Sie über diese Entwicklung? Ich freue mich auf einen intensiven Gedankenaustausch. Die Bühne gehört nun Ihnen! Linkedith

Was ich heute zum Thema #Technologie und #Innovation lese. Ein Beitrag von #: Berner Fachhochschule richtet Lab für generative KI ein - Inside IT Bestimmt relevant für einige Kollegen bei #Schattdecor und #MyMineralMix !

🌟 Wie sehen Maschinen die Welt? 🌟 Künstliche Intelligenz revolutioniert die Bildverarbeitung! Forschende der TU Wien und des MIT haben faszinierende Erkenntnisse darüber gewonnen, wie neuronale Netze Bilder erkennen und kategorisieren – ähnlich wie unser eigenes Gehirn! 🌐💡 Sind Sie neugierig, wie Maschinen lernen und was das für die Zukunft bedeutet? Erfahren Sie mehr darüber in einem aktuellen Artikel. Den Link finden Sie im ersten Kommentar. 📲⬇️ #KI #Maschinenbau #NeuronaleNetze #Technologie #Innovation #Forschung

Today is a big day for NXAI We are presenting NeuralDEM - eine End-to-End-Deep-Learning Alternative zur Modifizierung industrieller Prozesse wie zum Beispiel Wirbelschichtreaktoren oder Silos. Klingt abgefahren, irgendwas mit #KI , aber was heißt das? ⌛ Discrete Element Methods (DEMs) sind industrieller Standard in der Simulation von granularen Strömungen und der Pulver-Simulationen. Darüber hinaus spielt die numerische Berechnungsmethode von Partikeln auch bei der Simulation chemischer Prozesse eine große Rolle. Doch DEMs haben Nachteile: Sie sind rechenintensiv und oft komplex zu kalibrieren. 💻 Johannes Brandstetter und sein Team führen neuronale Netze und DEMs in ihrem Modell NeuralDEM zusammen und versprechen schnellere Simulationen, Parameter-Optimierung und industrielle Simulationen in Echtzeit. ❓ Wie geht das? Grundlage für die jüngsten Forschungserfolge ist die von NXAI patentierte Architektur der Universal Physics Transformers (UPT). Dabei handelt es sich um eine Methode, neuronale Netzwerke so zu verbessern, dass sie schneller, effizienter und sehr große Mengen an Daten verarbeiten können und die Physik in einer abstrakten, komprimierten Darstellung der physikalischen Welt lernen. 🏁 Ergebnis? Wir demonstrieren die Fähigkeit des Modells in verschiedenen Transportprozessen (z.B. Masse, Spezies, Verweilzeit) und bilden dieses in drei Szenarien ab: Entleeren und Nachfüllen von Silos mit unterschiedlichen Ausströmwinkeln und Wirbelschichten mit unterschiedlichen Anströmgeschwindigkeiten. Das Modell erzeugte ❗ WICHTIG ❗ originalgetreue physikalische Simulationen. 🔢 Daten: Das größte NeuralDEM-Modell ist in der Lage, gekoppelte CFD-DEM-Wirbelschichtreaktoren mit 160k CFD-Zellen und 500k DEM-Partikeln für Trajektorien von 28s, d.h. 2800 ML-Zeitschritten, originalgetreu zu modellieren. ⌚ Und jetzt? In naher Zukunft will NXAI Simulations-Foundation-Modelle bauen, auf weiteren Simulationsarten wie CFD (numerische Strömungsdynamik) setzen und diese Industriekunden anbieten. Wir haben ein wahnsinnig gutes Team mit Domänenexperten und Machine Learning-Experten und investieren weiter. Great work by: Benedikt Alkin Tobias Kronlachner Samuele Papa Stefan Pirker Thomas Lichtenegger and Johannes Kepler Universität Linz

Kurz und knapp - Was ist "Generative KI" In einer Ära, in der Technologie unsere Vorstellungskraft übertrifft, hebt sich ein Bereich besonders hervor: die generative künstliche Intelligenz (GenAI). Von den ersten Schritten in der KI, die auf neuronalen Netzen basierte und einfache Muster wie Katzenbilder erkennen konnte, bis hin zur heutigen Fähigkeit, komplett neue Inhalte zu erschaffen - die Reise der KI ist nichts weniger als atemberaubend. In einem fesselnden Video tauchen wir tief in das Thema generative KI ein. Wir erforschen, wie diese Technologie heute nicht nur Bilder und Texte generieren, sondern auch Musik und Videos erschaffen kann, die auf den ersten Blick von menschlicher Kreativität kaum zu unterscheiden sind. Die Grundlage bilden dabei Transformer-Modelle, die eine neue Ära der KI eingeläutet haben, indem sie ein tiefgreifendes Verständnis von Kontext und Detailgenauigkeit ermöglichen. Doch was kommt als Nächstes? Die Zukunft könnte Agenten sehen, die in Teams zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen, weit über das hinaus, was einzelne Modelle heute bewerkstelligen können. Das Ziel? Eine allgemeine künstliche Intelligenz, die das Potenzial hat, jede Aufgabe, die der Mensch ausführen kann, zu übernehmen und möglicherweise sogar zu übertreffen. Schauen Sie sich das Video an, um einen tiefen Einblick in die faszinierende Entwicklung der generativen KI zu erhalten und zu entdecken, wie diese fortschrittlichen Technologien unsere Zukunft formen könnten. https://lnkd.in/dBzzAwQx #KünstlicheIntelligenz #GenerativeKI #ZukunftDerTechnologie #Innovation #TechTrends