Forschung & Entwicklung

Ein Forscherteam, geleitet von Dr.-Ing. Sascha Hartig, hat ein KI-gestütztes Vektorisierungstool für den 3D-Druck entwickelt. Dieses Werkzeug namens ‚ChatGPT-based Part Vectorizer‘ nutzt KI und fortschrittliche Algorithmen zur Umwandlung physischer Eigenschaften von Bauteilen in strukturierte Vektordarstellungen, verbessert dadurch die Produktionssteuerung und optimiert die Fertigungsprozesse in der additiven Fertigung.
Google hat mit Lumiere ein fortschrittliches Text-zu-Video-Diffusionsmodell vorgestellt, welches eine signifikante Verbesserung gegenüber bisherigen Ansätzen darstellt. Durch eine Space-Time U-Net-Architektur werden hochqualitative, realistische Videos mit kohärenten Bewegungen erzeugt. Das Modell, trainiert mit 30 Millionen Videos, zeigt Konkurrenzfähigkeit mit echten Videos in der Videoqualität und Textübereinstimmung.
Forscher des California Institute of Technology und der Harvard University haben in einem Quantensystem, das durch Googles Sycamore-Quantencomputer simuliert wird, ein Wurmloch erschaffen und dessen Eigenschaften erforscht. Sie konnten Quantenbits durch dieses künstlich generierte Wurmloch senden, womit sie zeigen, dass die Quantenverschränkung zweier SYK-Systeme einem passierbaren Wurmloch entspricht. Dies könnte zu einem besseren Verständnis der Verbindung von Gravitation, Raumzeit und Quantenphysik führen und ist ein wichtiger Schritt hin zur Überprüfung von Quantengravitation mit Quantencomputern.
Laut einer Studie des Massachusetts Institute of Technology sind die Kosten für künstliche Intelligenz in den meisten Berufen momentan zu hoch, um eine Kosteneffizienz gegenüber menschlicher Arbeit zu erreichen. Die Untersuchung, die über 1.000 visuell unterstützte Aufgaben in 800 Berufen analysierte, ergab, dass nur 23 Prozent der Arbeiten durch KI kosteneffektiv ersetzt werden könnten. Zudem wird erwartet, dass es noch Jahrzehnte dauern wird, bis die Technologie für Unternehmen rentabel ist.
Die jüngsten Innovationen von Nvidia Studio sind insbesondere Nvidia Studio-Laptops und -Desktops, die neuartige GeForce RTX 40 SUPER Series GPUs und innovative Software-Upgrades für kreative Arbeitsabläufe. Zudem stellt Nvidia die Integration von generativer KI in Kooperation mit iStock vor, welche lizenzierte Kunstwerke nutzt und kommerziell sichere generierte Assets verspricht. Weiterhin werden neue Funktionen wie RTX Video HDR und Twitch Multi-Encode vorgestellt, die Videoqualität und Livestreaming-Technologien verbessern.
Nvidia kündigte auf der CES neue GeForce RTX SUPER Desktop-GPUs und KI-Laptops für verbesserte generative KI-Leistung an. Es wurden auch neue Nvidia RTX-beschleunigte KI-Softwares und Tools sowie AI Workbench für Entwickler eingeführt. Die RTX GPUs mit ‚Tensor Cores‘ beschleunigen KI-Anwendungen und erweitern die Möglichkeiten für Gaming und Produktivität. Innovationsstärke demonstriert Nvidia mit über 500 KI-fähigen PC-Anwendungen und Spielen, die von RTX-Technologie bereits profitieren.
Während Nvidias Einnahmen sind durch die erhöhte Nachfrage nach KI-Chips stark angestiegen. Nun ist AMD dabei, eigene KI-Chips auf den Markt zu bringen und sich damit in Konkurrenz zu Nvidia zu begeben. Trotz ambitionierter Pläne und Kooperationen mit großen Partnern wie Microsoft ist AMD im KI-Bereich noch nicht so etabliert wie Nvidia.
Neue Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz erlauben es, dass KI-Funktionen wie schnelle Bildgenerierung, Übersetzungen und Textverständnis-Algorithmen zunehmend auch offline auf Laptops genutzt werden können. Qualcomm stellt mit dem Snapdragon X Elite einen Prozessor vor, der noch in diesem Jahr in Geräten verschiedener namhafter Hersteller wie Acer, Asus und Lenovo zum Einsatz kommen soll. Diese On-Device-KI könnte bestehende Cloud-Modelle durch erhöhte Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung ergänzen oder gar übertreffen.
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