Forscher der University of Manchester haben einen KI-gestützten Höralgorithmus des "Digits-in-Noise-Tests" (DIN) entwickelt, der "Text-to-Speech" (TTS) und automatische Spracherkennungstechnologien (ASR) kombiniert. DIN ist ein Test, mit dem sich ermitteln lässt, wie gut eine Person gesprochene Ziffern versteht, wenn die Sprechstimme von Geräuschen überlagert ist.
Computer nach Art des Gehirns haben Ingenieure der University of Massachusetts Amherst (UMass) mithilfe künstlicher Neuronen entwickelt, dessen elektrische Funktionen denen biologischer Neuronen sehr ähnlich sind. Damit haben sie die Tür zum Bau von Computern ein Stück weiter aufgestossen, die auf biologischen Prinzipien basieren, also so ähnlich funktionieren wie das menschliche Gehirn, das viel effektiver arbeitet als ein Rechner mit konventionellen Mikroprozessoren.
Forschende der ETH Zürich entwickelten ein neuartiges Exoskelett für die Hand. Es unterstützt Patient:innen nach einem Schlaganfall, Greifbewegungen wiederzuerlernen. Mit seiner ziehharmonikaähnlichen Struktur ist es leicht, robust und einfach in den Alltag zu integrieren.
Laut Forschern des zu den Sony Computer Science Laboratories gehörenden Neuropiano Institutes beeinflussen subtile Bewegungen von Pianisten die Klangfarbe des Klavierspiels. Die Forscher haben ein hochauflösendes, berührungsloses Sensorsystem namens "Hackkey" genutzt, um die Bewegungen der Klaviertasten zu erfassen. So liessen sich die vertikalen Bewegungen aller 88 Klaviertasten mit einer zeitlichen Auflösung von einer Millisekunde und einer räumlichen Auflösung von 0,01 Millimetern erfassen.
Machine-Learning-Modelle finden immer breitere Anwendung. Damit sie gute Ergebnisse liefern, brauchen sie allerdings jede Menge Trainingsdaten. Bei industriellen Anwendungen ist dieser Datenschatz oft nicht in ausreichendem Masse vorhanden oder nur durch sehr teure Methoden zu gewinnen. Daher werden Stefan Posch und sein Team am Institut für Thermodynamik und nachhaltige Antriebssysteme der TU Graz im neu eröffneten "Christian Doppler Labor für Physikbasiertes maschinelles Lernen in industriellen Anwendungen" traditionelles Machine Learning mit physikbasierten Methoden kombinieren.
Die Natur kennt viele Rhythmen: Die Jahreszeiten ergeben sich durch die Bewegung der Erde um die Sonne, das Ticken einer Pendeluhr ergibt sich aus der Schwingung ihres Pendels. Diese Phänomene können durch sehr simple Gleichungen verstanden werden. Regelmässige Rhythmen können aber auch auf völlig andere Weise entstehen – quasi von selbst, ohne Taktgeber von aussen, durch das komplexe Zusammenspiel vieler Teilchen. Statt gleichmässiger Unordnung entsteht ein fester Takt – man spricht dann von einem "Zeitkristall".
Müll in den Meeren ist eines der grössten Umweltprobleme weltweit. Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat im Rahmen des EU-Projektes "Seaclear 2.0" nun einen autonomen Tauchroboter entwickelt, der eigenständig Müll erkennen und herausholen kann. Seine KI analysiert Gegenstände über Ultraschall und Kameras, greift sie und bringt sie an die Wasseroberfläche. Im Hafen von Marseille in Südfrankreich demonstrierte die autonome Unterwasser-Müllabfuhr erstmals ihre Fähigkeiten.
Nach Art der Goldenen Radspinne, die mehr kullernd als laufend zum Ziel kommt, bewegt sich der neuartige weiche Roboter "BMSR" von Forschern der Universität Macau durch den Magen-Darm-Trakt des Menschen, um Medikamente dorthin zu bringen, wo sie vonnöten sind. Der Roboter wird von aussen mithilfe eines Magnetfeldes angetrieben. Die Position der "Spinne" lässt sich mit bildgebenden Verfahren in Echtzeit sichtbar machen.
Implantierbare Geräte wie Herzschrittmacher und Sensoren passen sich dank neuer Kunststoff-Elektronik von Forschern der Kyung Hee University, der Sungkyunkwan University und anderer Institute in Südkorea dem Körper künftig besser an. Sie haben einen organischen Transistor vorgestellt, der dehnbar und biokompatibel ist. Er besteht aus extrem dünnen halbleitenden Kunststofffasern und einem biokompatiblen elastischen Verbundmaterial.
Forscher des japanischen Instituts Riken haben ein neues Exoskelett zur Unterstützung von Menschen mit Lähmungen oder Muskelschwäche entwickelt, das beim Gehen intelligent unterstützt. Bisher werden solche Gehhilfen mit voreingestellten Bewegungsabläufen und oft auch mit Kontakten zu noch verblieben Muskeln ausgestattet. Nutzer konnten sie mit auf diese Weise mit ihrem Willen lenken.
