Computer

Was Quantencomputer in den nächsten Jahren leisten können

Do, 07.07.2022 — Roland Wengenmayr

Icon Physik

Roland Wengenmayr Sie sollen Probleme lösen, an denen heute sogar die besten Computer scheitern. Mit dieser Erwartung investieren Regierungen, aber auch private Geldgeber massiv in die Entwicklung von Quantencomputern. Es wird vielleicht noch Jahrzehnte dauern, bis es einen universell programmierbaren Quantencomputer gibt, vor allem weil Rechnungen mit ihm sehr fehleranfällig sind und Quanteninformation sehr empfindlich ist. Der Physiker und Wissenschaftsjournalist Roland Wengenmayr berichtet über Arbeiten zur Fehlerkorrektur und Validierung von Quantenrechnungen am Max-Planck-Institut für Quantenoptik, über physikalische Systeme zur Hardware von Quantencomputern und dabei u.a. über die vom Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI; OEAW) und der Universität Innsbruck entwickelten Ionenfallentechnologie *

Mit Künstlicher Intelligenz zu einer proaktiven Medizin

Do, 16.08.2018 - 10:38 — Norbert Bischofberger Norbert BischofbergerIcon MINT

Auf dem Weg zu einer Medizin von Morgen werden wir Zeuge einer der aufregendsten Entwicklungen, deren Ziel es ist Künstliche Intelligenz in biomedizinischer Forschung, Diagnose und Therapie einzusetzen. Vorerst skeptisch, ist der Chemiker Norbert Bischofberger (ehem. Forschungsleiter des Top Pharmakonzerns Gilead, jetzt Präsident des Startups Kronos Bio) nun überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die heutige Medizin revolutionieren wird: von der gegenwärtigen Form, die erst reagiert, wenn etwas "passiert" ist, zu einer proaktiven, d.i. voraus schauenden Form, die Risiken vorher erkennt und personenbezogen agiert.*

Deep Learning: Wie man Computern beibringt, das Unsichtbare in lebenden Zellen zu "sehen"

Do, 26.04.2018 - 07:38 — Francis S. Collins Francis S. CollinsIcon Medizin

Die Mikroskopie ist eine zentrale Methode in den Biowissenschaften. Um damit zelluläre Details erkennen und verfolgen zu können, müssen diese üblicherweise chemisch markiert (= gefärbt) werden - Verfahren, die zu Schädigungen der Zelle führen können. Eine Zusammenarbeit von Steve Finkbeiner (UCSF und Gladstone Institutes) und Google Accelerated Science Team [1] zeigt nun, dass Computer trainiert werden können ("deep learning"), sodass sie auch in unbehandelten Zellen Details erkennen, die weit über die Möglichkeiten menschlicher Beobachtung hinaus gehen. Francis Collins, NIH-Direktor und ehem. Leiter des "Human Genome Project", berichtet über diese bahnbrechenden, NIH-unterstützten Untersuchungen.*

Was Sie schon immer über Klimamodelle wissen wollten – eine Einführung

Do, 19.04.2018 - 17:34 — Carbon Brief Carbon BriefIcon GeowissenschaftenComputermodelle sind das Herzstück der Klimaforschung. Solche Modelle sind für ein Verstehen des Erdklimas unentbehrlich: ob sie nun Forschern helfen Eiszeitzyklen aufzuklären, die hunderttausende Jahre zurückliegen oder Prognosen für dieses oder auch das nächste Jahrhundert zu erstellen. Die britische Plattform Carbon Brief informiert in leicht verständlicher Form über die neuesten Entwicklungen in Klimaforschung, Klimapolitik und Energiepolitik und hat im Gespräch mit Klimaexperten eine Artikelserie veröffentlicht, die wesentliche Fragen zu Klimamodellen beantwortet. Der erste Teil dieser Serie dreht sich um die Frage: Was ist ein Klimamodell?*

inge Thu, 19.04.2018 - 13:07
Woher kommt Komplexität?

Do, 17.11.2016 - 05:25 — Peter Schuster

Vorname ZunameIcon MINTDer Begriff "komplex" ist zu einem Schlagwort geworden, das von der Gesellschaft gerne mit Problemen assoziiert wird, für die man keine simple Lösung parat hat. Dass komplex aber nicht gleichbedeutend mit kompliziert ist, was unter Komplexität eigentlich zu verstehen ist, welche Ursachen uns etwas komplex erscheinen lassen und wie wir Komplexität erfolgreich bearbeiten können, zeigt hier der theoretische Chemiker Peter Schuster (emer. Prof. Univ Wien) auf. Die "Dynamik evolvierbarer komplexer Systeme" gehört seit vier Jahrzehnten zu den Forschungsschwerpunkten des Autors..*

inge Thu, 17.11.2016 - 05:25

Das Ende des Moore'schen Gesetzes — Die Leistungsfähigkeit unserer Computer wird nicht weiter exponentiell steigen

Fr, 19.08.2016 - 07:27 — Peter Schuster

Peter SchusterIcon MINTSeit mehr als 50 Jahren sind Wissenschafter ebenso wie Laien an die Nutzung von Rechnern gewohnt , die immer schneller und dabei immer effizienter werden, insbesondere, was Prozessorleistung, Größe des internen Speicher und Speicherkapazität betrifft. Der theoretische Chemiker Peter Schuster (emer. Prof. Univ Wien) erklärt hier welche Auswirkungen die - entsprechend dem Moore'schen Gesetz - bis jetzt anhaltende, exponentielle Steigerung der Computerleistung auf die wissenschaftlichen Disziplinen hatte und warum diese bald ein Ende finden wird.

Der digitale Zauberlehrling

Fr, 20.06.2014 - 06:48 — Gerhard Weikum

Gerhard WeikumIcon MINTComputer können heute digitales Wissen in großem Umfang automatisch sammeln und organisieren und für ein immer besser werdendes Sprachverständnis nutzen. Der Aufbau umfassender Wissensbasen ermöglicht die effiziente Suche nach relevanter Information in einer ungeheuren Flut an halbstrukturierten / unstrukturierten Daten im Internet. Was lässt sich dagegen tun, wenn Maschinen über einen Nutzer Fakten sammeln, die zu Angriffen auf dessen Privatsphäre werde nkönnen? Im Rahmen eines, durch einen ERC Synergy Grant geförderten Projekts wird das Konzept eines Privacy Advisor realisiert, der u.a. den Nutzer davor warnt, zu viele Informationen preiszugeben [1].

Gibt es einen Newton des Grashalms?

Fr, 23.05.2014 - 06:36 — Peter Schuster Icon MINTPeter Schuster

Die von Isaac Newton aufgestellten Gesetze beschreiben den Aufbau des Universums aus unbelebter Materie. Lässt sich aber die Entstehung eines Lebewesens, beispielsweise eines Grashalms, aus unbelebter Materie erklären? Kant hat diese Frage verneint. Die modernen molekularen Lebenswissenschaften scheinen jedoch imstande zu sein, die Kluft zwischen unbelebter und lebender Materie zu schließen.

Eine stille Revolution in der Mathematik

Fr, 28.03.2014 - 06:16 — Peter Schuster

Icon MINTPeter SchusterAusgelöst und gesteuert durch die spektakuläre Entwicklung der elektronischen Rechner, ist in den letzten Jahrzehnten der Unterschied zwischen reiner und angewandter Mathematik fast völlig verschwunden. Computer-Modellieren hat in der Wissenschaft – ob es sich nun um Physik, Chemie oder Biologie handelt - weiteste Verbreitung gefunden.