Angesichts des steigenden Strom- und Energiebedarfs von Künstlicher Intelligenz haben Ingenieure der Universität Houston ein neuartiges Dünnschichtmaterial entwickelt. Dieses Material könnte die Betriebsgeschwindigkeit von KI-Geräten erheblich erhöhen und gleichzeitig den Energieverbrauch deutlich senken. Dieser bahnbrechende Erfolg, der in der Fachzeitschrift "ACS Nano" veröffentlicht wurde, stellt ein zweidimensionales dielektrisches Dünnschichtmaterial vor, das darauf abzielt, herkömmliche wärmeerzeugende Komponenten in integrierten Schaltkreischips zu ersetzen.

Ein Forschungsteam der Penn State University hat die Smartphone-App NaviSense entwickelt. Sie kombiniert Anregungen von Menschen mit Sehbehinderung mit künstlicher Intelligenz (KI). Die App unterstützt Sehbehinderte dabei, Objekte in Echtzeit zu orten. NaviSense identifiziert das gesuchte Objekt per Sprachansage und führt den Nutzer mithilfe der integrierten Audio- und Vibrationsfunktionen des Smartphones durch die Umgebung. Im Vergleich zu bestehenden visuellen Assistenzsystemen bietet NaviSense eine deutlich verbesserte Benutzererfahrung.

Ein Forschungsteam des Zentrums für gehirninspirierte Computertechnologie der Universität Twente hat eine neue Methode demonstriert, die es elektronischen Materialien ermöglicht, sich auf maschinelles Lernen-ähnliche Weise anzupassen. Die in *Nature Communications* veröffentlichte Arbeit schlägt eine Methode des physikalischen Lernens vor, die keine Softwarealgorithmen wie die Backpropagation benötigt. Backpropagation, eine zentrale Optimierungstechnik der heutigen KI-Revolution, zeichnet sich durch hervorragende Leistung aus, ist aber extrem energieintensiv, während das menschliche Gehirn für

Die Entwicklung von KI-Systemen steht heute vor der Herausforderung der Skalierung. Um einen schnellen Datenaustausch zwischen den Prozessorchips zu gewährleisten, werden enorme Speichermengen benötigt. Herkömmliche GPUs, die ursprünglich nicht für KI-Modelle konzipiert wurden, benötigen mehrere GPUs, die über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke verbunden sind, um große Sprachmodelle (LLMs) zu unterstützen. Dies führt zu langsamen Datenübertragungsraten und hohem Energieverbrauch.

Forschende der Cornell University haben eine neue Strategie für die Entwicklung energieeffizienter optischer Computersysteme entdeckt, indem sie die theoretischen Grenzen des lichtbasierten Rechnens untersuchten. Die in *Nature Communications* veröffentlichte Studie bietet eine innovative Lösung für eine zentrale Herausforderung beim Bau lichtbetriebener Computer: die Miniaturisierung der Geräte für praktische Anwendungen.

Ingenieuren der UCSD ist kürzlich ein Durchbruch gelungen: Sie haben eine neue Generation tragbarer Systeme entwickelt, die dehnbare Elektronik mit künstlicher Intelligenz kombinieren, um Maschinen in dynamischen Umgebungen zuverlässig per Gestensteuerung zu bedienen. Die Forschungsergebnisse wurden in *Nature Sensors* unter dem Titel „Noise-resistant human-machine interface based on deep learning-enhanced wearable sensors“ veröffentlicht. Dieses tragbare System löst eine langjährige Herausforderung im Bereich tragbarer Technologien: die zuverlässige Erkennung von Gestensignalen in realen Umge

Das Team um Professor Zou Xudong vom Institut für Luft- und Raumfahrtinformation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hat ein innovatives Dual-Mode-Betriebsverfahren vorgeschlagen, um die beiden seit Langem bestehenden Herausforderungen von MEMS-Resonanzbeschleunigungsmessern – Temperaturdrift und Messtaster – zu bewältigen. Dieses Verfahren verbessert die Genauigkeit und Leistung des Sensors signifikant, indem es die Betriebsfrequenzen der Differenzialstrahlen effektiv entkoppelt. Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift *Microsystems & Nanoengineering* veröffentlicht.

Forschende des Lawrence Berkeley National Laboratory und der University of California, Berkeley, haben den Perlmutter-Supercomputer am National Energy Research Center for Scientific Computing genutzt, um eine beispiellos komplexe Simulation eines Quantenmikrochips durchzuführen. Die Simulation, die über 7.000 NVIDIA-GPUs einsetzte, simulierte die Funktionsweise eines nur 10 Millimeter großen und 0,3 Millimeter dicken Mikrochips auf physikalischer Ebene. Ziel von Quantenchip-Simulationen ist es, die Funktionalität und Leistung eines Chips vor der Fertigung zu verstehen, um sicherzustellen, dass

Medienprofessor Petter Bae Brandtzæg weist darauf hin, dass die bemerkenswerte Fähigkeit von KI, Ideen zu entwickeln und auszudrücken, das menschliche Urteilsvermögen und kritische Denken schwächt. Die Chatbot-Technologie GPT, vor drei Jahren noch weitgehend unbekannt, wird mittlerweile von 800 Millionen Menschen genutzt – ihre rasante Verbreitung wird zur neuen Normalität. Viele KI-Forscher, darunter auch Brandtzæg, befürchten, dass sie das menschliche Denken, Lesen und Schreiben beeinträchtigen wird.

In den letzten Jahrzehnten haben Forscher rasante Fortschritte bei der Nutzung von Licht für wissenschaftliche und industrielle Anwendungen erzielt. Dies hat eine enorme Marktnachfrage nach schlüsselfertigen Technologien geschaffen, die Licht zuverlässig erzeugen und manipulieren können. Die Herstellung kompakter, auf Chips integrierter Lichtquellen, insbesondere von Chips, die Laserlicht einer einzigen Farbe in mehrere Farben umwandeln können, ist entscheidend für den Bau von Quantencomputern und die Durchführung präziser Messungen.

Quantencomputer werden herkömmliche Computer hinsichtlich ihrer Verarbeitungsgeschwindigkeit voraussichtlich weit übertreffen, benötigen jedoch eine große Anzahl von Qubits. Die Forschung an Quantenpunkten ist entscheidend, um diese Hürde zu überwinden. Forscher des Instituts für fortgeschrittene Materialien der Universität Tohoku in Japan haben bedeutende Fortschritte bei der Realisierung von Quanteninformationsverarbeitungstechnologien der nächsten Generation erzielt. Ihre Ergebnisse wurden in *Scientific Reports* veröffentlicht.

Die Quantencomputer-Forschung steht seit Langem vor der Herausforderung der Quantenfehlerkorrektur – ein Problem, das die Entwicklung bahnbrechender Quantencomputer bisher behindert hat. Forscher der Harvard University veröffentlichten am Montag in *Nature* eine Studie, in der sie ein neues System vorstellen, das Fehler unterhalb einer kritischen Leistungsschwelle erkennen und eliminieren kann und damit eine praktikable Lösung für das Problem der Quantenfehlerkorrektur bietet.