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Ein Schweizer Forschungsteam hat ein neuartiges Machine-Learning-Modell für interatomare Potentiale vorgestellt: PET-MAD
2025-12-13
Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Michel Celliotti von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) hat kürzlich ein neues Machine-Learning-Modell für interatomare Potentiale entwickelt. Dieses verbessert die Effizienz und Anwendbarkeit der Methode in fortgeschrittenen Materialsimulationen deutlich. Ziel der Forschung ist es, die Einschränkungen allgemeiner Modelle hinsichtlich der Trainingsdaten zu überwinden, indem ein neuer Datensatz erstellt und die Architektur des neuronalen Netzes optimiert wird.
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Graphenmembranen zeigen kosteneffizientes Potenzial für industrielle CO₂-Abscheidung
2025-12-12
Eine neue Studie der EPFL untersucht die skalierbaren Anwendungsmöglichkeiten eines neuartigen Membranmaterials namens „Pyridin-Graphen“ für die industrielle CO₂-Abscheidung. Die Studie kombiniert experimentelle Leistungsdaten mit Simulationen unter industriellen Betriebsbedingungen und zeigt, dass diese Membrantechnologie vielversprechend ist, um eine kompaktere und kostengünstigere Lösung für die CO₂-Abscheidung in emissionsintensiven Branchen wie der Erdgas-, Kohle- und Zementindustrie zu bieten.
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Ein Schweizer Forschungsteam hat ein neuartiges maschinelles Lernmodell für interatomare Potentiale vorgestellt: PET-MAD
2025-12-12
Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Michel Celliotti von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) hat kürzlich ein neues maschinelles Lernmodell für interatomare Potentiale präsentiert. Dieses verbessert die Effizienz und Anwendbarkeit der Methode in fortgeschrittenen Materialsimulationen deutlich. Ziel der Forschung ist es, die Einschränkungen allgemeiner Modelle hinsichtlich der Trainingsdaten zu überwinden, indem ein neuer Datensatz erstellt und die Architektur des neuronalen Netzes optimiert wird.
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Künstliche Intelligenz (KI) optimiert Echtzeit-Fehlererkennungssystem für die Instandhaltung von Eisenbahninfrastruktur
2025-12-06
Eine im *International Journal of Information and Communication Technology* veröffentlichte Studie zeigt, dass ein auf Deep Learning basierendes KI-System die Automatisierung und Genauigkeit der Fehlererkennung in der Eisenbahninfrastruktur verbessern kann. Diese Forschung bietet einen neuen technologischen Ansatz für die Fehlererkennung im Eisenbahnwesen.
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Schweizer Feldtests zeigen: Kabelloses Laden verbessert die Benutzerfreundlichkeit von Elektrofahrzeugen
2025-12-05
Ein aktueller Feldtest von Schweizer Forschern belegt, dass kabelloses Laden Elektrofahrzeugen eine mit herkömmlichem kabelgebundenem Laden vergleichbare Ladeeffizienz bietet und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit deutlich verbessert. Das Projekt INLADE war eine Kooperation zwischen der SMITT und Institutionen wie dem Energieunternehmen Eniwa AG.
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Durchbruch in der künstlichen Membrankatalyse: Dynamische Regulation simuliert biologisches Verhalten.
2025-11-29
Ein gemeinsames Forschungsteam des Tokyo Institute of Science und der Universität Basel in der Schweiz hat Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Membranforschung erzielt. Durch katalytische chemische Reaktionen gelang es ihnen, das dynamische Verhalten künstlicher Membranen zu regulieren und so die physikalischen Veränderungen natürlicher biologischer Membranen nachzuahmen. Diese im *Journal of the American Chemical Society* veröffentlichte Entdeckung eröffnet eine neue Methode für die synthetische Zelltechnologie.
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Schweizer Forschungsteam entwickelt Robotersystem für optimiertes Recycling von Elektrofahrzeugbatterien
2025-11-20
Ein Schweizer Forschungsteam hat im Rahmen des Projekts CircuBAT ein neues Robotersystem entwickelt, um die nachhaltige Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien für Elektrofahrzeuge zu verlängern. Das Projekt unter der Leitung der Berner Fachhochschule vereint sieben Forschungseinrichtungen und 24 Unternehmen, um Optimierungslösungen für den gesamten Lebenszyklus der Batterie zu erforschen.
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Neue Fortschritte in der Forschung zu essbaren Roboterantriebssystemen
2025-11-18
Wissenschaftler haben erfolgreich ein essbares Antriebssystem für Softroboter entwickelt, das auf gängigen essbaren Zutaten wie Zitronensäure und Natriumhydrogencarbonat basiert. Die Forschung wurde von einem Team des Labors für Intelligente Systeme der EPFL durchgeführt und die zugehörige Publikation in der Fachzeitschrift *Advanced Science* veröffentlicht.
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Intelligente Fasermaterialien revolutionieren haptisches Feedback in der Robotik und tragbare Technologie
2025-11-17
Forschende der EPFL haben ein neuartiges intelligentes Fasermaterial entwickelt, das seine Form und Steifigkeit durch Magnetfeldsteuerung verändern kann. Diese Technologie eröffnet neue Möglichkeiten für robotisches Greifen, haptisches Feedback in der virtuellen Realität und adaptive Kleidung.
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Die Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne (EPFL) hat dehnbare elektronische Fasern entwickelt und damit neue Möglichkeiten für intelligente Wearables eröffnet
2025-11-11
Forschern des Labors für Photonische Materialien und Faseroptische Bauelemente (FIMAP) an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) ist die Entwicklung einer elektronischen Sensorfaser auf Basis einer Flüssigmetallmischung gelungen. Diese Faser funktioniert selbst bei einer Dehnung auf mehr als das Zehnfache ihrer ursprünglichen Länge einwandfrei und stellt damit einen technologischen Durchbruch für intelligente Textilien, Rehabilitationsgeräte und Softrobotik dar. Das Forschungsteam kombinierte eine Indium-Gallium-Legierung (ein ungiftiges Flüssigmetall) mittels Heißziehverfa
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Schweizer Wissenschaftler entwickeln selbstheilendes, lebendes Pilzmaterial
2025-11-06
Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa). Forscher der Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) veröffentlichten kürzlich einen Artikel in der Fachzeitschrift *Advanced Materials*, in dem sie die Entwicklung eines neuartigen Biomaterials auf Basis des Myzels von *Schizophyllum commune* vorstellen. Dieses Material ist nicht nur vollständig biologisch abbaubar, sondern auch reißfest und selbstheilend und eröffnet damit neue Perspektiven für die Entwicklung nachhaltiger Materialien.
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Studie zur Schlaganfall-Stammzelltherapie zeigt signifikante Erholung der motorischen Funktion bei Mäusen
2025-10-23
Ein gemeinsames Forschungsteam der Keck School of Medicine der USC, der Universität Zürich und der ETH Zürich hat eine neue Stammzelltherapie entwickelt, die die Reparatur von Hirngewebe nach einem Schlaganfall fördern kann. Die in Nature Communications veröffentlichte Studie liefert neue Erkenntnisse zur Behandlung des ischämischen Schlaganfalls.
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