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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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