Algorithmen

Do, 07.07.2022 — 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 *

Do, 05.12.2019 — Wolf Singer

Bereits heute übertreffen künstliche intelligente Systeme in einigen Bereichen die Leistungen des menschlichen Gehirns. In natürlichen Systemen, vor allem in der Großhirnrinde, sind jedoch Verarbeitungsstrategien verwirklicht, die sich in wesentlichen Aspekten von denen künstlicher Systeme unterscheiden. Ein besseres Verständnis natürlicher intelligenter Systeme kann zur Aufklärung der Ursachen von krankheitsbedingten Störungen beitragen und zudem die Konzeption wesentlich effizienterer künstlicher Systeme erlauben. Diese natürlichen intelligenten Systeme besser zu verstehen ist das zentrale Anliegen eines der renommiertesten Hirnforscher Prof. Dr.Dr.hc.mult Wolf Singer (Max-Planck-Institut für Hirnforschung und Ernst Strüngmann Institut für Neurowissenschaften, Frankfurt)*

Do, 25.04.2019 - 12:03 — Redaktion

Mit Hilfe neuester Technologien ist es möglich geworden biologische Vorgänge in Zellen, Organen und Organismen experimentell im Detail zu erfassen. Daraus resultieren immer größer werdende Datensätze - Big Data. Deren Verfügbarkeit und Nutzbarmachung kann viele Disziplinen der Lebenswissenschaften umgestalten und neue Wege der Forschung eröffnen. Big Data werfen aber auch grundlegende, wissenschaftstheoretische Fragen auf: Was ist beispielsweise ein guter Datensatz, und wie kann aus Big Data verlässliches Wissen extrahiert werden? Um solche und andere Fragen zu beantworten, bedarf es einer Kooperation zwischen Biologen, Datenwissenschaftlern und Wissenschaftstheoretikern.*