Beitrag von Huemer Group

Künstliche Intelligenz ist eine Revolution – und wie jede Revolution braucht sie starke Grundlagen. Die Nelpx GmbH liefert genau das: HPC Workstations und Server, die individuell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind und Ihnen die Rechenpower geben, die Sie für Ihre KI-Projekte benötigen. Mit den neuesten GPUs von Nvidia H100, H200 und den leistungsstarken AMD Instinct KI-Beschleunigern bringen wir Ihre Forschung, Entwicklung und Anwendungen auf das nächste Level. Unsere Systeme sind perfekt für rechenintensive Aufgaben optimiert – egal, ob es um Machine Learning, Natural Language Processing, oder die generative KI geht. Hier sind einige der möglichen Usecases für unsere HPC-Lösungen: Wissenschaftliche Simulationen: Ob Physik, Chemie oder Ingenieurwissenschaften – viele Forschungsprojekte verlangen nach komplexen Simulationen. Unsere Systeme helfen Ihnen, diese schneller und präziser umzusetzen. Medizinische Bildverarbeitung: Effiziente Verarbeitung von Bilddaten, wie MRT- oder CT-Bildern, für die automatische Erkennung von Krankheiten. Deep Learning und neuronale Netze: Ob Convolutional Neural Networks oder Recurrent Neural Networks – unsere HPC-Systeme sind für das Training großer Modelle ausgelegt und bieten die notwendige Leistung für Bild- und Spracherkennung. Natural Language Processing: Arbeiten Sie an der nächsten Generation von Sprachmodellen? Unsere Workstations ermöglichen das Training großer Modelle wie GPT, die hohe Rechenkapazität benötigen. Generative KI für kreative Anwendungen: Entwickeln Sie realistische Bilder, Videos oder sogar Musik und Texte – unsere Systeme sind die Grundlage für Ihre kreativen Projekte. Mit unseren individuell konfigurierbaren Workstations und Servern bieten wir Ihnen nicht nur Rechenleistung, sondern auch Sicherheit. Jede Lösung ist genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten, und unsere strengen Qualitätskontrollen sorgen dafür, dass Sie sich auf die Leistung verlassen können. Sie haben eine Vision? Lassen Sie uns gemeinsam die Grundlage dafür schaffen! ⭐️ Kontaktieren Sie uns noch heute und lassen Sie uns über Ihre Anforderungen sprechen. Wir liefern nicht nur Hardware – wir liefern Erfolg. Weitere Informationen: https://lnkd.in/eHjXQF-W Kontakt: https://lnkd.in/e6GNxs2A #HPC #KünstlicheIntelligenz #DeepLearning #MachineLearning #AI #Forschung #HighPerformanceComputing #KI #Innovation #Nelpx

Generative KI Generative KI (Generative Künstliche ⁤Intelligenz) bezieht⁣ sich auf eine Klasse von Algorithmen und Modellen, die in der Lage sind, neue Daten oder Inhalte zu⁢ erzeugen, die von den ursprünglich trainierten Datensätzen abgeleitet, aber nicht identisch mit ihnen sind. Diese⁢ Technologie nutzt maschinelles Lernen, insbesondere tiefe neuronale ⁣Netze, um kreative und originelle Ergebnisse ⁢zu⁢ erzielen, die in vielen verschiedenen Bereichen angewendet⁣ werden können. Wie funktioniert Generative KI? https://lnkd.in/dEsZqAuv #design #digitalisierung #künstliche_intelligenz_ai #marketing #strategie #texte #unternehmen #video

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, automatische Felderkennung - aber was genau ist das alles? Christoph Kovacs gibt uns heute einen tieferen Einblick in die Funktionsweise der KI welche den Teraformier-Prozess unterstützt.

❓Was ist eigentlich Deep Learning❓Jede Woche erklären wir im #FAQamFreitag einen Begriff aus der Welt der digitalen Technologien. Deep Learning... ➡️ … ist ein Teilbereich des Machine Learnings und wichtige Grundlage für KI. ➡️ … kann durch die Nutzung von neuronalen Netzen große Datenmengen analysieren. ➡️ ... kommt insbesondere in den Bereichen Gesichts-, Objekt- und Spracherkennung zum Einsatz. Sie haben auch eine Frage zum Thema Technologie? Schreiben Sie sie unten in die Kommentare 👇 #GreenTech #Innovationswettbewerb #grüne #Transformation #deeplearning #Zukunftstechnologien #KI #digitale #Technologien #BMWK #green #technologies #greentransition

Was ich heute zum Thema #Technologie und #Innovation lese. Ein Beitrag von #: Deep Learning zur Effizienzsteigerung in der Batteriefertigung - WIOT Group Bestimmt relevant für einige Kollegen bei #Schattdecor und #MyMineralMix !

Hier ist eine Zusammenfassung der 10 wichtigsten Aspekte aus dem State of AI Report 2024: (1) Multimodale Fortschritte: Foundation-Modelle entwickeln sich weiter und brechen aus sprachzentrierten Anwendungen heraus. Neue Forschungsansätze zielen auf Mathematik, Biologie, Genomik, Neurowissenschaften und die physikalischen Wissenschaften ab (2) Chinesische KI-Modelle steigen auf: Trotz US-Sanktionen können chinesische (V)LLMs wichtige Community-Tabellen anführen, wobei chinesische Labore neue Ansätze in der Effizienz und im Ressourcenmanagement entwickeln (3) NVIDIA dominiert den Markt: NVIDIA hat seine Stellung als das einflussreichste Unternehmen in der KI-Welt behauptet. Es besteht jedoch Sorge, dass die Konzentration von Macht im Bereich der generativen KI zu regulatorischen Eingriffen führt (4) Regulatorische Herausforderungen und Fortschritte: In den USA und der EU wurden Gesetze zur Regulierung von KI erlassen, aber globale Governance bleibt schleppend. Große Unternehmen und Regierungen kämpfen mit den physischen Grenzen von Rechenkapazitäten und Emissionen (5) KI-Sicherheitsbedenken wachsen: Während Unternehmen den Einsatz von KI beschleunigen, bleibt die Bedrohung durch Sicherheitslücken bestehen. Alle bisherigen Versuche, das sogenannte "Jailbreaking" zu beheben, sind gescheitert (6) Verteiltes Lernen zur Reduktion von Rechenkosten: Neue Ansätze wie das Distributed Low-Communication-Optimierungsverfahren (DiLoCo) ermöglichen KI-Training auf verteilten Geräten, wodurch der Kommunikationsbedarf drastisch gesenkt wird (7) Fortschritte in der Bild- und Videoerzeugung: Modelle zur Generierung von Bildern und Videos, wie Stable Video Diffusion, erzielen qualitativ hochwertigere Ergebnisse bei gleichzeitig höherer Effizienz. Diese Fortschritte treiben Innovationen im Bereich Text-zu-Video-Generierung voran (8) Neue Erkenntnisse über synthetische Daten: Die Nutzung synthetischer Daten für das Training von Modellen gewinnt an Bedeutung. Forscher untersuchen, ob zu viel synthetische Daten zu einer Qualitätsminderung (Model Collapse) führen könnten (9) AlphaFold 3 erweitert biomedizinische KI: AlphaFold 3, ein bahnbrechendes Werkzeug zur Proteinmodellierung, zeigt enorme Fortschritte bei der Vorhersage von Molekülinteraktionen, was die Entwicklung neuer Medikamente erleichtert (10) KI-gesteuerte Robotik und Physik: Fortschritte in der Reinforcement Learning (RL) und in hybridisierten Modellen verbessern die Leistung von KI-gesteuerten Robotern und in physikalischen Simulationen. Ein Beispiel ist der Einsatz von RL, um die Aufgabenautomatisierung auf Android-Geräten zu steigern https://www.stateof.ai/

Kennt ihr das? Irgendwie ist es ja mittlerweile lästig, wenn jemand von KI redet. Trotzdem dürfte klar sein, dass das Thema gekommen ist um zu bleiben. Im seinem Blog-Artikel zeigt Tim Bunkus ganz klar wieso und warum wir in der Kommunikation besser differenzieren müssen. #adesso #theMoreYouKnow

Neu von Stability AI: das erweiterte Text-zu-Bild-Modell Stable Diffusion! Mit Techniken wie Diffusion Transformer Architecture bietet es eine bessere Leistung für komplexe Texte. Schon auf der Warteliste? #AI #technews Wie könnte AI dein Leben verbessern?

📢 Was ist Künstliche Intelligenz wirklich? Künstliche Intelligenz (KI) ist weit mehr als nur automatisierte Datenverarbeitung. Sie befähigt Maschinen, eigenständig auf Basis von Eingangsdaten Entscheidungen zu treffen. 💡 Mit Technologien wie Deep Learning und Machine Learning können heute extrem komplexe Herausforderungen bewältigt werden – speziell in der Industrie. Was früher undenkbar war, wird heute durch KI möglich. 🚀 KI ist nicht nur ein Schlagwort, sondern der Schlüssel zu neuen Möglichkeiten und Innovationen! 👉 Der Link zum Video ist in den Kommentaren! 🎥✨ Mavin Heim #künstlicheIntelligenz #DeepLearning #MachineLearning

Das Thema AI ist in aller Munde und erreicht auch die instrumentelle Analytik in immer vielfältigeren Ausprägungen. An vielen Stellen helfen diese Tools Nutzern dabei, Dinge zu erkennen und zu finden, die sie übersehen oder eventuell auch gar nicht auf dem Schirm hatten. Das ist in der Röntgendiffraktion nicht anders. Viele XRD Anwendungen bedürfen eines gewissen Vorwissens oder einer Vermutung über die vorliegende Probe, um gute Ergebnisse zu liefern. Nicht immer bedenkt man als Nutzer alle möglichen Faktoren. Die Analytik mit XRD kann in einigen Bereichen auf smarte Weise durch Algorithmen unterstützt werden. Rigaku bringt drei nützliche AI Module für die XRD Software Smartlab Studio II: - AI-gestützte Phasenidentifikation (z.B. für komplexe Phasengemische wie Zemente oder geologische Proben) - AI-gestützte Quantifizerung von Phasengemischen (Gemische mit z.B. bekannten, unbekannten und auch amorphen Anteilen) - Durch AI unterstützte Schichtmodell-Simulation für XRR (interessant für epitaktisch gewachsene Schichten) Für weitere Infos und Beispiele hier entlang: https://lnkd.in/e4iEEDgP #XRD #AI #Rigaku #Zement #Cement #epitaxial #thinfilm #smartlabstudio