Forschung
Vertrauenswürdige KI – verlässlich und berechenbar
Die ETH-Forschenden Andreas Krause, Alexander Ilic, Julia Vogt, Petar Tsankov und Margarita Boenig-Liptsin entwickeln KI, die transparent und interpretierbar ist und sich an gesellschaftlichen Werten orientiert. Mit dem ETH AI Center und der Swiss AI Initiative sorgen sie dafür, dass KI-Systeme sowohl zuverlässig als auch vertrauenswürdig sind.
Leichterer Zugang zu KI im Fussball
Forschende am Advanced Interactive Technologies (AIT) Lab der ETH Zürich, darunter der Doktorand Tianjian Jiang, arbeiten mit der Fifa zusammen, um KI-gestützte Fussballanalyse zugänglicher zu machen. Mit WorldPose, einem Datensatz von 3D-Spielerposen aus der Fussball-WM 2022, wollen sie KI-Lösungen entwickeln, die mit einer einzigen Kamera statt teuren Mehrkamerasystemen funktionieren.
Informatiktage 2025: Tag der offenen Tür an der ETH Zürich
Vom 22. bis 29. März 2025 ist es wieder so weit: Unternehmen, Hochschulen und Organisationen im Grossraum Zürich laden im Rahmen der Informatiktage dazu ein, in die faszinierende Welt der Informatik einzutauchen. Am Samstag, 29. März, öffnen das Departement Informatik der ETH Zürich zusammen mit dem ETH AI Center, den ETH-Informatikdiensten, dem Swiss Data Science Center sowie mehreren ETH-Spin-offs und Start-ups ihre Türen und laden zu einem bunten Mix an Programmpunkten ein.
Maschinelle Lernmethode könnte die Multi-Messenger-Astronomie revolutionieren
Die Beobachtung von Verschmelzungen binärer Neutronensterne steht ganz oben auf der Wunschliste der Astronomen. Ein interdisziplinäres Team von Forschenden, zu dem ETH-Postdoc Maximilian Dax und Prof. Bernhard Schölkopf gehören, stellt in einer Studie im Wissenschaftsjournal Nature eine neue Methode vor, mit der sich Gravitationswellen, die bei Neutronenstern-Kollisionen abgestrahlt werden, nahezu in Echtzeit analysieren lassen - noch bevor die Verschmelzung vollständig beobachtet werden kann.
DisneyResearch|Studios Technologie erhält Sci-Tech Oscar
DisneyResearch|Studios, ein enger Partner der ETH Zürich unter der Leitung von Informatikprofessor Markus Gross, wurde von der Academy of Motion Pictures Arts and Sciences für seine Machine Learning Denoiser-Technologie mit einem Scientific and Technical Award ausgezeichnet. Die Academy würdigt damit Technologien, die nachweislich einen bedeutenden Mehrwert für die Herstellung von Kinofilmen bieten.
