KI-gestützte Fehlererkennung verbessert 3D-Druck von Metallbauteilen
LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Forscherteam hat eine innovative Methode zur Verbesserung der Qualität von metallischen Bauteilen im 3D-Druck entwickelt. Diese neue Technik nutzt Künstliche Intelligenz, um Defekte in Echtzeit zu erkennen und die strukturelle Integrität der Bauteile zu gewährleisten. Die jüngsten Fortschritte in der additiven Fertigung, insbesondere im Bereich des metallbasierten 3D-Drucks, haben das […]
Echtzeit-Fehlererkennung im 3D-Druck: Ein Durchbruch für die Industrie
LONDON (IT BOLTWISE) – Die additive Fertigung, insbesondere der 3D-Druck von Metallteilen, hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Doch trotz ihrer Vielseitigkeit und Effizienz bleibt die Herausforderung bestehen, Defekte während des Druckprozesses zu erkennen und zu beheben. Eine neue Methode, entwickelt von Forschern des US-Energieministeriums, verspricht nun, diese Hürde zu überwinden. Die […]
KI-Tools entdecken Fehler in wissenschaftlichen Arbeiten
CARTAGENA / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entdeckung eines mathematischen Fehlers in einer Studie über schwarze Plastik-Kochutensilien hat die Wissenschaftswelt aufgerüttelt und zur Entwicklung von KI-gestützten Projekten geführt, die Fehler in wissenschaftlichen Arbeiten aufdecken sollen. Die Entdeckung eines mathematischen Fehlers in einer Studie über schwarze Plastik-Kochutensilien hat die Wissenschaftswelt aufgerüttelt. Ein Fehler in der Berechnung […]
Schwedisches Startup AI-Bob erhält 2 Millionen Euro zur Bekämpfung von Baufehlern
STOCKHOLM / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Das schwedische Startup AI-Bob hat erfolgreich eine Finanzierungsrunde über zwei Millionen Euro abgeschlossen, was die Unternehmensbewertung auf zehn Millionen Euro anhebt. Das schwedische Unternehmen AI-Bob hat sich auf die Entwicklung von KI-gestützten Lösungen zur Fehlererkennung in Bauprojekten spezialisiert. Mit einer erfolgreichen Finanzierungsrunde von zwei Millionen Euro plant das Startup, […]
Studie zeigt: LLMs erkennen ihre eigenen Fehler
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass Large Language Models (LLMs) ihre eigenen Fehler erkennen können und tiefere Einblicke in Korrektheit und Wahrheit besitzen als bisher angenommen. Ein häufiges Problem bei großen Sprachmodellen (LLMs) ist das sogenannte „Halluzinieren“ – die Generierung von falschen oder unlogischen Antworten. Bisherige Forschung hat sich hauptsächlich auf die […]
Machine Learning für frühzeitige Fehlererkennung könnte Lithium-Ionen-Batterien sicherer machen
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Neue maschinelle Lernmethoden zur frühzeitigen Fehlererkennung könnten Lithium-Ionen-Batterien in Zukunft sicherer machen. Die sichere Nutzung von Lithium-Ionen-Batterien, wie sie in Elektrofahrzeugen und stationären Energiespeichersystemen zum Einsatz kommen, erfordert eine kontinuierliche Zustandsüberwachung und eine frühzeitige Fehlererkennung. Defekte in einzelnen Batteriezellen können schwerwiegende Folgen haben und sogar Brände auslösen. Forscher der TU Darmstadt […]
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