Von Pixeln zur Planung: Earth AI für die Wiederherstellung der Natur

Google Research hat ein hochauflösendes Deep-Learning-Framework entwickelt, das feinskalige ökologische Merkmale wie Hecken und Gehölze sichtbar macht, die mit der Standard-Satellitenerkennung unsichtbar bleiben. Sie veröffentlichten einen vektorisierten Datensatz für das Vereinigte Königreich, der pixelbasierte Karten in umsetzbare Bestandsverzeichnisse umwandelt, um die Naturerholung zu unterstützen, ohne die Ernährungssicherheit zu gefährden.

Google/DeepMind

Schallwellen geben neuromorphen Chips einen Vorteil bei der Nachahmung des Gehirns

Eine neue Studie legt nahe, dass die Verwendung von Schallwellen in neuromorphen Geräten biologische Neuronen besser nachahmen kann, schneller und energieeffizienter arbeitet als elektronische Gegenstücke. Der von Forschern entwickelte akustische Synapsen nutzt mehrere Phi-Bits zur gleichzeitigen Durchführung von Berechnungen und erreicht eine Genauigkeit von 96,7 % bei der Blumenklassifizierung, während er höchstens ein Zehntel der Leistung modernster elektronischer neuromorpher Hardware verbraucht.

Университет Аризоны