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Künstliche Intelligenz für die Analyse verschmelzender

https://www.mpg.de/20191352/kuenstliche-intelligenz-fuer-die-analyse-verschmelzender-schwarzer-loecher

Ein interdisziplinäres Team des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme und des Max-Planck-Instituts für Gravitationsphysik hat einen Algorithmus entwickelt, der seine eigenen Berechnungen der Eigenschaften verschmelzender schwarzer Löcher umgehend überprüft und sein Resultat gegebenenfalls korrigiert. Die Machine Learning Methode liefert dabei sehr genaue Informationen über die gemessenen Gravitationswellen und kann eingesetzt werden, wenn das weltweite Netzwerk der Gravitationswellen-Detektoren im Mai die nächste Messkampagne beginnt.
Oktober 2024 Künstliche Intelligenz Medizin Zellbiologie

Künstliche Intelligenz für die Analyse verschmelzender

https://www.mpg.de/20191352/kunstliche-intelligenz-fur-die-analyse-verschmelzender-schwarzer-locher

Ein interdisziplinäres Team des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme und des Max-Planck-Instituts für Gravitationsphysik hat einen Algorithmus entwickelt, der seine eigenen Berechnungen der Eigenschaften verschmelzender schwarzer Löcher umgehend überprüft und sein Resultat gegebenenfalls korrigiert. Die Machine Learning Methode liefert dabei sehr genaue Informationen über die gemessenen Gravitationswellen und kann eingesetzt werden, wenn das weltweite Netzwerk der Gravitationswellen-Detektoren im Mai die nächste Messkampagne beginnt.
Oktober 2024 Künstliche Intelligenz Medizin Zellbiologie