Caterpillar, der Hersteller von Schwermaschinen, hat einen bemerkenswerten Anstieg seines Aktienkurses erlebt und ist zu einem überraschenden Nutznießer des KI-Booms geworden, während Forscher Fortschritte beim Verständnis von KI-Anwendungen und den Komplexitäten des Lernens machen. Die Aktien des Unternehmens sind auf Rekordniveau gestiegen und haben seine Marktkapitalisierung laut Fortune deutlich erhöht.
Die Caterpillar-Aktie hat sich in den letzten 12 Monaten etwa verdoppelt und ein Allzeithoch von 742 US-Dollar erreicht. Diese Performance hat Tech-Giganten wie Apple und Microsoft laut Fortune weit übertroffen. Investoren wetten darauf, dass Caterpillars zunehmendes Engagement in Rechenzentren, Energieinfrastruktur und KI-bezogener Nachfrage noch nicht seinen Höhepunkt erreicht hat. Im vergangenen Jahr war Caterpillar laut Fortune der beste Performer im Dow.
Unterdessen hat das MIT Technology Review eine neue wöchentliche Newsletter-Serie mit dem Titel "Making AI Work" gestartet, um zu untersuchen, wie generative KI in verschiedenen Sektoren eingesetzt wird. Jede Ausgabe beginnt laut MIT Technology Review mit einer Fallstudie, in der ein spezifischer Anwendungsfall von KI in einer bestimmten Branche untersucht wird. Der Newsletter wird dann auf das verwendete KI-Tool eingehen und wie andere Unternehmen oder Sektoren dasselbe Tool oder System einsetzen.
Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung hat ein multiinstitutionelles Forscherteam unter der Leitung des Fralin Biomedical Research Institute am VTC der Virginia Tech und der Arizona State University erstmals bei Honigbienen die Dynamik von Neurotransmittern aufgezeichnet, während die Bienen lernten, einen Geruch mit einer Zuckerbelohnung zu assoziieren, so Phys.org. Diese Forschung bietet Einblicke in das menschliche Lernen.
In anderen wissenschaftlichen Nachrichten arbeiten Forscher auch daran, die Genauigkeit von KI-Modellen zu verbessern. Statistische Modelle, die auf gemeldeten Reaktionen trainiert wurden, können laut Nature News helfen, Transformationen außerhalb der Stichprobe vorherzusagen. Diese Modelle stehen jedoch oft vor Herausforderungen aufgrund spärlicher Daten und der Komplexität bestimmter Transformationen. Forscher entwickeln Strategien zur Deskriptorgenerierung, um Änderungen im enantiomerbestimmenden Schritt mit Katalysator- oder Substratidentität zu berücksichtigen, so Nature News.
Darüber hinaus untersuchte eine in Nature veröffentlichte Studie die evolutionäre Beziehung zwischen Eukaryoten und Asgard-Archaeen und deutete darauf hin, dass Eukaryoten wahrscheinlich von einem Asgard-Archaeen-Vorfahren abstammen. Die Studie verwendete laut Nature News eine Reihe von phylogenetischen Markern, um zu ihren Schlussfolgerungen zu gelangen.
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