KI-Entwickler übernehmen zunehmend Verantwortung für die ökologischen und wirtschaftlichen Auswirkungen ihrer Technologie. Anthropic, ein führendes KI-Unternehmen, hat sich kürzlich verpflichtet, die steigenden Stromkosten seiner Rechenzentren zu übernehmen, ein Schritt, der darauf abzielt, Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs von KI und dessen Auswirkungen auf die Verbraucherrechnungen auszuräumen, so ein Multi-Quellen-Bericht von Nature News.
Diese Entscheidung spiegelt einen wachsenden Trend innerhalb der KI-Industrie wider, in dem Entwickler die ökologischen und wirtschaftlichen Folgen ihrer Technologie anerkennen. Das Engagement von Anthropic erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem die Branche hinsichtlich ihres Energieverbrauchs unter die Lupe genommen wird.
In anderen wissenschaftlichen Nachrichten machen Forscher Fortschritte in verschiedenen Bereichen. Eine in Nature veröffentlichte Studie untersuchte die evolutionäre Beziehung zwischen Eukaryoten und Asgard-Archaeen und deutete darauf hin, dass Eukaryoten wahrscheinlich von einem Asgard-Archaeen-Vorfahren abstammen. Die Studie, die eine Reihe von 54 nicht-redundanten phylogenetischen Markern verwendete, überarbeitete ihren Datensatz nach der Veröffentlichung, um Redundanzen zu korrigieren, so Nature News.
Eine weitere in Nature hervorgehobene Studie konzentrierte sich auf die Rolle von Immunzellen im Gehirn von Fruchtfliegen. Forscher fanden heraus, dass diese Immunzellen Abfallfette verbrauchen und so zur Gesundheit des Gehirns beitragen.
Darüber hinaus könnte ein neuer Rahmen die nationale Hochwasservorhersage verändern. Laut Phys.org betrachtet der Rahmen Infiltrations-Überschuss- und Sättigungs-Überschuss-Sturmflusserzeugungsmechanismen als hochvorhersagbar.
Schließlich entwickeln Forscher im Bereich der synthetischen Chemie Modelle zur Optimierung der Enantioselektivität in chemischen Reaktionen. Diese Modelle, wie von Nature News berichtet, gehen die Herausforderung spärlicher Daten und komplexer Reaktionsmechanismen an. Die Forschung konzentriert sich auf eine Deskriptor-Generierungsstrategie, die Änderungen im enantioselektiven Schritt mit Katalysator- oder Substratidentität berücksichtigt.
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