Wir sprachen mit Dennis über Künstliche Intelligenz bei der BWI und in der Bundeswehr, wie die Technologie eingesetzt werden kann, welche besonderen Herausforderungen an KI-Modelle und KI-Hardware gestellt werden und wie sich das Feld in Zukunft entwickeln wird.

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:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast

DEEP MINDS ist ein Video-Podcast mit Menschen, die sich mit Künstlicher Intelligenz und Wissenschaft befassen. Max und Matthias stellen ihnen einfache und schwere Fragen über Technologie, Forschung, Entwicklung und unsere Zukunft.

Mehr: https://the-decoder.de/podcast/deep-minds/

:// Über Dennis Maier

Dennis Maier hat Informatik mit Schwerpunkt Data Science studiert und promoviert derzeit im Bereich Künstliche Intelligenz. Er ist "Tech Lead (AI)" im BWI, wo er sich im CTO-Office mit technologiegetriebener Innovation, Techscouting, technischer Projektbegleitung und der Evaluierung neuer und zukünftiger Technologien beschäftigt.

https://twitter.com/jan_r_peters

https://www.linkedin.com/in/janrpeters/

https://www.ias.informatik.tu-darmstadt.de/

https://www.dfki.de/web/forschung/forschungsbereiche/systemische-ki-fuer-lernende-roboter

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Was genau ist eigentlich ein Roboter, welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz und trainieren wir in Zukunft unsere Roboter ausschließlich in der Simulation? Und sind Sprachmodelle die Zukunft der Robotik - oder die Robotik die Zukunft der KI?

Über diese Fragen habe ich mit Prof. Dr. Jan Peters gesprochen, Professor an der TU Darmstadt und Leiter des Forschungsbereichs "Systemische KI für lernende Roboter" des DFKI.

:// Inhalt

00:00:00 Intro

00:01:48 Was sind eigentlich Roboter?

00:06:37 Wie intelligent kann ein Staubsaugerroboter sein?

00:08:22 Wie bist du zu einem Roboterexperten geworden?

00:15:52 Was sind sinnvolle Einsatzgebiete für Roboter?

00:20:39 Wie hat sich das Feld seit den 90ern verändert?

00:28:35 Wie weit kommt man mit Big Data in der Robotik?

00:35:55 Kann Robotertraining in der Simulation helfen?

00:44:24 Welche Rolle spielt Lernen überhaupt? Tesla vs. Boston Dynamics

00:52:00 ChatGPT für die Robotik - was bringen große Sprachmodelle?

01:01:26 Benötigt KI einen Körper? Was ist Embodied AI?

01:05:56 Wie verändert KI und die Biologie die Robotik?

01:10:06 Was sagst du zum Tesla Bot?

01:15:21 Welche Rolle spielen humanoide Roboter in deiner Forschung?

01:17:15 Wie wird die Robotik die Welt verändern?

01:27:39 Kann es einen iPhone-Moment in der Robotik geben?

01:30:26 Ist ein autonomes Auto Embodied AI?

01:33:18 Abschluss und Tipps für das Studium

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:// Danke an unseren Sponsor: BWI, das IT-Systemhaus der Bundeswehr

Der DEEP MINDS Podcast wird unterstützt von der BWI, dem IT-Systemhaus der Bundeswehr. Als ihr zuverlässiger Partner unterstützt sie mit Innovationen und ihrer IT-Expertise die Digitalisierung der Streitkräfte und treibt diese voran. Auch die Zukunftstechnologie KI spielt dabei eine wichtige Rolle, etwa bei der Generierung von Lagebildern oder für das Server-Management.

Aktuelles aus der Arbeit der BWI: www.bwi.de/news-blog

KI bei der BWI für die Bundeswehr: https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/kuenstliche-intelligenz-bwi-entwickelt-loesungen-fuer-die-bundeswehr

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:// Über Prof. Dr. Jan Peters

Jan Peters studierte Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik an der TU München, der FernUni Hagen, der National University of Singapore (NUS) und der University of Southern California (USC).

Während seiner Forschungslaufbahn arbeitete er am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, forschte in Japan und bei Siemens in Singapur.

Heute ist Jan Professor für Intelligente Autonome Systeme an der TU Darmstadt, Leiter des Forschungsbereichs „Systems AI for Robot Learning“ am DFKI.

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Wie kommen KI-Technologien im Militär zum Einsatz, welche Systeme gab es bereits in den 90ern, was ist das Bundeswehr-Projekt GhostPlay - und welche Überschneidungen gibt es im Risikomanagement in Hedgefonds und Militär gibt? Über diese Fragen haben wir mit Christian Brandlhuber gesprochen, Gründer und Technologiechef von 21strategies.

Leider gab es während der Aufnahme ein paar Aussetzer. Wir möchten euch das interessante Gespräch jedoch nicht vorenthalten.

:// Inhalt

00:00:00 Intro

00:02:15 Ist KI im Militär für dich eine Dystopie?

00:04:06 Der Begriff Künstliche Intelligenz, Methoden und Anforderungen im Militär

00:11:08 Wie hat sich dein Beruf durch Deep Learning verändert?

00:16:07 Gibt es heute KI-Anwendungen, die du dir vor dreißig Jahren nicht vorstellen konntest?

00:18:21 Was ist KI, was ist Autonomie, was sind Algorithmen?

00:26:21 Welche Rolle hat KI in der Verteidigungsindustrie ab Ende der 80er gespielt?

00:32:47 Erklärbarkeit in militärischen KI-Systemen

00:38:19 Gibt es Überschneidungen zwischen Hedgefonds-KI und KI im Militär?

00:52:00 Was sind Anwendungen von KI im Militär?

00:56:30 Wie hilft Data Fusion dem einzelnen Soldaten und wo liegen zukünftige Anwendungen?

01:00:46 Was ist GhostPlay?

01:09:23 Treten in 20 Jahren Algorithmen im Krieg gegeneinander an?

01:16:14 Die Zukunft von teil-autonomen Systemen und wie wir damit umgehen können

01:20:14 Wie zuverlässig muss ein KI-System im Militär sein?

01:21:55 Gibt es das Risiko einer KI-basierten Eskalationsspirale?

01:28:38 Gibt es Unterschiede in der KI-Strategie von USA und Deutschland?

01:31:51 KI für Verteidigung oder lieber Bildgenerierung? Was würdest du jungen Menschen raten?

01:28:38 Gibt es Unterschiede in der KI-Strategie von USA und Deutschland?

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:// Über Christian Brandlhuber

Christian Brandlhuber studierte Mathematik und Informatik in München und Karlsruhe. Er begann seine berufliche Laufbahn in den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen der Verteidigungsindustrie der 1990er.

Als Leiter Forschung- und Entwicklung war er u.a. bei börsengelisteten Unternehmen für die Innovations- und speziell KI Strategie verantwortlich. Heute arbeitet in seinem Unternehmen 21strategies unter anderem mit der Bundeswehr am Projekt GhostPlay zusammen.

https://www.21strategies.com/

https://www.linkedin.com/in/christian-brandlhuber-b48a3a/

https://www.ghostplay.ai/

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Was ist Künstliche Intelligenz, was macht sie transformativ, wie steht Deutschland im internationalen Vergleich - und weshalb verlässt man eine Führungsposition bei Apple!? Über diese Themen haben wir mit Jonas Andrulis gesprochen, dem Gründer des deutschen KI-Start-ups Aleph Alpha.

:// Inhalt

00:00:00 Intro

00:01:52 Jonas, wie bist du zu KI gekommen?

00:06:45 Ist KI nur ein Marketing-Hype?

00:13:40 Wann ist KI richtige KI?

00:22:20 Danke an unseren Sponsor: BWI

00:23:02 Was hast du bei Apple gelernt, Jonas?

00:30:20 Warum geht man bei Apple weg?

00:39:30 Die unerwarteten Fähigkeiten großer Sprachmodelle

00:43:50 Wie hat sich deine Einstellung geändert seit dem ersten KI-Aha-Moment?

00:50:15 Sprache als natürliche Programmiersprache

01:00:10 Was ist das Ziel von Aleph Alpha?

01:11:45 Wie schlagen sich Europa und Deutschland im KI-Wettrennen?

01:17:45 Müssen wir mehr regulieren?

01:21:50 Wie ist die KI-IT-Infrastruktur in Europa?

01:36:35 Große KI-Modelle, Daten und das Copyright

01:49:30 Wo können die Menschen mehr über dich und Aleph Alpha erfahren?

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:// Über Jonas Andrulis

Jonas ist Gründer und CEO des Heidelberger AI R&D Start-ups Aleph Alpha, das mit KI-Innovationen eine unabhängige, europäische Alternative zu Unternehmen wie OpenAI oder Deepmind für die nächste Generation KI aufbauen möchte.

Als Serienunternehmer gründete er vor Aleph Alpha erfolgreich zwei KI-Softwareunternehmen und war ab 2016 drei Jahre in der Leitung der KI-Forschung bei Apples Special Projects Group (SPG).

:// Links

https://www.aleph-alpha.com/

https://www.linkedin.com/in/jonasandrulis/

https://twitter.com/JonasAndrulis

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Müssen wir Künstliche Intelligenz regulieren - und wenn ja, wie? Mit Charlotte sprechen wir über den EU AI Act, die Rolle von Foundation Models und mögliche blinde Flecken bei der KI-Regulierung.

:// Inhalt

00:00:00 Wer ist Charlotte Siegmann?

00:02:02 Hallo, Charlotte

00:05:52 Dank an unseren Sponsor, die BWI

00:07:34 Regulieren wir Produkte / Outcome oder Prozesse?

00:09:20 Wie würde man Open Source wie Stable Diffusion regulieren?

00:12:48 Wo setzt man mit der Regulierung an?

00:18:05 Wie kann man zukunftssichere Regulierung erreichen?

00:22:30 Wie unterscheiden sich USA, China und die EU bei der KI-Regulierung?

00:30:00 Was ist der EU AI Act und was reguliert er?

00:38:50 Was ist der Brüssel-Effekt und gilt er für KI?

00:48:00 Was sind Foundation Models und wie reguliert man sie?

01:01:00 Charlotte, was sind deine Ideen für KI-Regulierung?

01:07:00 Was sind die Herausforderungen bei der KI-Regulierung und wie hilft der AI Act dabei, sie zu managen?

01:14:00 Was sind die grundlegenden Sicherheitsprobleme bei KI?

01:23:08 Wird die Singularität im Kontext des EU Acts diskutiert?

01:28:15 Findet eine internationale Zusammenarbeit bei der Regulierung statt?

01:29:33 Charlotte, wo kann mehr über dich erfahren?

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:// Über Charlotte Siegman

Charlotte Siegmann hat Philosophie, Politik, Wirtschaft und ein bisschen Mathematik studiert und war Praktikantin im Europäischen Parlament bei Vizepräsidentin Evelyne Gebhardt und arbeitete beim Future of Life Institute zur KI-Politik der EU und dem KI-Weißpapier.

:// Links

https://twitter.com/CharlotteSiegm

https://www.linkedin.com/in/charlotte-siegmann/

https://www.philosophy.ox.ac.uk/people/charlotte-siegmann

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Mit Franz haben wir besprochen, was Kognition bei Lebewesen wie Einzellern bedeutet, wie das mit der Entwicklung des zentralen Nervensystems zusammenhängen könnte, was Aktive Inferenz ist und wie das alles bei der Entwicklung von KI-Systemen helfen könnte.

:// Inhalt

00:00:00 Intro

00:01:50 Warum wird ein Physiker Biologe?

00:04:58 Dank an unseren Sponsor, die BWI

00:05:42 Was macht ein Biologe in einem KI-Podcast?

00:11:30 Was ist die Wahrnehmungsleistung einer Alge?

00:13:00 Was ist basale Kognition?

00:34:00 Was sind Voraussetzungen für basale Kognition?

00:39:36 Wie gut verstehen Menschen das Gehirn?

00:45:00 Welche Funktion hat Bioelektrizität

00:56:20 Was ist Meta-Kognition und was hat sie mit aktiver Inferenz zu tun?

01:32:55 Was kann aktive Inferenz für Künstliche Intelligenz leisten?

01:44:00 Wo kann mehr über Franz erfahren?

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:// Über Franz Kuchling

Franz Kuchling hat Physik mit Spezialisierung Biophysik studiert. Mit dem Ziel, die Biologie hinter der Biophysik besser verstehen und manipulieren zu können, arbeitet er seit 2016 an seiner Doktorarbeit in Biologie an der Tufts Universität in Medford (bei Boston) in den USA im Labor von Doktor Michael Levin. Sein Fokus ist die Frage, wie Informationen der Umgebung innerhalb von biologischen Zellen und einfachen Organismen verarbeitet werden und Einfluss auf deren Adaption haben.

:// Links

https://twitter.com/franzkuchling

https://www.researchgate.net/profile/Franz-Kuchling

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Was ist Bewusstsein, was ist Kognition, wie hängen sie zusammen, und hat Künstliche Intelligenz das eine oder das andere? Mit Tobias haben wir darüber gesprochen, was Philosophie zur KI-Forschung beitragen kann und was "Was-ist"-Fragen eigentlich für Antworten erfordern.

INHALT:

00:00:00 Intro

00:01:50 Was ist Philosophie?

00:04:07 Unser Sponsor: BWI

00:07:25 Was kann die Philosophie zur KI-Forschung beitragen?

00:12:45 Was ist der Unterschied zwischen Kognition und Intelligenz?

00:23:42 Welche Funktion hat der Begriff Kognition?

00:31:30 Hat Bewusstsein eine Funktion bei der Kognition?

00:39:00 Warum reden wir überhaupt darüber?

00:46:10 Was leistet die Suche nach neuronalen Korrelaten des Bewusstseins?

00:56:30 Können wir mit KI mehr über Kognition lernen?

01:03:30 Ist KI intelligent?

01:09:00 Der Fall (des) Lemoine - Wann ist KI bewusst?

01:20:30 Bringt uns KI der Bewusstseinsklärung näher?

01:27:30 Werden Fragen nach Bewusstsein und Co. im KI-Zeitalter wichtiger?

01:33:15 Wo kann mehr über deine Arbeit erfahren, Tobias?

01:33:48 Was rätst du jungen Menschen, die sich für KI, Philosophie und Kognition interessieren?

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:// Über Tobias Schlicht

Tobias Schlicht ist Professor für Philosophie an der Ruhr-Universität Bochum. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Philosophie des Geistes, insbesondere Bewusstsein und Kognition, aber auch Kants theoretische Philosophie und die Philosophie der Kognitionswissenschaften im Allgemeinen.

Bevor er an die RUB kam, arbeitete Tobias als Postdoc an der Universität Tübingen und leitete eine Nachwuchsgruppe am dortigen Zentrum für Integrative Neurowissenschaften.

:// Links

https://www.tobiasschlicht.com/

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Die dritte Welle der Künstlichen Intelligenz - was ist das und wann kommt sie? Darüber sprechen wir mit KI-Professor Kristian Kersting von der TU Darmstadt.

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:// Kapitel

00:00:00 Max und Matthias stellen Kristian Kersting und das Thema vor

00:02:30 Kristian, was ist Künstliche Intelligenz für dich?

00:06:45 Kurzer Dank an unseren Sponsor, die BWI

00:07:30 Wie hat sich dein Beruf in den letzten zehn Jahren verändert?

00:23:05 Sind Vorurteile im Kontext von KI-Systemen ein Problem?

00:28:25 Gibt es international Unterschiede in der Einstellung zu KI?

00:42:58 Was steht dem KI-Fortschritt in Deutschland im Weg?

00:47:12 Überrascht es dich, dass KI so schnell im Kreativbereich ankommt?

00:52:35 Der "KI-Effekt" und symbolische KI

01:04:22 Braucht fortschrittliche KI Kompositionalität?

01:09:46 Warum funktionieren Transformer so gut und warum weiß man nicht, warum?

01:22:15 Was ist hessian.ai und die dritte Welle KI?

01:38:10 Kann es noch eine vierte Welle KI geben?

01:40:27 Kann man Hermeneutik formalisieren?

01:44:02 Warum muss sich die KI-Wissenschaft so stark erklären, ist das gerecht und bremst es?

01:55:02 Wie kann man hessian.ai und Kristian Kersting unterstützen?

01:58:00 Welchen Tipp gibst du jungen Menschen, die mit KI anfangen wollen?

:// Über Kristian Kersting

Kristian Kersting ist Professor für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der TU Darmstadt, Co-Direktor des Hessischen Zentrums für KI (hessian.ai) und Preisträger des "Deutschen KI-Preises 2019".

:// Links

https://hessian.ai

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KI-Rendering ermöglicht völlig neue Methoden, virtuelle visuelle Welten zu generieren. Mit Thomas Müller von Nvidia sprechen wir über das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für Computergrafik.

:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast

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:// Kapitel

00:00:00 Intro: KI, Neural Rendering, Computergrafik

00:02:40 Was macht ein Principal Research Scientist bei Nvidia?

00:05:10 Danke an unseren Sponsor, BWI

00:05:50 Warum befasst du dich mit KI-Grafik?

00:09:45 KI oder Machine Learning? Spill the beans.

00:11:31 Wie bist du zu Künstlicher Intelligenz gekommen?

00:19:45 Warum verwendet man KI für Grafik?

00:26:15 Was macht KI neu beim Grafik-Rendering?

00:31:50 Warum wird Licht für Grafik-Rendering von der Kameraperspektive berechnet?

00:35:00 Kannst du noch Computerspiele spielen, ohne über das Grafik-Rendering nachzudenken?

00:39:08 Wie genau verbessert Machine Learning die Lichtberechnung?

00:41:50 Pathtracing mit Machine Learning - wie hilft es der Performance?

00:48:34 Was ist Inverse Rendering?

00:51:02 Aus Bildern werden 3D-Modelle - wie funktioniert NERFs?

01:04:06 Was ist das Potenzial von NERFs?

01:11:37 Was ist für dich Neural Rendering?

01:16:35 Eine KI-Rendering-App, die Thomas unglaublich cool findet

01:18:28 Könnte man eine KI mit Games trainieren und sie dann neue Games erzeugen lassen?

01:31:10 Jetzt aber: Thomas, was ist für dich KI?

01:36:30 Unangenehm! Max stalkt unseren Gast und zwingt ihn zu einer Stellungnahme

01:42:15 Was würdest du deinem jüngeren Ich raten?

01:44:00 Was rätst du potenziellem KI-Nachwuchs mit Interesse an Neural Rendering?

01:47:50 Wo kann man mehr über dich und deine Arbeit erfahren, Thomas?

:// Über Thomas Müller

Thomas Müller hat an der ETH Zürich promoviert und befasste sich unter anderem bei Disney mit fotorealistischem Rendering. Heute arbeitet er bei Nvidia als Principal Research Scientist an der Schnittstelle von Lichttransport-Simulationen wie Path Tracing und maschinellem Lernen.

:// Links

https://mixed.de/gan-theft-auto-ki-generiert-spielbare-gta-5-szene/

https://blogs.nvidia.com/blog/2022/03/25/instant-nerf-research-3d-ai/

https://research.nvidia.com/person/thomas-mueller

https://tom94.net/

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Künstliche Intelligenz treibt Computer, wie wir sie heute kennen, an ihre Grenzen. Braucht es neue Computer, die vom Gehirn inspiriert sind? Mit Laura und Julian sprechen wir darüber, wie das „Neuromorphic“ in Neuromorphic Computing kommt, wie ist das Feld entstanden ist, welche Ziele es verfolgt und wie es KI voranbringen kann.

:// Über DEEP MINDS - KI-Podcast

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:// Kapitel

00:00:00 Vorstellung des Themas und unserer Gäste

00:03:05 Was ist Neuromorphic Computing?

00:09:20 Kurze Botschaft unseres Sponsors BWI

00:10:00 Was haben neuronale Netze und Neuromorphic Computing gemein?

00:16:02 Emulation vs. Architektur beim Neuromorphic Computing

00:18:00 Analoge vs. digitale Rechenverfahren

00:21:15 Differenzierung zum Quantencomputing

00:25:36 Die Geschichte des Neuromorphic Computing

00:32:16 Wie hat Deep Learning das Neuromorphic Computing verändert?

00:35:55 Was bedeutet Neuromorphic Computing für die KI-Entwicklung?

00:39:50 Wie läuft Deep Learning auf neuromorpher Hardware?

00:44:15 Sparse und spiking bei neuronalen Netzen - was ist der Unterschied?

00:52:00 Der Vorteil von spikenden neuronalen Netzen

00:59:24 Was ist die größte Herausforderung beim Neuromorphic Computing derzeit?

01:05:07 Kann ich als KI-Entwicklern schon voll auf Neuromorphic Computing setzen?

01:07:25 Haben wir in fünf Jahren einen neuromorphen Chip im iPhone?

01:08:00 Würde der Wechsel auf Neuromorphic Computing neue Fertigungsverfahren benötigen?

01:11:33 Was könnte ein neuromorpher Chip im iPhone besser leisten?

01:18:28 Warum können neuromorphe Systeme robuster sein als herkömmliche?

01:25:47 Reagenzglas vs. Chipfabrik: Könnten Bio-Computer auch gezüchtet werden?

01:31:02 Ist die Biologie überhaupt ein gutes Vorbild fürs Computing?

01:39:16 Max' Philo-Solo: Wo ist die Grenze zwischen Emulation und Reproduktion?

01:45:20 Wo kann man mehr über Neuromorphic Computing lernen?

01:47:52 Wie kann man ins Neuromorphic Computing einsteigen?

:// Über Laura Kriener und Julian Göltz

Laura Kriener erwarb ihren M.Sc. in Physik an der Universität Heidelberg. Ihre Masterarbeit in der Electronic Visions Group am Kirchhoff-Institut befasste sich mit der Anwendung von Schaltungssimulationen im Entwicklungsprozess von neuromorpher Hardware. Derzeit arbeitet sie zusammen mit Mihai A. Petrovici an ihrer Doktorarbeit in der Neuro-Inspired Theory, Modeling and Applications Gruppe an der Universität Bern. Ihre Forschung konzentriert sich auf Lernalgorithmen, die von den Neurowissenschaften und dem maschinellen Lernen inspiriert sind, und deren Einsatz auf neuromorphen Plattformen.

Julian Göltz erwarb einen MASt in angewandter Mathematik an der University of Cambridge und einen MSc in Physik von der Universität Heidelberg. In seiner Masterarbeit am Kirchhoff-Institut für Physik hat er einen Deep-Learning-Algorithmus für spikende Neuronen abgeleitet und realisierte ihn auf einer neuromorphen Plattform. Jetzt ist er Mitglied der Neuro-Inspired Theory, Modeling and Applications Gruppe an der Universität Bern. Dort arbeitet er mit Mihai A. Petrovici an allgemeinen Theorien der neuronalen Dynamik und synaptischen Plastizität an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Neurowissenschaften.

:// Danke an unseren Sponsor: BWI, das IT-Systemhaus der Bundeswehr

Der Deep Minds Podcast wird unterstützt von der BWI, dem IT-Systemhaus der Bundeswehr. Als ihr zuverlässiger Partner unterstützt sie mit Innovationen und ihrer IT-Expertise die Digitalisierung der Streitkräfte und treibt diese voran.

Aktuelles aus der Arbeit der BWI: www.bwi.de/news-blog

KI bei der BWI für die Bundeswehr: https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/kuenstliche-intelligenz-bwi-entwickelt-loesungen-fuer-die-bundeswehr

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