KI-gestützte Forschung: Ein Überblick über aktuelle Entwicklungen in Medizin, Biologie und darüber hinaus.

Nvidia:

▪ Probleme bei der Produktion der Blackwell-Serie (Designfehler, Überhitzung, Materialprobleme).

▪ Quartalszahlen und mögliche Auswirkungen der Produktionsprobleme.

▪ Unzufriedenheit der Gaming-Community mit neuen Grafikkarten aufgrund von thermischen Problemen.

▪ Diskussion über die Zukunft der Nvidia-Aktie und die Rolle von Hyperscalern.

▪ Neues Modell mit verbessertem Coding.

▪ Einführung von Hybridmodellen, die selbst zwischen Foundation und Reasoning Modellen wählen.

▪ Vorstellung von Claude Code, einem Programmieragenten für Kommandozeilen-Ebene mit GitHub-Integration.

▪ Ankündigung von GPT 4.5 noch diese Woche und GPT5 im Mai.

▪ GPT5 als Vereinigung von Foundation und Reasoning Modellen.

▪ Zugang nun auch für andere Bezahlkunden verfügbar (Plus Team, Enterprise, Edu) mit Einschränkungen.

▪ Integration von Bildern in die Antworten.

▪ Mögliche Reaktion auf den Wettbewerb durch Perplexity.

▪ Auswirkungen von Deepseek auf die Entwicklung und Kosten von KI-Modellen.

▪ Verlängerung der Laufzeiten zur Deckung des Energiebedarfs von Rechenzentren.

▪ Diskussion über den Energieverbrauch von KI und mögliche Effizienzsteigerungen in anderen Industrien.

▪ Bedeutung der Selbstregulierung durch den Markt und die Rolle erneuerbarer Energien.

Google AI Coscientist:

▪ Vorstellung des Google Co Scientist von Deepmind zur Unterstützung wissenschaftlicher Arbeiten

▪ Funktionsweise mit verschiedenen Agenten (Generation, Reflex, Ranking, Evolution, Proximity, Meta Review).

▪ Erste Ergebnisse in der Medikamentenentwicklung und Therapieansätzen.

▪ Diskussion über die Interaktion zwischen KI und menschlichen Wissenschaftlern und die Kombination verschiedener Forschungsansätze (In Vitro, In Vivo, In Silicio).

▪ Potenzial zur Reduzierung von Tierversuchen.

▪ Bedeutung des interdisziplinären Ansatzes.

▪ Vorstellung des größten öffentlich zugänglichen Systems für biologische Forschung.

▪ Entwickelt von Arc Institute in Zusammenarbeit mit Nvidia.

▪ Analyse von Genomdaten von 128.000 Arten zur Identifizierung von Zusammenhängen.

▪ Möglichkeiten für Pflanzenzucht und die Entwicklung von Enzymen zum Plastikabbau.

▪ Einfachere Analyse von genetischen Mutationen und bessere Vorhersagemodelle für Proteinfunktionen.

▪ Simulation ganzer Moleküle.

▪ Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und Verbesserung von Kliniken.

▪ KI-Arzt von Google mit hoher Diagnosegenauigkeit.

▪ Potenzial zur Revolutionierung der Diagnose und Medizin.

▪ KI als Hilfsmittel verwenden und das dann in eigene Entscheidung einfließen lassen.

▪ Neues Wettervorhersagemodell von Google, das genauer und effizienter ist als herkömmliche Modelle.

▪ Trainiert mit Wetterdaten aus vier Jahrzehnten.

• Zu Nvidia und der Zukunft der Aktie: "Langfristig führt kein Weg dran vorbei, dass die dass die sich vierteln oder sogar noch kleiner werden, weil halt die Hyperskale alle ihre eigenen Chips produzieren werden"

• Über Google AI Coscientist: "Und wie man sieht, ist sind das jetzt alles eigentlich Dinge, die man heute schon selber bauen könnte…"

• Zur Genauigkeit von MedGemini: "Also die Diagnosegenauigkeit von MedGemini liegt bei über 91 Prozent. Also ein sehr sehr sehr sehr sehr guter Arzt erreicht ein bisschen was über 80%"

• Google A4X Plattform auf NVIDIA Blackwell: https://www.hardwarewartung.com/google-cloud-stellt-a4x-vms-auf-basis-von-nvidia-gb200-nvl72-vor/

• Verlängerung Kohlekraft in USA: https://www.hardwarewartung.com/mehr-strom-fuer-rechenzentren-kohlekraftwerke-in-mississippi-und-georgia-sollen-laenger-laufen/