Forscher von IonQ wendeten quantengenerative ML-Modelle an, um Veränderungen in dünn besetzten Satellitenradar-Bildern zu erkennen, und demonstrierten Vorteile dort, wo klassische Methoden bei begrenzter Datenverfügbarkeit an ihre Grenzen stoßen.
#QuantenML #Satellitenbildverarbeitung #Nachrichten
#QuantenML #Satellitenbildverarbeitung #Nachrichten
Quantengenerative Modelle zur Erkennung von Veränderungen in dünn besetzten Satellitenradar-Bildern
iq.fp2.dev
September 25, 2026 at 10:03 AM
Forscher von IonQ wendeten quantengenerative ML-Modelle an, um Veränderungen in dünn besetzten Satellitenradar-Bildern zu erkennen, und demonstrierten Vorteile dort, wo klassische Methoden bei begrenzter Datenverfügbarkeit an ihre Grenzen stoßen.
#QuantenML #Satellitenbildverarbeitung #Nachrichten
#QuantenML #Satellitenbildverarbeitung #Nachrichten
Die Quanten-generativen Modelle von IonQ auf QPUs mit eingefangenen Ionen übertrafen klassische Methoden bei der Erkennung von Bodenveränderungen aus hochauflösenden Satelliten-Radar-Bildern und zeigten starke Verallgemeinerungsfähigkeiten anhand realer Daten.
IonQ demonstriert Quanten-ML-Vorteil bei der Erkennung von Änderungen im Satelliten-Radar
quantumcomputingreport.com
September 25, 2026 at 9:04 AM
Die Quanten-generativen Modelle von IonQ auf QPUs mit eingefangenen Ionen übertrafen klassische Methoden bei der Erkennung von Bodenveränderungen aus hochauflösenden Satelliten-Radar-Bildern und zeigten starke Verallgemeinerungsfähigkeiten anhand realer Daten.
Forscher von Columbia und Cambridge etablierten ein Benchmark, das bewertet, ob ML-Modelle Materialeigenschaften durch korrekte Physik vorhersagen, nicht nur durch richtige Antworten. Wärmeleitfähigkeitsvorhersagen überprüfen nun die Modellierung atomarer Vibrationen. Übernomm...
Physik-bewusstes Benchmark validiert Machine-Learning-Modelle für Materialwissenschaften
quantumzeitgeist.com
September 17, 2026 at 12:32 PM
Forscher von Columbia und Cambridge etablierten ein Benchmark, das bewertet, ob ML-Modelle Materialeigenschaften durch korrekte Physik vorhersagen, nicht nur durch richtige Antworten. Wärmeleitfähigkeitsvorhersagen überprüfen nun die Modellierung atomarer Vibrationen. Übernomm...
Nicht jedes Problem braucht ein LLM. 🤖
Auf dem entwickler Summit 2026 zeigt Christoph Henkelmann, wann LLMs sinnvoll sind, wann klassische ML-Modelle besser passen und wie du die richtige AI-Technologie für dein Projekt auswählst.
👉 https://f.mtr.cool/248d49pcqb
Auf dem entwickler Summit 2026 zeigt Christoph Henkelmann, wann LLMs sinnvoll sind, wann klassische ML-Modelle besser passen und wie du die richtige AI-Technologie für dein Projekt auswählst.
👉 https://f.mtr.cool/248d49pcqb
August 29, 2026 at 12:01 PM
Nicht jedes Problem braucht ein LLM. 🤖
Auf dem entwickler Summit 2026 zeigt Christoph Henkelmann, wann LLMs sinnvoll sind, wann klassische ML-Modelle besser passen und wie du die richtige AI-Technologie für dein Projekt auswählst.
👉 https://f.mtr.cool/248d49pcqb
Auf dem entwickler Summit 2026 zeigt Christoph Henkelmann, wann LLMs sinnvoll sind, wann klassische ML-Modelle besser passen und wie du die richtige AI-Technologie für dein Projekt auswählst.
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ML-Modelle sagen voraus, welche hamiltonsche Zerlegung CX-Gatter für Quantenlauf-Simulationen minimiert. Durch Training auf 8-Knoten-Graphen identifiziert unser Ansatz die optimale Pauli- vs. Matching-Zerlegung und überträgt sich perfekt auf 256-Knoten-Graphen.
Maschinelles Lernen für effiziente hamiltonsche Zerlegung in Quantenlauf-Simulationen
arxiv.org
August 24, 2026 at 6:07 AM
ML-Modelle sagen voraus, welche hamiltonsche Zerlegung CX-Gatter für Quantenlauf-Simulationen minimiert. Durch Training auf 8-Knoten-Graphen identifiziert unser Ansatz die optimale Pauli- vs. Matching-Zerlegung und überträgt sich perfekt auf 256-Knoten-Graphen.
Gut abgestimmte klassische Modelle halten mit Quanten-ML bei Aufgaben der Netzwerk-Eindringlingserkennung gleich. Rigorose Benchmarking zeigt, dass die behaupteten Quantenvorteile größtenteils aus klassischer Vorverarbeitung und Regularisierung stammen, wobei echte Quantengewi...
Faire Benchmarking und Attributions-Audit von Quanten-Maschinellem Lernen zur Netzwerk-Eindringlingserkennung
arxiv.org
August 20, 2026 at 7:39 AM
Gut abgestimmte klassische Modelle halten mit Quanten-ML bei Aufgaben der Netzwerk-Eindringlingserkennung gleich. Rigorose Benchmarking zeigt, dass die behaupteten Quantenvorteile größtenteils aus klassischer Vorverarbeitung und Regularisierung stammen, wobei echte Quantengewi...
Entwickelt ein korrelationsbewusstes QAOA-Framework für M-QAM MIMO-Detektion mit größeneskalierbaren Offline-Winkeldesigns. Der stichprobengestützte Ansatz erreicht exakte ML-Leistung bei 4096-QAM und demonstriert nahezu optimale Decodierung auf fehlertoleranten Quantenschaltk...
M-QAM MIMO ML-Detektion mit QAOA: Offline-Winkeldesign mittels korrelierter Spin-Glass-Modelle
iq.fp2.dev
August 19, 2026 at 4:11 AM
Entwickelt ein korrelationsbewusstes QAOA-Framework für M-QAM MIMO-Detektion mit größeneskalierbaren Offline-Winkeldesigns. Der stichprobengestützte Ansatz erreicht exakte ML-Leistung bei 4096-QAM und demonstriert nahezu optimale Decodierung auf fehlertoleranten Quantenschaltk...
Multiverse Computing führt den Singularity ML Quantum Machine Learning Service im Qiskit Functions Catalog von IBM ein und ermöglicht es Enterprise-Entwicklern, QML-Modelle mit Cloud-basierten Quantenressourcen zu entwickeln.
#QuantenML #Quanten #Nachrichten
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Singularity Machine Learning wird im IBM Qiskit Functions Catalog eingeführt
multiversecomputing.com
August 15, 2026 at 10:32 AM
Multiverse Computing führt den Singularity ML Quantum Machine Learning Service im Qiskit Functions Catalog von IBM ein und ermöglicht es Enterprise-Entwicklern, QML-Modelle mit Cloud-basierten Quantenressourcen zu entwickeln.
#QuantenML #Quanten #Nachrichten
#QuantenML #Quanten #Nachrichten
Das Video zeigt die mathematischen Grundlagen hinter CNNs (Convolutional Neural Networks), die
z. Bsp. in der medizinischen Bilddiagnostik eingesetzt werden.
Wer weiß wie Transformer-Modelle arbeiten, merkt schnell, warum CNNs deutlich weniger Energie benötigen.
youtu.be/ZdTang-alP4?...
z. Bsp. in der medizinischen Bilddiagnostik eingesetzt werden.
Wer weiß wie Transformer-Modelle arbeiten, merkt schnell, warum CNNs deutlich weniger Energie benötigen.
youtu.be/ZdTang-alP4?...
Einfuehrung in Konvolutionale Neuronale Netzwerke (ML Zero to Hero, Teil 3)
YouTube video by TensorFlow
youtu.be
August 11, 2026 at 4:20 PM
Das Video zeigt die mathematischen Grundlagen hinter CNNs (Convolutional Neural Networks), die
z. Bsp. in der medizinischen Bilddiagnostik eingesetzt werden.
Wer weiß wie Transformer-Modelle arbeiten, merkt schnell, warum CNNs deutlich weniger Energie benötigen.
youtu.be/ZdTang-alP4?...
z. Bsp. in der medizinischen Bilddiagnostik eingesetzt werden.
Wer weiß wie Transformer-Modelle arbeiten, merkt schnell, warum CNNs deutlich weniger Energie benötigen.
youtu.be/ZdTang-alP4?...
Guter Punkt, aber glaubst du den Begriff kriegt man noch aus den Köpfen raus? Wie siehst du eigentlich den Begriff KI an sich? Ist es nicht eigentlich ML und der Begriff KI bereits verzerrend, gerade im Bezug auf nicht-sprachbasierte Modelle und ihre Arbeitsweise?
August 10, 2026 at 3:31 PM
Guter Punkt, aber glaubst du den Begriff kriegt man noch aus den Köpfen raus? Wie siehst du eigentlich den Begriff KI an sich? Ist es nicht eigentlich ML und der Begriff KI bereits verzerrend, gerade im Bezug auf nicht-sprachbasierte Modelle und ihre Arbeitsweise?
Google DeepMind's WeatherNext 2: KI übertrifft klassische Modelle bei Zyklonvorhersagen. Physik + ML als Hybrid – das ist der Weg. #KIModelle
👉 Voller Beitrag: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7492459762652102657/
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August 10, 2026 at 6:00 AM
Google DeepMind's WeatherNext 2: KI übertrifft klassische Modelle bei Zyklonvorhersagen. Physik + ML als Hybrid – das ist der Weg. #KIModelle
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Machine Learning direkt in PHP?
Frank zeigt auf den #t3dd, wie ML-Modelle via ONNX, PHP FFI und ankane/onnxruntime in PHP laufen.
Mit codewithkyrian/tokenizer werden Inputs wie string oder image in Tensors fürs Model übersetzt.
#TYPO3 #PHP #MachineLearning
Frank zeigt auf den #t3dd, wie ML-Modelle via ONNX, PHP FFI und ankane/onnxruntime in PHP laufen.
Mit codewithkyrian/tokenizer werden Inputs wie string oder image in Tensors fürs Model übersetzt.
#TYPO3 #PHP #MachineLearning
August 7, 2026 at 12:28 PM
Machine Learning direkt in PHP?
Frank zeigt auf den #t3dd, wie ML-Modelle via ONNX, PHP FFI und ankane/onnxruntime in PHP laufen.
Mit codewithkyrian/tokenizer werden Inputs wie string oder image in Tensors fürs Model übersetzt.
#TYPO3 #PHP #MachineLearning
Frank zeigt auf den #t3dd, wie ML-Modelle via ONNX, PHP FFI und ankane/onnxruntime in PHP laufen.
Mit codewithkyrian/tokenizer werden Inputs wie string oder image in Tensors fürs Model übersetzt.
#TYPO3 #PHP #MachineLearning
github.com/wobushannes/...
Freigabe: Deepfakescanner (Android).
ACHTUNG: KEINE Modell + APK-Freigabe // KEINE Freigabe der Trainingsscripte
Freigabe: Deepfakescanner (Android).
ACHTUNG: KEINE Modell + APK-Freigabe // KEINE Freigabe der Trainingsscripte
GitHub - wobushannes/XG-Scan-Pro: XG-Scan ProAnalyse-App für Video- und Kamerabilder mit integrierter Echtzeit-Deepfake-Erkennung sowie Modell-Konverter für Python ML Modelle.
XG-Scan ProAnalyse-App für Video- und Kamerabilder mit integrierter Echtzeit-Deepfake-Erkennung sowie Modell-Konverter für Python ML Modelle. - wobushannes/XG-Scan-Pro
github.com
August 6, 2026 at 3:49 PM
github.com/wobushannes/...
Freigabe: Deepfakescanner (Android).
ACHTUNG: KEINE Modell + APK-Freigabe // KEINE Freigabe der Trainingsscripte
Freigabe: Deepfakescanner (Android).
ACHTUNG: KEINE Modell + APK-Freigabe // KEINE Freigabe der Trainingsscripte
KI-Modelle im Wandel. Neue Entwicklungen im ML-Bereich revolutionieren die Tech-Welt! #KI
August 5, 2026 at 7:00 AM
KI-Modelle im Wandel. Neue Entwicklungen im ML-Bereich revolutionieren die Tech-Welt! #KI
Hybrid Quanten-klassische Netzwerke erzielen wettbewerbsfähige vulkanische Wolkenklassifizierung mit deutlich weniger trainierbaren Parametern als klassische Modelle und demonstrieren parameter-effizientes Quanten-ML für praktische satellitengestützte Erdbeobachtung.
Erkennung vulkanischer Wolken mit Hybrid-Quanten-Faltungs-Neuronalen Netzen
arxiv.org
August 4, 2026 at 12:14 PM
Hybrid Quanten-klassische Netzwerke erzielen wettbewerbsfähige vulkanische Wolkenklassifizierung mit deutlich weniger trainierbaren Parametern als klassische Modelle und demonstrieren parameter-effizientes Quanten-ML für praktische satellitengestützte Erdbeobachtung.
Single-Qubit-Mischzustands-Modelle lernen geometrisch Hyperellipoide anstelle von Hyperebenen, offenbaren unterschiedliche Verzerrungen der Merkmalswichtigkeit und bieten zugängliche Verbindungen zwischen klassischem ML und Quantenkonzepten für die Bildung.
Von Hyperebenen zu Hyperellipoiden: Vergleich der Interpretierbarkeit von linearen und Single-Qubit-Binärklassifizierern
arxiv.org
July 20, 2026 at 7:38 AM
Single-Qubit-Mischzustands-Modelle lernen geometrisch Hyperellipoide anstelle von Hyperebenen, offenbaren unterschiedliche Verzerrungen der Merkmalswichtigkeit und bieten zugängliche Verbindungen zwischen klassischem ML und Quantenkonzepten für die Bildung.
Bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen können Entwickler verschiedene Techniken einsetzen, um die Modelle für Menschen leichter interpretierbar zu machen....
👉 [lesen]
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July 17, 2026 at 9:43 AM
Bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen können Entwickler verschiedene Techniken einsetzen, um die Modelle für Menschen leichter interpretierbar zu machen....
👉 [lesen]
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Bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen können Entwickler verschiedene Techniken einsetzen, um die Modelle für Menschen leichter interpretierbar zu machen....
👉 [lesen]
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July 16, 2026 at 9:51 AM
Bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen können Entwickler verschiedene Techniken einsetzen, um die Modelle für Menschen leichter interpretierbar zu machen....
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Hugging Face Modelle mit einem Klick in SageMaker Studio deployen – Amazon senkt die Einstiegshürde für ML-Experimente. #MLOps
👉 Voller Beitrag: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7480546294340517888/
👉 Voller Beitrag: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7480546294340517888/
July 8, 2026 at 9:00 AM
Hugging Face Modelle mit einem Klick in SageMaker Studio deployen – Amazon senkt die Einstiegshürde für ML-Experimente. #MLOps
👉 Voller Beitrag: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7480546294340517888/
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ML-Modelle direkt im Browser oder Node.js ausführen statt teure APIs zu callen. In dieser programmier.bar-Folge zeigt Nico Martin von Hugging Face, wie Transformers.js via WebGPU und ONNX echte On-Device AI ermöglicht.
Hier hören: www.programmier.bar/podcast/deep...
Hier hören: www.programmier.bar/podcast/deep...
July 7, 2026 at 7:01 AM
ML-Modelle direkt im Browser oder Node.js ausführen statt teure APIs zu callen. In dieser programmier.bar-Folge zeigt Nico Martin von Hugging Face, wie Transformers.js via WebGPU und ONNX echte On-Device AI ermöglicht.
Hier hören: www.programmier.bar/podcast/deep...
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AI-native Software braucht mehr als gute Modelle.
Die Bausteine erfolgreicher AI-Systeme. Mehr im Artikel & AI Native Week!
https://entwickler.de/machine-learning/ai-native-software-development-architektur-ml-engineering-governance
https://entwickler.de/conferences/ai-native-software-week-berlin
Die Bausteine erfolgreicher AI-Systeme. Mehr im Artikel & AI Native Week!
https://entwickler.de/machine-learning/ai-native-software-development-architektur-ml-engineering-governance
https://entwickler.de/conferences/ai-native-software-week-berlin
July 4, 2026 at 1:02 PM
AI-native Software braucht mehr als gute Modelle.
Die Bausteine erfolgreicher AI-Systeme. Mehr im Artikel & AI Native Week!
https://entwickler.de/machine-learning/ai-native-software-development-architektur-ml-engineering-governance
https://entwickler.de/conferences/ai-native-software-week-berlin
Die Bausteine erfolgreicher AI-Systeme. Mehr im Artikel & AI Native Week!
https://entwickler.de/machine-learning/ai-native-software-development-architektur-ml-engineering-governance
https://entwickler.de/conferences/ai-native-software-week-berlin
Entwickelt ein umfassendes Framework für geometrisches Quanten-ML auf Graphen unter Verwendung äquivarianter Observablen. Vereinheitlicht bestehende Modelle, verbessert die Ausdrucksfähigkeit ohne Rechenkosten und demonstriert klassisches Vortraining zur Minderung unfruchtbare...
Quantenmaschinelle Lernmodelle für Graphen
iq.fp2.dev
July 2, 2026 at 6:14 AM
Entwickelt ein umfassendes Framework für geometrisches Quanten-ML auf Graphen unter Verwendung äquivarianter Observablen. Vereinheitlicht bestehende Modelle, verbessert die Ausdrucksfähigkeit ohne Rechenkosten und demonstriert klassisches Vortraining zur Minderung unfruchtbare...
KI-Modelle werden immer präziser. Bessere Prädiktionen durch neueste ML-Entwicklungen #KI
June 23, 2026 at 7:00 AM
KI-Modelle werden immer präziser. Bessere Prädiktionen durch neueste ML-Entwicklungen #KI
Ich fänd's übrigens wichtig, in der Debatte um KI im Journalismus die sozial-ökologischen Kosten nicht auszublenden: Unter welchen Bedingungen Arbeitskräfte Daten für die ML-Modelle aufbereiten und wieviel Wasser, Strom und andere Rohstoffe Rechenzentren & Chips verbrennen, darf uns nicht egal sein.
June 22, 2026 at 3:01 PM
Ich fänd's übrigens wichtig, in der Debatte um KI im Journalismus die sozial-ökologischen Kosten nicht auszublenden: Unter welchen Bedingungen Arbeitskräfte Daten für die ML-Modelle aufbereiten und wieviel Wasser, Strom und andere Rohstoffe Rechenzentren & Chips verbrennen, darf uns nicht egal sein.