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UniGuide ist ein Schritt in Richtung eines einheitlichen Ansatzes zur Molekülgenerierung. Indem es die Lücke zwischen aufgabenspezifischen Modellen überbrückt, beschleunigt es nicht nur die Entdeckung von Medikamenten, sondern schafft auch die Grundlage für künftige Innovationen im Moleküldesign,… [weiterlesen]

Am TUM Center for Educational Technologies unter der Leitung von MDSI Kernmitglied Prof. Enkelejda Kasneci erleben Grundschülerinnen und Grundschüler Unterricht mit Robotern und KI-Tools. [weiterlesen]

Neue Fahrzeuge zu designen ist teuer und zeitaufwendig. Daher kommt es zwischen den Modell-Generationen in der Regel nur zu kleinen Veränderungen. Mit DriverAerNet++ haben Forschende der Technischen Universität München (TUM) um MDSI Kernmitglied Porf. Angela Dai und des Massachusetts Institute of… [weiterlesen]

Künstliche Intelligenz (KI), die auf maschinellem Lernen basiert, bietet Chancen für die Lebenswissenschaften. In der Praxis zeigen sich aber immer wieder Probleme. Eine Ursache hierfür ist data leakage, also der unerwünschte Transfer von Informationen zwischen Trainings- und Testdaten. Forschende… [weiterlesen]

Nach einem Schlaganfall lassen sich bleibende Schäden oft reduzieren, wenn schnell gehandelt wird. Dabei ist es entscheidend, den Zeitpunkt des Schlaganfalls zu kennen. Ein Forschungsteam unter Beteiligung der Technischen Universität München (TUM) mit MDSI Direktor Prof. Daniel Rückert hat einen… [weiterlesen]