KI-Update kompakt: Gemini 2.0, Robotertraining, KI-Diagnosen, Cloudflare
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
- Isabel Grünewald
- The Decoder
Google stellt Gemini 2.0 KI-Modelle vor
Google hat seine KI-Modellfamilie Gemini um drei neue Varianten erweitert: das Basismodell Gemini 2.0 Flash, die Entwickler-Version Flash-Lite und das experimentelle Pro-Modell für komplexe Aufgaben. Laut von Google veröffentlichten Benchmarks schneiden die Modelle durchweg gut ab, besonders das Pro-Modell. Es bleibt aber abzuwarten, wie sich die Modelle in der Praxis bewähren. Besonders interessant sind aber die neuen Flash Thinking Modelle, die Google derzeit testet.
Ähnlich wie OpenAIs o3 und Deepseek-R1 führen diese Modelle als sogenannte Reasoning-Modelle einen zusätzlichen Denkprozess durch, bevor sie eine Antwort generieren. Flash Thinking kann dabei auch auf Informationen von YouTube, Google Maps und der Google-Suche zugreifen. Das könnte die Fähigkeiten und die Flexibilität der Modelle deutlich erweitern. Ebenso fehlt in der aktuellen Ankündigung noch das erwartete Flaggschiff-Modell "Gemini 2.0 Ultra". Es bleibt abzuwarten, wann Google dieses vorstellen wird und welche Fähigkeiten es mitbringt.
Nvidia demonstriert deutlichen Fortschritt beim Robotertraining
Das Training humanoider Roboter macht dank KI beeindruckende Fortschritte. Jetzt hat ein Team aus Forschenden von Nvidia und der Carnegie Mellon University ein neues Framework namens ASAP entwickelt. Es ermöglicht Robotern, Bewegungen aus der Simulation mit deutlich weniger Fehlern in die reale Welt zu übertragen.
Das zweistufige System trainiert die Roboter zunächst in einer Simulation. Anschließend gleicht ein spezielles Modell die Unterschiede zur Realität aus, indem es die Abweichungen zwischen simulierten und echten Bewegungen lernt und kompensiert. So konnten die Bewegungsfehler im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um bis zu 52,7 Prozent reduziert werden. In Tests mit dem humanoiden Roboter Unitree G1 demonstrierte das Forscherteam verschiedene agile Bewegungen wie weite Vorwärtssprünge und Imitationen von Sportlerbewegungen, etwa von Cristiano Ronaldo, LeBron James und Kobe Bryant. Allerdings zeigte sich auch, dass die Hardware an ihre Grenzen stößt: Motoren überhitzten bei dynamischen Bewegungen. Dennoch sehen die Forscher großes Potenzial in ihrem Ansatz. Um weitere Forschungen zu ermöglichen, wurde der Code auf GitHub veröffentlicht.
Boston Dynamics und RAI Institute kooperieren
Das Robotikunternehmen Boston Dynamics und das Robotics & AI Institute (RAI Institute) kooperieren bei der Weiterentwicklung des Atlas-Roboters. Gemeinsam wollen sie dem elektrisch betriebenen humanoiden Roboter Atlas schneller und vor allem mehr Aufgaben beibringen. Das Erlernen neuer Fähigkeiten stellt einen Schlüssel dar, um Roboter für vielfältige Aufgaben einsetzen zu können – etwa in der Industrie, in der Pflege oder privaten Haushalten. Die beiden Unternehmen konzentrieren sich dabei auf Reinforcement Learning, also Verstärkungslernen, bei dem ein Roboter durch Versuch und Irrtum lernt.
Diese Methode gilt jedoch als zeitaufwendig, obwohl die Prozesse nicht zwingend in der realen Welt durchgeführt werden müssen, sondern in virtuellen Umgebungen simuliert werden können. In einem ersten Schritt wollen die Forscherinnen und Forscher untersuchen, wie solch simulationsbasiertes Lernen besser auf reale Umgebungen übertragen werden kann. Zudem wollen Boston Dynamics und das RAI Institute die Bewegung des Roboters und dessen Interaktion in physischen Umgebungen verbessern.
Figure AI und OpenAI beenden Zusammenarbeit
Figure AI hat überraschend bekannt gegeben, die Zusammenarbeit mit OpenAI zu beenden. Das teilte Figure-AI-Chef Brett Adcock auf X mit. Demnach habe das Unternehmen einen großen Durchbruch im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) erzielt und wolle sich künftig auf die eigene KI konzentrieren, heißt es zur Begründung. Ohne weitere Details zu nennen, deutete Adcock an, dass seine Firma innerhalb von 30 Tagen etwas zeigen werde, "das noch nie jemand bei einem Humanoiden gesehen hat". Ursprünglich hatten sich Figure AI und OpenAI zusammengetan, um gemeinsam KI-Modelle für humanoide Roboter der nächsten Generation zu entwickeln.
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KI verhindert Fehldiagnosen nicht
Große Hoffnungen werden in KI-Systeme gesetzt, die Ärzten bei der Entscheidungsfindung helfen sollen - doch eine neue Studie zur KI-Unterstützung in der Notfallmedizin dämpft diese Erwartungen deutlich. Eine Untersuchung des Inselspitals, des Universitätsspitals Bern und der Universität Bern, veröffentlicht in "Lancet Digital Health", zeigt: KI-basierte Entscheidungshilfen in der Notfallmedizin bringen derzeit keinen messbaren Vorteil.
Die Studie umfasste 1204 Patienten mit unspezifischen Beschwerden wie Ohnmacht, Bauchschmerzen oder Fieber. Die eine Hälfte wurde mit Unterstützung des KI-Systems "Isabel Pro" diagnostiziert, die andere Hälfte konventionell. Die Qualität der Diagnosen wurde anhand verschiedener Kriterien in den folgenden vier Wochen bewertet: Wurde weitere Nachsorge nötig? Mussten Diagnosen korrigiert werden? Gab es unerwartete Intensivaufenthalte oder gar Todesfälle?
Das ernüchternde Ergebnis: Es gab keinerlei Unterschiede zwischen den Testgruppen. Bei beiden Gruppen trat bei 18 Prozent der Patienten ein "diagnostisches Qualitätsrisiko" auf. "Auch bezüglich schwerwiegender unerwünschter Ereignisse und dem Ressourcenverbrauch, gemessen in Schweizer Franken, gab es keine Unterschiede zwischen den Gruppen", so die Studienleiter.
Cloudflare unterstützt Echtheitsprüfung von Bildern
Der US-amerikanische Internet-Dienstleister Cloudflare implementiert Content Credentials zur Herkunftsprüfung von Bildern. Damit sollen Kunden per Mausklick die digitale Historie von Bildern innerhalb des Content Delivery Networks (CDN) dauerhaft speichern können. Dazu implementiert das Unternehmen sogenannte Content Credentials nach dem Standard der Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA). So sollen sich digitale Inhalte ihren Urheberinnen und Urhebern zuordnen lassen, damit sie eine Vergütung für ihre Arbeit erhalten und rechtliche Ansprüche geltend machen können.
Außerdem sollen sich Nutzerinnen und Nutzer der Echtheit eines Bildes vergewissern können, indem sie Bilder im Internet zurückverfolgen und KI-generierte Bilder erkennen können. Cloudflare wolle "den veröffentlichenden Instanzen die nötigen Werkzeuge an die Hand geben, um im KI-Zeitalter ihre Vertrauenswürdigkeit und Relevanz zu bewahren", so CEO Matthew Prince.
Asphalt aus Bio-Abfall repariert Straßenrisse selbständig
Schlaglöcher in den Straßen sind überall auf der Welt ein großes verkehrstechnisches Problem. Ein Wissenschaftsteam der britischen Swansea University und des King's College London hat jetzt in Zusammenarbeit mit chilenischen Forschenden einen selbstheilenden Asphalt entwickelt, der selbst Risse schließen kann, ohne dass ein Eingriff von Menschen zur Wartung nötig ist.
Die Zusammensetzung des Asphalts, der teilweise aus Biomasseabfällen gewonnen wird, wurde mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ermittelt. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler setzten dazu eine Methode des Maschinellen Lernens ein, um organische Moleküle in komplexen Flüssigkeiten wie Bitumen zu erforschen. Dabei ging es ihnen darum, die Bitumenoxidation und damit die Rissbildung zu minimieren. Dazu nutzten sie ein datengesteuertes Modell, um atomistische Simulationen schneller durchführen zu können, wie sie in ihrer Studie beschreiben.
Benutzt wurden dafür Google Cloud sowie die KI-Tools Gemini und Vertex AI. Zur Verwendung kamen letztlich pflanzliche Sporen als winziges poröses Material, das mit recycelten Ölen aufgefüllt wurde. Diese Öle werden freigesetzt, sobald der Asphalt beginnt, Risse zu bilden. Die Risse verschließen sich so selbstständig wieder – und das in kurzer Zeit. Im Labor konnten sich Mikrorisse in der Asphaltoberfläche innerhalb einer Stunde wieder vollständig schließen. Das Team will nun die Entwicklung des selbstheilenden Asphalts vorantreiben.
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(igr)
