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ByzFL: Vertrauenswürdige KI bauen, ohne Datenquellen zu vertrauen

2025-04-10

Heutige KI-Modelle basieren auf massiven, zentralisierten Datensätzen, was Sicherheits- und Datenschutzbedenken aufwirft. Forscher der EPFL haben ByzFL entwickelt, eine Bibliothek, die Federated Learning verwendet, um KI-Modelle auf dezentralisierten Geräten zu trainieren, ohne Daten zu zentralisieren. ByzFL erkennt und mindert bösartige Daten und gewährleistet Robustheit und Sicherheit, besonders wichtig für kritische Anwendungen wie Gesundheitswesen und Transport. Es bietet eine innovative Lösung zum Aufbau vertrauenswürdiger KI-Systeme.

GOAT-Roboter: Formveränderung für überlegene Geländegängigkeit

2025-03-03

Forscher der EPFL haben GOAT entwickelt, einen bioinspirierten Roboter, der seine Form dynamisch verändern kann, um verschiedene Gelände zu bewältigen. Im Gegensatz zu traditionellen Robotern, die auf komplexe Wegplanung und zahlreiche Sensoren angewiesen sind, durchquert GOAT anspruchsvolle Umgebungen (unwegsames Gelände, Wasser) effizient, indem er zwischen einer flachen Rover- und einer Kugelform wechselt. Diese Formveränderung, kombiniert mit flexiblen Materialien, minimiert den Energieverbrauch. Beispielsweise kann er passiv bergab rollen, um Energie zu sparen, oder durch Hindernisse schwimmen. Inspiriert von verschiedenen Tieren, verwendet GOAT kostengünstige Materialien. Zukünftige Anwendungen umfassen Umweltmonitoring, Katastrophenhilfe und sogar die Erforschung des Weltraums.