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Künstliche Intelligenz

Dank KI: Komplette Milchstraße inklusive ihrer 100 Milliarden Sterne simuliert


Einem internationalen Forschungsteam ist es erstmals gelungen, die Milchstraße bis hinunter zu ihren etwa 100 Milliarden Sternen komplett zu simulieren, und zwar für einen Zeitraum von 10.000 Jahren. Das hat das japanische Forschungsinstitut Riken mitgeteilt, das die Arbeit geleitet hat. Demnach umfasst die Simulation nicht nur 100-mal so viele Sterne wie die bisher leistungsfähigsten Vorgänger, sie wurde auch 100-mal schneller fertiggestellt. Ermöglicht wurde das demnach durch die Einbeziehung von KI-Algorithmen. Das Vorgehen sei jetzt nicht nur für die Astrophysik von großem Wert, es könne auch bei der Erforschung des Klimawandels und von Wettermustern helfen, ergänzt die Forschungsgruppe.

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Wie die Forscherinnen und Forscher ausführen, konnten mit den bisher besten Simulationen nur maximal eine Milliarde Sterne modelliert werden, Berechnungen zur Milchstraße hatten also als kleinste Einheit immer nur Haufen aus 100 Sternen. Was individuellen Sternen passiert, wurde herausgerechnet. Das war aber vor allem problematisch, weil ein explodierender Einzelstern als Supernova weit über seine direkte Umgebung hinaus Einfluss nehmen kann. Gleichzeitig hätte es 36 Jahre gedauert, wenn man eine Million Jahre in der Entwicklung der Milchstraße mit der jetzt erreichten Detailgenauigkeit hätte simulieren wollen. Mit der jetzt entwickelten Methode würde das lediglich 115 Tage dauern.

Für die verbesserte Simulation hat das Team unter anderem ein KI-Modell mit hochaufgelösten Modellen von Sternenexplosionen trainiert, aus denen die Ausbreitung des ausgestoßenen Gases über 100.000 Jahre abgeleitet werden konnte. In der Folge müssen bei der Simulation der ganzen Galaxie keine Ressourcen mehr für diese Prozesse abgezweigt werden, schreibt das Team. Damit könnten gleichzeitig Dynamiken in der gesamten Galaxie simuliert und enger begrenzte Phänomene wie die Supernovae einbezogen werden. Zur Verifizierung hat das Team die Ausgabedaten mit denen etablierter Simulationen von Supercomputern abgeglichen.

Die Verantwortlichen geben sich überzeugt, dass ihre Herangehensweise auch in anderen rechenintensiven Wissenschaftszweigen eine große Hilfe darstellen kann. Sie verweisen auf Simulationen des Wetters, von Ozeanen und des Klimas insgesamt. In allen müssten eng begrenzte Prozesse mit systemweiten in Verbindung gebracht werden. Zudem zeige ihre Arbeit einmal mehr, dass durch KI beschleunigte Simulationen ein echtes wissenschaftliches Werkzeug sein können. Im konkreten Fall könnten sie uns beispielsweise aufzeigen, wie jene Stoffe in der Milchstraße entstanden sind, aus denen sich schließlich das Leben auf der Erde entwickelt hat. Die Forschungsarbeit dazu wurde zur Supercomputing-Konferenz SC 25 vorgestellt und ist öffentlich einsehbar.


(mho)



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Künstliche Intelligenz

Last Call: M365 Copilot für Fortgeschrittene – Profiwissen in fünf Sessions


Werden Sie zum Profi für Microsoft 365 Copilot – als Nutzer und Admin. Verstehen Sie die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von Copilot in allen M365-Apps Ihres Unternehmens. In unserem fünfteiligen Classroom Microsoft 365 Copilot für Fortgeschrittene – Profiwissen für Admins und Anwender im Unternehmen erhalten Sie einen tiefgehenden Einblick in das umfassende KI-Ökosystem von Microsoft. Spezifische Anwendungsfälle für Copilot sowie Expertenwissen zur Administration und Integration von Copilot in Ihre Unternehmensstrategie stehen dabei im Fokus.

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Als Einstieg in den Classroom legt unser Experte den Schwerpunkt auf die Analyse von Microsoft Copilot und dessen Integration in Microsoft 365 und Edge. Dabei demonstriert er anschaulich, wie Unternehmen diese Tools effizient einsetzen. Er erläutert praxisnah, wie der Copilot in Anwendungen wie Teams, Excel, Word und weiteren Tools den Arbeitsalltag erleichtert und für mehr Produktivität sorgt.

Im weiteren Verlauf des Classrooms konzentriert sich unser Experte auf Sicherheits- und Datenschutzaspekte bei der Einführung von Copilot. Dabei baut er auf den alltäglichen Einsatzfällen von Microsofts KI in Unternehmen auf. Er geht detailliert auf Pflichten und Möglichkeiten für Unternehmen ein, die diese berücksichtigen müssen, um sensible Daten zu schützen. Hier nimmt sich unser Experte ausreichend Zeit, um alle relevanten Details zu betrachten und auf Fragen der Teilnehmenden einzugehen.

Abschließend steht der strategische Einsatz von KI als Wettbewerbsvorteil im Mittelpunkt. Unser Experte betrachtet die Herausforderungen einer umfassenden KI-Transformation. Bei der Umsetzung nimmt das AI Competence Center (AICC) eine besondere Rolle ein. Dieses ist für die Steuerung und Priorisierung von nachhaltigen Innovationen zuständig.




Bereits ab dem zweiten Classroom oder einem Classroom und drei Videokursen rechnet sich unser Professional Pass mit Zugriff auf den gesamten heise academy Campus!

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Nach Abschluss des Classrooms, sind Sie in der Lage, den Microsoft 365 Copilot stärker in Ihrem Unternehmen einzusetzen und durch effizientere Abläufe zu profitieren. Die Termine sind:

  • 03. März: Einführung in KI, Microsoft Copilot für Edge und Microsoft 365 Copilot
  • 10. März: Microsoft 365 Copilot aus Nutzersicht entdecken und verstehen
  • 17. März: Microsoft 365 Copilot optimal nutzen und mit versteckten Optionen ausreizen
  • 24. März: Sicherer Einsatz von Microsoft 365 Copilot im Unternehmen
  • 31. März: KI-Governance-Modell für Admins und KI-Strategie – AICC, Transformation und strategische KI-Projekte

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Die Sessions haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen. Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmer können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen. Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website des Classrooms.

E-Mail-Adresse

Ausführliche Informationen zum Versandverfahren und zu Ihren Widerrufsmöglichkeiten erhalten Sie in unserer Datenschutzerklärung.


(cbo)



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Künstliche Intelligenz

Wissen schnell wiederfinden: Mächtige Suche und smarte Lesezeichen in Obsidian


Schnell wächst eine Notizensammlung in Obsidian so an, dass sie zu unübersichtlich wird, um in den Ordnern eine bestimmte Textstelle oder Notiz zu finden. Doch Obsidian enthält verschiedene Funktionen, um in umfangreichen Notizsammlungen oder Knowledge Bases Informationen schnell wiederzufinden. Sie können aktuelle Notizen anpinnen, mit Ordnern mehr Übersicht schaffen und häufig benötigte Notizen mit einem Lesezeichen versehen. Komplexere Notizsammlungen können Sie in einer Datenbankstruktur (Base) organisieren und dort nach Bedarf filtern und sortieren, um etwa zu erledigende Aufgaben anzuzeigen.

Doch häufig führt der schnellste Weg zu einer Datei oder Textstelle über die Suchfunktion von Obsidian. Die kann deutlich mehr als nur Suchbegriffe entgegennehmen, die wichtigsten Parameter stellen wir hier durch Beispiele vor. Das Suchergebnis können Sie als Lesezeichen oder in einer Notiz speichern – auch so, dass die Suche bei jedem Aufruf erneut aktualisiert wird.

Ein Beispiel: In einem Obsidian-Vault – also einer Notizensammlung – liegen unter anderem selbst geschriebene Texte für eine Zeitschrift. Um an einem davon weiterzuarbeiten, können Sie ein Lesezeichen dafür anlegen. Doch das müssten Sie für jeden aktuellen Artikel aufs Neue erledigen und natürlich die Lesezeichen für abgeschlossene Artikel wieder entfernen. Praktischer wäre da ein Lesezeichen, das automatisch die noch nicht abgeschlossene Texte listet. Ein dynamisches Lesezeichen präsentiert eine solche Liste stets aktuell. Wir zeigen, welche praktischen Möglichkeiten die Suche in Obsidian bietet und wie Sie diese für ein dynamisches Lesezeichen nutzen.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Wissen schnell wiederfinden: Mächtige Suche und smarte Lesezeichen in Obsidian“.
Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.



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YouTuber baut simplen Elektromotor aus Klemmbausteinen


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This article is also available in
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Der YouTuber Jamie vom YouTube-Kanal „Jamie’s Brick Jams“ hat einen funktionsfähigen Gleichstrom-Elektromotor aus Klemmbausteinen gebaut, der ohne komplizierte Steuerplatine auskommt und lediglich auf elektromagnetischen Prinzipien basiert. Zusätzlich zu den Klemmbausteinen werden nur Magnete, etwas Kupferdraht, ein Transistor und eine Batterie benötigt.

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Jamies Ziel war es, einen möglichst einfachen Elektromotor zu bauen, der ohne Steuerungselektronik, Drehzahlregler und mechanischen Kommutator auskommt. Der Bastler führte dazu die Funktionsweise eines Elektromotors auf dessen Kernprinzipien zurück.

Prinzipiell handelt es sich um eine einfache Sache: Sobald Strom durch Leiterspulen fließt, wird ein Magnetfeld erzeugt. Laufen sie in einem Magnetfeld eines Permanentmagneten (Permanentmagnetstator), führen die gegenseitigen Anziehungs- und Abstoßungskräfte zu einer Bewegung. Um einen kontinuierlichen Motorlauf zu erzielen, muss die Stromrichtung fortwährend umgepolt werden. Dadurch wird das Magnetfeld in der Leiterspule umgedreht. Um den Stromwechsel hinzubekommen, wird bei einfachen Elektromotoren ein Kommutator verwendet, der auf der Achse des Rotors sitzt.

Jamie baute den Rotor aus Klemmbausteinen und zwei starken runden Neodymmagneten mit 20 mm Durchmesser und 10 mm Dicke, die er auf einer Achse gegenüberliegend mit etwas Klebstoff so ausgewuchtet fixierte, dass ein leichtgängiger runder Lauf gewährleistet ist. Der Bastler nutzte nur eine einzige Antriebsspule für seinen Motor. Dazu wickelte er 0,6 mm starken Kupferdraht mit 150 Windungen um eine Klemmbaustein-Konstruktion auf.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

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Das Video zeigt den Bau und die Funktion des Elektromotors aus Klemmbausteinen.

Fließt Strom durch diese Spule, entsteht ein Magnetfeld, das die Permanentmagnete des Rotors abstößt oder anzieht. Dabei reicht es aus, exakt getaktete Stromimpulse von der angeschlossenen 9-Volt-Batterie abzugeben, um den Rotor in einen gleichmäßigen Lauf zu versetzen. Um dafür das genaue Timing zu erreichen, erstellte Jamie eine Sensorspule mit 100 Windungen aus dünnem Kupferdraht. Sobald einer der beiden Magnete an der Sensorspule vorbeifährt, wird ein Strom induziert. Dieses Signal verwendet der YouTuber, um damit einen TIP31C-Transistor anzusteuern. Der Transistor nutzt das Signal, um einen kurzen Stromimpuls von der Batterie an die Ansteuerungsspule zu schalten. Die so genau getakteten Stromimpulse sorgen für einen kontinuierlichen Umlauf des Rotors. Eine optionale LED zeigt durch das Blinken die Taktung des Stromimpulses an.

Der Rotor des Elektromotors aus Klemmbausteinen muss zu Beginn angestoßen werden, erreicht dann aber eine Drehzahl von knapp 4000 U/min. Ein 1:3-Getriebe reduzierte die Drehzahl auf etwa 1300 U/min, erhöhte jedoch das Drehmoment.

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Der Maker baute einen weiteren Elektromotor mit insgesamt acht Permanentmagneten auf einer größeren Rotorscheibe, was den Lauf gleichmäßiger werden ließ und zu einem höheren Drehmoment bei niedrigerer Drehzahl von 480 U/min führte.

Den ersten Motor montierte er auf ein einfaches Fahrzeug mit Klemmbausteinen, das er mit einer fernsteuerbaren Lenkung versah. Der Elektromotor aus Klemmbausteinen trieb das Fahrzeug problemlos an. Eine Regulierung der Geschwindigkeit über die Drehzahl des Elektromotors ist jedoch nicht möglich.


(olb)



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