Julie Wild

Digitale Zwillinge revolutionieren Forschung & Gesellschaft! KI-basierte Persönlichkeitsmodelle ermöglichen präzise Verhaltensanalysen, bieten Chancen in Bildung & Psychologie, aber werfen auch ethische Fragen auf. Entdecke das Potenzial und die Grenzen dieser bahnbrechenden Technologie!

Streaming, Cloud-Computing und Smart Home: Unser digitaler Lebensstil verbraucht mehr Strom als uns bewusst ist. Ein vierstündiger Filmabend kostet so viel Energie wie die Produktion zweier Hamburger. Zeit, unseren digitalen Energiehunger unter die Lupe zu nehmen.

Du zahlst viel für eine Kilowattstunde Strom, während über deinem Kopf die Sonne scheint. Eine staatliche Solarfabrik könnte viel erreichen. Wir haben die Technologie, die Expertise und die Flächen – jetzt braucht es nur noch den Mut, Österreich zur Fabrik für die Energiewende zu machen.

Die digitale Revolution verschlingt Energie in einem nie dagewesenen Ausmaß. Während Künstliche Intelligenz und innovative Technologien unseren Alltag transformieren, zeichnet sich eine ernüchternde Realität ab: Der Hunger nach Strom wächst exponentiell.

Zwischen "Digital Detox" und der Sehnsucht nach mehr Offline-Zeit stellen sich viele Menschen die Frage: Wie können wir die Vorteile der Digitalisierung nutzen, ohne dabei unsere Aufmerksamkeit, sozialen Beziehungen und Lebensqualität zu opfern?

Was, wenn die Antwort auf die globale Suchmaschinen-Hegemonie nicht aus dem Silicon Valley kommt, sondern aus dem Herzen Europas? Mit der Gründung der European Search Perspective (EUSP) durch die Suchmaschinenpioniere Ecosia und Qwant wird dieser Traum allmählich zur Realität.

Die aktuelle Transformation entwickelt Affiliate-Marketing von einem reinen Performance-Kanal zu einem strategischen Marketing-Instrument. Getrieben durch verbesserte Datenanalytik, First-Party-Daten und die Integration neuer Medienformate, erlebt die Branche einen fundamentalen Wandel.

Forscher der UCLA entwickelten KI-Modell SLIViT zur schnellen und kostengünstigen Analyse von 3D-Medizinbildern. Durch Transfer Learning erkennt es Biomarker für verschiedene Krankheiten und könnte zukünftig die Diagnose und Behandlung weltweit verbessern.