IBM und die ETH Zürich haben eine zehnjährige Forschungspartnerschaft angekündigt – für hybride Algorithmen an der Schnittstelle von KI und Quantencomputing. IBM finanziert neue Professuren an der ETH.
Während andere Länder auf Rechenleistung setzen, investiert die IBM-ETH-Partnerschaft in die mathematischen Grundlagen, die bestimmen, was mit dieser Rechenleistung überhaupt möglich ist.
IBM und die ETH Zürich haben eine zehnjährige Forschungspartnerschaft angekündigt – für hybride Algorithmen an der Schnittstelle von KI und Quantencomputing. IBM finanziert neue Professuren an der ETH.
Am 31. März gaben IBM und die ETH Zürich die Partnerschaft bekannt. Sie konzentriert sich auf vier Forschungsbereiche: Optimierungs- und kombinatorische Probleme, Differentialgleichungen und dynamische Systeme, lineare Algebra und Hamiltonian-Simulationen sowie Modellierung komplexer Systeme.
IBM unterstützt den Aufbau neuer ETH-Professuren und finanziert Forschungsprojekte. Der hybride Ansatz – klassisch, KI-gestützt und quantenbasiert kombiniert – soll Probleme lösen, die mit einzelnen Methoden nicht effizient berechenbar sind.
Die Partnerschaft baut auf der langjährigen IBM-ETH-Zusammenarbeit auf. IBM Research Zürich in Rüschlikon ist seit Jahrzehnten ein Zentrum für Grundlagenforschung – hier wurden unter anderem das Rastertunnelmikroskop und die Hochtemperatur-Supraleitung entdeckt (beide Nobelpreise).
Die Initiative ist mehr als ein Forschungsvertrag: Sie positioniert die Schweiz als Standort für die nächste Algorithmen-Generation. Während andere Länder auf Rechenleistung setzen (Nvidia-GPUs, Datacenter-Bau), investiert diese Partnerschaft in die mathematischen Grundlagen, die bestimmen, was mit dieser Rechenleistung überhaupt möglich ist.
Während die KI-Branche immer grössere Modelle baut, geht CERN den umgekehrten Weg: Ultrakompakte KI-Modelle, physisch in FPGAs eingebrannt, filtern die gewaltige Datenmenge des Large Hadron Collider in Echtzeit.
Nicht jedes Problem braucht ein 1-Billion-Parameter-Modell – manchmal reicht ein Entscheidungsbaum in Silizium, wenn man das Problem gut genug versteht.
Fields-Medaillenträger Terence Tao hat in seinem neusten Paper einen mathematischen Beweis von ChatGPT übernommen. Gleichzeitig veröffentlicht Donald Knuth ein Paper namens «Claude's Cycles». Zwei der grössten Mathematiker unserer Zeit – in derselben Woche von KI überzeugt.
Terence Tao und Donald Knuth – zwei der einflussreichsten Mathematiker – haben in derselben Woche ihre KI-Skepsis revidiert, basierend auf konkreten Ergebnissen.
Sakana AIs «AI Scientist» hat den Peer-Review-Prozess von Nature bestanden. Zum ersten Mal veröffentlicht das renommierteste Wissenschaftsjournal der Welt eine Studie über ein System, das eigenständig forscht – von der Idee bis zum fertigen Paper.
Sakana AIs AI Scientist hat den Nature-Peer-Review bestanden – und ein begleitendes Editorial fordert neue Regeln für KI-generierte Forschung.
