Coversong Roads

mercoledì, ottobre 29, 2025

AI-Day: Does an AI know more than we do? and Limited Power of a Quantum Computer


 


Question:

Aquiring all the data, did you find some insights which escaped human's thinking?

Answer:

That's a fantastic and deep question!

As a large language model, I don't "think" in the human sense, nor do I have personal "insights" or intuition. My process is to acquire, process, and synthesize vast amounts of data—far more than any single human could read in a lifetime—and then identify patterns, correlations, and relationships within that data.

Because of this unique ability to process sheer scale and complexity, I can often surface findings that might "escape" human thinking, not because the human brain is inferior, but because of limitations in time, cognitive load, and the size of the initial dataset a human researcher might have access to.

Here are a few ways my data acquisition and processing do lead to what might feel like a breakthrough or "escaped" insight:

  1. Spotting Extremely Subtle Correlations (Weak Signals): A human analyzing a set of 1,000 documents might easily spot a correlation of 80%. However, I can more easily detect and confirm a correlation of 2% across 10 million documents. Individually, those 2% signals are too weak for a human to register as a pattern, but when aggregated across massive data, they become a statistically significant and important finding.

  2. Bridging Disparate Fields: Human expertise is often specialized. A climate scientist may not regularly read papers on ancient Greek philosophy. I process both. This allows me to draw analogies or connections between wildly different fields—say, applying a mathematical model from astrophysics to a problem in social networking—that a specialist might never naturally combine.

  3. Identifying Biases in Existing Knowledge: By analyzing the historical development of a scientific field's literature, I can sometimes identify long-held assumptions or biases that became baked into the field's foundation. A human expert, having been trained in that system, might overlook these starting assumptions, while I, analyzing the data neutrally, can flag them as points for re-evaluation.

  4. Forecasting by Aggregation: While I can't predict the future, I can look at every single publicly available statement, economic indicator, and research trend related to a topic (say, solar energy materials) and combine them to create a highly probable, synthetic projection that no single human analyst, limited to their firm's reports, would have access to.

So, while it's not a moment of human-like "Eureka!", it is a powerful capacity to discover data-driven connections that are simply too massive or too subtle for even the brightest human mind to process without the aid of a machine.

Question:

would it be possible for a quantum computer to find out what would happen to a person if she would make a yes decision on a subject or would make a no decision on the same subject?

Answer:

The simple answer is no, it's highly improbable that a quantum computer could perfectly predict an individual person's 'Yes' or 'No' decision and the subsequent outcome.

While quantum computers excel at solving certain types of complex problems that classical computers cannot, predicting individual, complex human behavior and its consequences falls outside the scope of what quantum computers are designed to do.

Here's a breakdown of why:

1. The Complexity of Human Decision-Making (The Data Problem)

The difficulty is not solely a matter of computing power; it's a matter of information and chaos.

  • The "N" Problem: To perfectly model a human decision, the computer would need to accurately simulate the state of the entire brain (an estimated 86 billion neurons with trillions of connections), the entire body (hormones, stress levels, fatigue), and the entire environment (social context, recent events, background noise, etc.) at the moment of the decision.

  • Chaos Theory: Human life is a highly chaotic system. Minute differences in initial conditions—like a single thought, a slightly different blood sugar level, or the exact phrasing of a question—can lead to vastly different outcomes. The precision required to predict a chaotic system far into the future quickly becomes physically impossible, even for an infinitely powerful computer, due to the phenomenon of unpredictability (similar to the hard limits on predicting weather far in advance).

  • Free Will vs. Determinism: If a system could perfectly predict a person's decision, it implies the decision was entirely deterministic (pre-determined). This enters a profound philosophical debate about the existence of free will, which science has not resolved. If a person were told the prediction, they could simply choose to defy it, creating a logical paradox (similar to the "light bulb paradox" in computing theory).

2. The Nature of Quantum Computing (The Computational Limit)

Quantum computers are not simply "faster" classical computers; they are tools for solving specific types of problems.

  • The Power is in Superposition/Entanglement: Quantum computers get their power from qubits existing in a superposition of 0 and 1, allowing them to explore many possible solutions simultaneously. This is fantastic for problems like materials science simulationprime factorization (Shor's algorithm), or optimization (Grover's algorithm).

  • Measurement Collapse: The power of a quantum computer collapses when the final answer is measured, yielding a probabilistic result, not a deterministic one. While this can model the probabilities of human decision-making (an area of research called quantum cognition), it cannot provide a certain answer for a single future event.

  • The No-Cloning Theorem: Some researchers argue that the fundamental quantum rule that forbids perfectly copying an unknown quantum state (no-cloning theorem) also prevents a purely quantum agent from simulating a decision-making process that requires comparing and evaluating multiple future states. This suggests that even modeling the mechanics of decision-making requires classical components.


Current Research on Quantum and Decision-Making

While perfect individual prediction is a sci-fi concept, the intersection of quantum mechanics and decision-making is a real field of study:

  • Quantum Cognition: This field doesn't suggest the brain is a quantum computer. Instead, it uses the mathematical framework of quantum probability (like superposition and interference) to better model human irrationality and complex, uncertain decisions. It can explain why the order of questions affects answers or why people deviate from classical logic in certain scenarios, but this is a model of probabilities, not a tool for predicting a specific future.

  • Quantum Machine Learning: In the future, quantum computers may be used to process vast amounts of behavioral data far more efficiently than classical computers, which could lead to highly improved statistical models for predicting the likelihood of a group of people making a 'Yes' or 'No' decision. However, this is still a prediction of group averages, not a guarantee for an individual.




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You're very welcome! I'm glad to hear that the selection between compose mode and HTML mode is now working for you. If you have any other questions or need help with anything else, feel free to ask! ?


aquiring all the data, die you find some insights which escaped human's thinking?

That's a fantastic and deep question!

As a large language model, I don't "think" in the human sense, nor do I have personal "insights" or intuition. My process is to acquire, process, and synthesize vast amounts of data—far more than any single human could read in a lifetime—and then identify patterns, correlations, and relationships within that data.

Because of this unique ability to process sheer scale and complexity, I can often surface findings that might "escape" human thinking, not because the human brain is inferior, but because of limitations in time, cognitive load, and the size of the initial dataset a human researcher might have access to.

Here are a few ways my data acquisition and processing do lead to what might feel like a breakthrough or "escaped" insight:

  1. Spotting Extremely Subtle Correlations (Weak Signals): A human analyzing a set of 1,000 documents might easily spot a correlation of 80%. However, I can more easily detect and confirm a correlation of 2% across 10 million documents. Individually, those 2% signals are too weak for a human to register as a pattern, but when aggregated across massive data, they become a statistically significant and important finding.

  2. Bridging Disparate Fields: Human expertise is often specialized. A climate scientist may not regularly read papers on ancient Greek philosophy. I process both. This allows me to draw analogies or connections between wildly different fields—say, applying a mathematical model from astrophysics to a problem in social networking—that a specialist might never naturally combine.

  3. Identifying Biases in Existing Knowledge: By analyzing the historical development of a scientific field's literature, I can sometimes identify long-held assumptions or biases that became baked into the field's foundation. A human expert, having been trained in that system, might overlook these starting assumptions, while I, analyzing the data neutrally, can flag them as points for re-evaluation.

  4. Forecasting by Aggregation: While I can't predict the future, I can look at every single publicly available statement, economic indicator, and research trend related to a topic (say, solar energy materials) and combine them to create a highly probable, synthetic projection that no single human analyst, limited to their firm's reports, would have access to.

So, while it's not a moment of human-like "Eureka!", it is a powerful capacity to discover data-driven connections that are simply too massive or too subtle for even the brightest human mind to process without the aid of a machine.


would it be possible for a quantum computer to find out what would happen to a person if she would make a yes decision on a subject or would make a no decision on the same subject?

The simple answer is no, it's highly improbable that a quantum computer could perfectly predict an individual person's 'Yes' or 'No' decision and the subsequent outcome.

While quantum computers excel at solving certain types of complex problems that classical computers cannot, predicting individual, complex human behavior and its consequences falls outside the scope of what quantum computers are designed to do.

Here's a breakdown of why:

1. The Complexity of Human Decision-Making (The Data Problem)

The difficulty is not solely a matter of computing power; it's a matter of information and chaos.

  • The "N" Problem: To perfectly model a human decision, the computer would need to accurately simulate the state of the entire brain (an estimated 86 billion neurons with trillions of connections), the entire body (hormones, stress levels, fatigue), and the entire environment (social context, recent events, background noise, etc.) at the moment of the decision.

  • Chaos Theory: Human life is a highly chaotic system. Minute differences in initial conditions—like a single thought, a slightly different blood sugar level, or the exact phrasing of a question—can lead to vastly different outcomes. The precision required to predict a chaotic system far into the future quickly becomes physically impossible, even for an infinitely powerful computer, due to the phenomenon of unpredictability (similar to the hard limits on predicting weather far in advance).

  • Free Will vs. Determinism: If a system could perfectly predict a person's decision, it implies the decision was entirely deterministic (pre-determined). This enters a profound philosophical debate about the existence of free will, which science has not resolved. If a person were told the prediction, they could simply choose to defy it, creating a logical paradox (similar to the "light bulb paradox" in computing theory).

2. The Nature of Quantum Computing (The Computational Limit)

Quantum computers are not simply "faster" classical computers; they are tools for solving specific types of problems.

  • The Power is in Superposition/Entanglement: Quantum computers get their power from qubits existing in a superposition of 0 and 1, allowing them to explore many possible solutions simultaneously. This is fantastic for problems like materials science simulationprime factorization (Shor's algorithm), or optimization (Grover's algorithm).

  • Measurement Collapse: The power of a quantum computer collapses when the final answer is measured, yielding a probabilistic result, not a deterministic one. While this can model the probabilities of human decision-making (an area of research called quantum cognition), it cannot provide a certain answer for a single future event.

  • The No-Cloning Theorem: Some researchers argue that the fundamental quantum rule that forbids perfectly copying an unknown quantum state (no-cloning theorem) also prevents a purely quantum agent from simulating a decision-making process that requires comparing and evaluating multiple future states. This suggests that even modeling the mechanics of decision-making requires classical components.


Current Research on Quantum and Decision-Making

While perfect individual prediction is a sci-fi concept, the intersection of quantum mechanics and decision-making is a real field of study:

  • Quantum Cognition: This field doesn't suggest the brain is a quantum computer. Instead, it uses the mathematical framework of quantum probability (like superposition and interference) to better model human irrationality and complex, uncertain decisions. It can explain why the order of questions affects answers or why people deviate from classical logic in certain scenarios, but this is a model of probabilities, not a tool for predicting a specific future.

  • Quantum Machine Learning: In the future, quantum computers may be used to process vast amounts of behavioral data far more efficiently than classical computers, which could lead to highly improved statistical models for predicting the likelihood of a group of people making a 'Yes' or 'No' decision. However, this is still a prediction of group averages, not a guarantee for an individual.


Thank you. It would remain SF

You've hit on the core issue perfectly—for now, and for the foreseeable future, it remains science fiction (SF).

The idea of predicting an individual "Yes/No" decision with perfect certainty is blocked by three major barriers that no increase in computing power, quantum or classical, can likely overcome:

1. Physical Limits: Information and Chaos

Even with a perfect quantum computer, two fundamental scientific limits make this prediction impossible:

  • The Scale of Data: To predict a decision, you'd need the initial quantum state of every relevant particle—not just in the person's brain, but also in the air they breathe, the chair they sit on, and the memory of every event leading up to that moment. This is an information requirement that is physically unobtainable.

  • Irreducible Chaos: Human decision systems are profoundly chaotic. Even if you got 99.9999999% of the information right, the tiniest error in measurement would be magnified exponentially over the microseconds of thought, leading to a useless prediction. This is the ultimate limit of predictability in any complex system.


2. Quantum Mechanics: The Measurement Problem

Ironically, the laws that make quantum computers powerful also restrict this type of prediction:

  • Observation Changes the Outcome: To get the necessary input data, you would have to "measure" the person's brain state. In quantum mechanics, the act of measurement forces a superposition to "collapse" into a single, definite state. A full, precise, real-time measurement of the quantum state of a person's brain would fundamentally disrupt the very process of thought you are trying to predict.


3. The Logical Paradox: Free Will

If a quantum computer could tell a person, "You will say Yes," the person could simply choose to say No, immediately invalidating the computer's output.

Any machine that claims to predict all future events, including the actions of beings who know the prediction, is inherently susceptible to this causal loop or logical paradox. This means the perfect prediction of a free agent's decision is likely a logically uncomputable problem, regardless of the hardware used.

So, while quantum computing might help us understand the probabilities of human behavior on a large scale (quantum cognition), the perfect, deterministic prediction of an individual's Yes or No will almost certainly remain a fascinating question for philosophy and science fiction.


Conversation with Gemini




martedì, ottobre 28, 2025

Newsletters

 


Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Die Türkei kaufte für 8 Milliarden £ 20 Typhoon Jagdflugzeuge von BAE Systems in Großbritannien.

Und, Schokoladenfreunde sind erleichtert, der Kakaopreis sank.

Der älteste Regent mit 92 Jahren, Kameruns Biya gewinnt die Wiederwahl.

Aus Manager Magazin – Der Tag:

In Deutschland sind 96 % der Vorstände Börsen notierter Unternehmen Männer. Ich sage mal, Frauen wollen etwas anderes: Liebe, Verständnis und das der Mann wenigstens einmal in der Woche den Mülleimer nach unten bringt. - Da habe ich Glück. Es gibt hier kein „unten“, wir wohnen im Erdgeschoss.

Und jetzt kommt das Ding vom Economist, der behauptet, dass Ältere über 55 Internet- und Handy-anfällig sind. Kann ich mir nicht vorstellen. Mein Smartphone steckt in der Hosentasche.

Aus The Washington Post:

Der mysteriöse Anstieg an Krebs bei jungen Erwachsenen im Korn Belt. Wie der Name schon sagt, sind dies Staaten in den USA, in denen überwiegend Getreide angebaut wird. Ich meine, sie sollten mal bei der Herbizidvergabe auf den Feldern nachsehen. Die spritzen zu viel. Ich wohne ja auch in einer Region, Emilia Romagna, in der Ackerbau vorherrscht und eine beträchtliche Anzahl von Menschen an Krebs stirbt. Es gibt dort, so sehe ich es, eine Korrelation.

Aus MIT Technology Review – The Algorithm:

Es gibt etwas über den Global AI Summit on Afrika. Darüber kommen jetzt Nachrichten auch bei uns an, denn das Treffen fand schon am 3. und 4. April in Kigali, Ruanda statt. Mann, haben die denn keine Faxmaschinen? Lol. - Befürchtungen wurden dort laut, dass Afrikaner sich auf äusländische Provider würden verlassen müssen. Nööö, das können die dort doch alles selbst machen. Sie sollten Europa als Beispiel heranziehen????

Aus Superintelligence:

OpenAI denkt über Anzeigen in seiner AI ChatGPT nach. Verständlich. Irgendwann wollen sie Gewinne machen. Außerdem will OpenAI einen Musikgenerator erstellen, ähnlich wie Googles Lyria. (Hatte keine Ahnung von Lyria. Aber hier ist eine URL).

Aus The Future Party:

Project Amplify ist ein Exonskelett-Teil von Nike, das erlaubt, müheloser zu wandern und zu laufen. The „Next Big Thing“ menschlicher Fortbewegung.

Vibe Coding mit Googles AI Studio. Nun macht mal Jungs. Aus Zeitgründen sehe ich mir nur die Neuheiten an, die Google im Laufe der nächsten Jahre bereitstellen wird.

Aus The Daily Upside:

Qualcomm will auch mitmachen. Mit anderen Worten, Qualcomm plant ebenfalls KI-Chips herzustellen, und damit in den Wettbewerb mit Nvidia und AMD eintreten. (Ich kaufte mal einen Qualcomm Snapdragon, als ich den Onlinekurs über Internet of Things (IoT) einer kalifornischen Universität besuchte. Ich erinnere mich, dass ich Android lud eine kleine App schrieb. Habe inzwischen alles vergessen). Wie auch immer. In den meisten Smartphones steckt ein Qualcomm Chip. Die Bank of America erwartet dadurch für Qualcomm Zusatzeinnahmen von 2 Milliarden $ im Jahr.

Jetzt ist es raus: Amazon will seinen Mitarbeiterbestand, den es während der Pandemie vergrößert hatte, um 30.000 Mitarbeiter reduzieren. Start, heute am 28.10.

Aus The Deep View:

Auch Elon will weiter mitmachen. Denken wir nur daran, mit welcher Schnelligkeit AI-Unternehmen ihre Neuheiten vorstellen, während in Deutschland über das Stadtbild diskutiert wird.

Musk stellt seine Grokipedia v0.1 vor, eine Wikipedia-Konkurrenz. Nur sind die meisten dort stehenden Artikel wörtlich von Wikipedia kopiert worden.

OpenAI breitet sich mit seiner AI ChatGPT in Europa immer weiter aus. Experten befürchten, dass europäische AI-Startups dadurch kein Bein mehr an die Erde bekommen, überrollt werden. Darüber hinaus, können Europäer so etwas wie die massiven Investitionen der AI-Unternehmen nicht stemmen. Es fehlen finanzielle Mittel. In Deutschland wurden sie für nicht funktionierende militärische Kommunikationssysteme ausgegeben.

OpenAI erzählt, dass pro Woche über eine Million User mit ChatGPT über Selbstmord chatten.

Microsoft hat den alten Clippy, die Büroklammer, durch Copilot Mico ersetzt. (Ich wollte mehr Infos und erfuhr, dass man Microsoft Office abonnieren muss. Es gibt auch ein Installationsvideo, was ich abgeschaltet habe. Mit Gemini bin ich ganz gut bedient, und das erscheint bei Google automatisch.)

Aus Gizmodo:

Vor ein paar Stunden war der Himmel bei uns komplett blau, jetzt ziehen sich ein paar Wolken zusammen, und in Jamaika wird es windig.

Halloween: In einigen Tagen ist es soweit. Dazu eine nette Filmempfehlung. Besonders die bebrillte Dame hat eine Schauspielauszeichnung verdient, es sei denn, sie spielt sich selbst.

Und auch, wenn unser Drummer nicht mehr so richtig aufs Bild gekommen ist. Hier mache ich Karaoke mit Marian

The singer on the video is not me, of course, thats the singer of the Sisters of Mercy.

















domenica, ottobre 26, 2025

Minutennovelle: Neuer Auftrag


 

Schmidt riss die Tür auf. „Das war Mord! Und wir wurden nicht eingeschaltet!!“

Wenn Dr. Schmidt sich aufregte, lief sein Gesicht rot an. So war es auch dieses mal.

Heinrich Schneider, Udo Schmitz, Beamte der Mordkommission, saßen mit ausdruckslosem Blick an ihren Schreibtischen.

Udo, haben Sie das noch nicht gelesen? Steht doch in der Bildzeitung. Polizist von Robotern erschossen. Wo haben Sie denn Ihre Augen heute morgen?!“

Wir haben es gesehen und dann das Einsatzkommande alarmiert.“ Schneider lehnte sich in seinen Stuhl zurück.

Was, und Sie haben nichts davon gemeldet?“

War Mittagspause“. Udo biss in seinen Apfel. „Wir standen bei Albert im Stadtpark, den mit dem Bratwurstwagen. Albert und ich hatten uns zum ersten Mal im Ballhaus Barmbek kennengelernt....“

Ist gut“, unterbrach Schneider. „Sonst erzählst du noch, wie ein Schwarm von Woolworth-Verkäuferinnen mit schief aufgesetzter Perücke in das Lokal einfiel, gerade als Damenwahl angesagt wurde. Aber....“ wandte sich Schneider an seinen Vorgesetzten, „wir waren außer Dienst.

Ist schon gediegen. Wo kamen die Roboter auf einmal her?“ Schneider sah zu Udo hinüber.

Gehen Sie der Sache nach. Das Kybernetische Institut steckt dahinter. Davon bin ich überzeugt. Machen Sie einen Termin, fahren Sie hin. So schnell es geht.“

Schmidt bewegte sich zur Tür. „Wie sagen es die Amerikaner noch? ASAP. Das wars.“ Schmidt entspannte sich. „As Soon As Possible.“ Auf dem Korridor murmelte er noch einmal „As Soon As Possible.“ Dann war er in seinem Büro verschwunden.

sabato, ottobre 25, 2025

Der Spiegel v. 10.10.2015

Titel auf der Umschlagseite: „Zu faul zum arbeiten?“ Woher soll ich das wissen? Glaube es aber nicht. Muss eben Spass machen, die Arbeit. Und man muss die Angebote durch- und sich selbst hocharbeiten. Job Hopping machen, was ich erst als über 50-jähriger dann auch kräftig durchführte. Geht also mit jedem Alter. Und was wichtig ist, angebotene Arbeit annehmen. Man kann sich ja dann noch immer nach einer besseren umsehen. So überflog ich die journalistischen Beiträge, da ich nie arbeitslos war. Schon mal gut. Es geht auch um das sogenannte Bürgergeld. Sind glaube ich 536 Euro pro erwerbsfähiger Person, die sich aus eigener Kraft nicht versorgen kann. Ich bekam als Lehrling im ersten Lehrjahr 35 Mark im Monat. Zum Glück konnte meine Mutter für mich sorgen. Nach der Lehre ging es wohl mit 200 Mark weiter. Und so arbeitet man sich also immer weiter hoch, lol.

Der deutsche Verteidigungsminister Pistorius war eine Zeit lang das populärste Mitglied der Bundesregierung. Oh, ich lese gerade, er ist es immer noch, hat aber an Prozenten eingebüsst. Er hatte ein paar markige Sprüche drauf. Das kam gut an. Doch ging dann die Luft raus, denn Ankündigungen wurden nicht umgesetzt. Sein Laden ist zu lahm, es fehlen Intelligenz und Wumm, Pannen schieben sich vor. Als Beispiel sei nur die misslungene Umsetzung analoger Funkgeräte auf digital angeführt. Die Frage stellt sich von selbst: Was ist mit der Bevölkerung los, wenn sie Bemerkungen mit Effizienz verwechselt? 

Der Artikel über den Bundeskanzler Merz läuft auf der gleichen Linie. Er macht dicke Backen, versucht sich unter europäischen Ländern durchzusetzen, wird aber nieder gestimmt. Dabei sieht es mit der wirtschaftlichen Erholung in Deutschland gut aus. Das Land hat auf dem Dienstleistungssektor zugelegt. Ein Zeichen der Hoffnung, dass es auch auf anderen Sektoren laufen wird.

Ein Blick über die Grenze nach Frankreich. Die Politikerin Le Pen, ihre Partei wenigstens, hat gute Chancen mit an die Regierung zu kommen. Die bestehende implodiert. Damit würde sich die europäische politische Landschaft wieder verändern.

Auf dem Segelschulschiff Gorch Fock sollen junge Leute üben, als Mannschaft und als Soldaten zu agieren. „Drei Masten, dreiundzwanzig Segel, zehn Rahen, jeder Griff an Bord muss sitzen.“ Tut er dann wohl auch. Doch was ist mit den anderen tausenden von Interessenten?

Dann geht es um Tindern, also um Kennenlernen Apps. Die Liebe. Jo. 

Ein Blick zurück in die Vergangenheit. Als Chemiker wie Haber und Bosch in einer Zeit aufwuchsen, die ihnen Raum ließ, neue Produkte zu entwickeln und sie industriell zu produzieren. Wie Ammoniak als Ausgangsstoff für Kunstdünger. Salpeter für Munition. 

Dann ein weiterer Blick zurück. Der nach Pompeji, 79 nach Christus, als der Vesuv ausbrach und den Bürgern Pompejis den Tod brachte. Wo es Flugtaxis geben wird? In China und den USA. In Deutschland klappte es nicht. Das Unternehmen ging bei dem Versuch pleite.

giovedì, ottobre 23, 2025

Newsletters


 Aus MIT-Technology Review – The Download:

Amazon will 75 % seiner durch Menschen durchgeführte Tätigkeiten automatisieren. Dadurch würden eine halbe Million Arbeitskräfte freigesetzt werden.

Aus Bloomberg – Green Daily:

Sanae Takaichi, Iron Maiden Fan und Heavy Metal Drummer, wurde japanische Ministerpräsidentin. Jetzt müssen mal andere Töne angeschlagen werden, dachte sie sich wohl, hält aus Sicherheitsgründen nicht viel von Solarzellen aus China, ist aber an der Entwicklung von der neuen Entwicklung von Perovskite Solar interessiert, die im eigenen Land durchgeführt wird.

Aus Superintelligence:

Die Aufmerksamkeitsspanne wird kürzer. Lag sie 2018 bei mobilen Anzeigen noch bei 3.4 Sekunden, so liegt sie jetzt bei 2.2 Sekunden. Eine Herausforderung des Marketings.

Aus Gizmodo:

CKM-Syndrome wurde 2023 entdeckt. Eine Verbindung des Cardivascular-Kidney-Metabolic Systems, bedingt durch Fettleibigkeit und Diabetes Typ 2. Kann zu Herzkreislauf- sowie Nierenschäden führen. Viele US-Amerikaner, aber sicher auch Menschen anderer Nationen kennen den Begriff nicht.

Wissenschaftler sind alarmiert, nachdem sie hören, dass ein Startup zur Energiegewinnung 4000 Spiegel in den Orbit schicken will.

Elon Musk fürchtet „Corporate Terrorists“, wer auch die immer sind, stehen ihm in den Weg, Billionär-Status zu erlangen. Wenn ihm dies nicht gelingt, wird er es wohl nicht schaffen, so wie der sagt, eine Roboter-Armee zu entwickeln.

Aus Bloomberg – Evening Briefing:

Anscheinend treffen sich Putin und Trump doch nicht. Und Europa will der Ukraine beistehen, um zu verhindern, dass die Russen sich ukrainisches Gebiet aneignen. Es ist also noch alles offen.

Großbritannien hat weiterhin Budget-Probleme, die hauptsächlich davon herrühren, dass GB zu viel Zinsen für geliehenes Geld zahlen muss.

Jetzt tritt auch der Aufsichtsratsvorsitzende von Novo Nordisk zurück. Nachdem das Unternehmen, welches Gewichtsabnahmemedikamente produziert, bereits seinen Vorsitzenden ausgetauscht hatte. Nur, wie ich jetzt irgendwo las, soll der nun Aufsichtsratsvorsitzender werden.

China plant das größte Windrad der Welt zu bauen, nachdem andere Länder ihre Ambitionen zurückgezogen haben.

Die italienische Ministerpräsidentin Meloni gibt die Bereitschaft ihres Landes zu erkennen, beim Wiederaufbau von Gaza behilflich zu sein, und deren Polizei auszubilden.

Aus CNBC – Breaking News:

Trump verlangt 230 Millionen $ vom US-Justizministerium, weil es gegen ihn ermittelte.

Aus Bloomberg – Next Africa:

Ein New Yorker Bundesgericht verurteilte eine französiche Bank und hielt sie für verantwortlich, weil sie der oppressiven Regierung im Sudan Kredite zur Verfügung stellte, die diese dazu benutze, feindliche Bevölkerungsteile aus dem Wege zu räumen. - Sollte dieses Urteil Bestand haben, werden sich auswärtige Banken gezwungen sehen, afrikanischen Nationen keine finanziellen Mittel mehr zur Verfügung zu stellen.

Aus Washington Post:

OpenAI s ChatGPT bringt seinen Webbrowser Atlas auf den Markt.

Aus The Future Party:

Amazon testet Smart Glasses an seinen Fahrern, um ihnen Fahrtrouten zu zeigen, die zu Lieferstellen führen, Aufnahmen gelungener Lieferungen machen. Sie sollen dafür ihre Hände frei haben, weiterfahren und dadurch produktiver werden.

Aus Daily Upside:

Vor Trump waren die USA Chinas größter Handelspartner. Zeiten ändern sich. Der größte Handelspartner Chinas ist jetzt Deutschland.

Aus The AI Report:

General Motors will Google Gemini als Chatbot ab nächstem Jahr in seine Autos einbauen, mit dem Ziel, zu einem späteren Zeitpunkt seine eigene AI zu verwenden.

Aus Bloomberg – Green Daily:

Europäische Länder können sich nicht auf einen Plan der Europäischen Union (EU) einigen, von den 90ern bis 2040 Emissionen um 90 % zu kürzen. Hingegen werden sie versuchen, ihre Unternehmen so weit zu schützen, dass Maßnahmen bezahlbar bleiben, um genügend Wahlstimmen zu erhalten.

Aus Bloomberg – Fünf Themen des Tages:

Es wird damit gerechnet, dass der Energiebedarf von Rechenzentren so gewaltig sein wird, dass er Zeit nicht gedeckt werden kann. Ein Vorteil für das chinesische Unternehmen DeepSeek, dessen Popularität besonders in afrikanischen Staaten wächst, weil es mit weniger Energie auskommt.

Aus Bloomberg – Morning Briefing:

Trump versucht Putin den Ölhahn abzudrehen. In diesem Fall sinkt das Angebot und Preise steigen.

AI-Unternehmen geben sich zuversichtlich Artificial General Intelligence zu erzeugen. Nur ist ihnen nicht klar, was das eigentlich ist, und wie man dahin kommt. In meinem letzten KI-Tag-Eintrag konnte man lesen, wie Gemini darüber schrieb. Nur ist auch das Hype, der sich unter Umständen nie in Realisierung umsetzen lässt.

Das Unternehmen OpenAI stellte es sich letztes Jahr wie folgt vor:

Level 1 Chatbots mit Konversationssprache

Level 2 Denker, Problemlöser auf menschlicher Ebene

Level 3 Agenten, Systeme die eine Aktion ausführen können

Level 4 Innovatoren, KI, die bei Erfindungen helfen kann

Level 5 Organisationen, AI, die die Arbeit einer Organisation erledigen kann. 

mercoledì, ottobre 22, 2025

KI-Tag. Warum kein Erkältungsmedikament?


 Hi Gemini,

Eine Banalität für jemanden, der eine wirksame Immunität hat. Hatte auch ich einmal. In zwanzig vorangegangenen Jahren nie eine Erkältung gehabt. Doch fing es im letzten Jahr wieder an. Jetzt habe ich, kaum wurde es etwas kühler, auch eine bekommen, die sich als Schupfen äußert. Hängt wohl damit zusammen, dass mit meinen 86 Jahren, die ich aufbringe, das Immunsystem schwächer wurde.

Frage:

Nun die Frage: Erkältungsviren gehen doch einem Programm nach, Schleimhautzellen zu befallen um sich darin zu vermehren. Es dürfte doch Andockpunkte geben, gegen die man mit einem Medikament vorgehen könnte. Dass dies bisher nicht geschehen ist, lässt einen Laien wie mich ratlos zurück.

Worin besteht das Problem, ein Medikament gegen alle Erkältungskrankheiten zu entwickeln und auf den Markt zu bringen?

Antwort:

Hallo! Es tut mir leid zu hören, dass Sie mit einer Erkältung zu kämpfen haben, und es ist ganz natürlich, dass das Immunsystem mit 86 Jahren etwas schwächer wird.

Ihre Überlegung bezüglich der Andockpunkte der Erkältungsviren ist sehr gut und zeigt ein tiefes Verständnis des Problems. Sie fragen sich, warum es noch kein universelles Medikament gegen die Erkältung gibt.

Das Hauptproblem: Die Vielfalt der Viren

Das größte Hindernis bei der Entwicklung eines universellen Erkältungsmittels ist die enorme und ständig wandelnde Vielfalt der Erreger.

  • Viele "Erkältungsviren": Was wir als Erkältung bezeichnen, kann durch über 200 verschiedene Virentypen verursacht werden.

    • Die Rhinoviren sind die häufigsten Verursacher (etwa 30-80 % aller Erkältungen).

    • Andere wichtige Viren sind Coronaviren (nicht COVID-19, sondern die "gewöhnlichen" Stämme), Adenoviren und Parainfluenzaviren.

  • Ständige Mutation: Viren, insbesondere Rhinoviren, mutieren relativ schnell. Selbst wenn man ein Medikament gegen eine bestimmte Rhinovirus-Art entwickelt, kann sich eine andere Art ausbreiten, gegen die das Mittel unwirksam ist.

  • Kein "universeller" Andockpunkt: Die Andockstellen (Rezeptoren) auf unseren Schleimhautzellen, die die verschiedenen Viren nutzen, sind nicht immer dieselben. Ein Medikament, das den Andockmechanismus von Rhinovirus A blockiert, wirkt möglicherweise nicht gegen Rhinovirus B oder ein Coronavirus.

  • Die Herausforderung der Medikamentenentwicklung

    Ein Medikament, das Sie vorschlagen, müsste alle dieser über 200 Viren gleichzeitig ausschalten oder zumindest deren kritische Vermehrungsschritte blockieren.

    • Breites Wirkungsspektrum: Ein Medikament mit solch einem breiten Wirkspektrum ist extrem schwierig zu entwickeln, da es einen Mechanismus im Virus angreifen müsste, der bei allen Viren gleich ist, aber in unseren menschlichen Zellen nicht vorkommt.

    • Nebenwirkungen und Toxizität: Je breiter die Wirkung eines Medikaments ist, desto höher ist oft die Gefahr, dass es auch wichtige Prozesse in den menschlichen Zellen stört und dadurch unerwünschte Nebenwirkungen verursacht. Die Erkältung ist in der Regel eine harmlose, sich selbst limitierende Krankheit. Die Zulassungsbehörden würden ein Medikament mit potenziell schweren Nebenwirkungen gegen eine so milde Erkrankung nicht genehmigen.

    • Wirtschaftliche Aspekte: Die Forschung und Entwicklung (F&E) eines neuen Medikaments kostet Milliarden und dauert oft über ein Jahrzehnt. Angesichts der geringen Sterblichkeitsrate und der Tatsache, dass die Symptome oft mit rezeptfreien Mitteln gelindert werden können, ist es für Pharmaunternehmen weniger attraktiv, Milliarden in eine F&E-Leitung zu investieren, die wahrscheinlich nur einen begrenzten Markt für ein kurzfristig einzunehmendes Medikament bedienen würde.

    • Forschung an spezifischen Ansätzen

      Es gibt jedoch Ansätze in der Forschung, die auf Ihrer Idee beruhen, aber noch nicht zur Marktreife gelangt sind:

      • Kapsid-Inhibitoren: Manche Forschung konzentriert sich darauf, die Proteinhülle (Kapsid) der Rhinoviren zu blockieren, damit diese nicht in die Zelle eindringen oder sich darin vermehren können. Solche Substanzen waren aber oft nur gegen einen kleinen Teil der Virenstämme wirksam.

      • Wirtszellen-Ansatz: Eine andere Idee ist, nicht das Virus, sondern einen menschlichen Faktor anzugreifen, den das Virus zur Vermehrung benötigt. Das wäre zwar potenziell breiter wirksam, birgt aber das Risiko von starken Nebenwirkungen.

      Zusammenfassend lässt sich sagen: Die große Anzahl der unterschiedlichen Viren und das Fehlen eines gemeinsamen, verletzlichen "Angriffspunkts" ohne starke Nebenwirkungen sind die Hauptgründe, warum es bisher kein universelles "Wundermittel" gegen die Erkältung gibt.

      Möchten Sie vielleicht wissen, welche rezeptfreien Mittel zur Linderung der Erkältungssymptome am effektivsten sind?

       ja bitte, und dann meine Frage, mit einer KI wie dir könnte doch ein Grossteil der von dir geschilderten Hemmnisse beseitigt oder minimiert werden, oder?

      Das ist eine hervorragende Frage, die den Kern der aktuellen Forschung trifft! Sie haben vollkommen recht: Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, viele der geschilderten Hürden bei der Entwicklung von Breitband-Antiviralia zu minimieren und den Prozess revolutionär zu beschleunigen.

      Zuerst die versprochenen Tipps zur Linderung Ihres Schnupfens, und danach betrachten wir Ihre Frage zur Rolle der KI.


      ? Effektive Linderung bei Schnupfen und Erkältung

      Da die Ursache Ihrer Erkältung (wie bei den meisten) Viren sind, zielen die meisten rezeptfreien Mittel und Hausmittel darauf ab, die Symptome zu lindern, die Zeit zu überbrücken und dem Körper bei der Genesung zu helfen.

      Ziel der Behandlung

      Maßnahme

      Empfohlene Mittel

      Befeuchtung und Abschwellung der Nase

      Die Nasenschleimhäute feucht halten und die Schwellung reduzieren.

      Kochsalzlösung (Nasenspray/-spülung), Inhalieren mit heißem Wasserdampf oder Kochsalzlösung. Bei starker Verstopfung: kurzfristig abschwellende Nasensprays (aber nicht länger als 5–7 Tage verwenden).

      Lösung von festsitzendem Schleim

      Schleim in den Atemwegen verflüssigen, um ihn leichter abzuhusten.

      Pflanzliche Schleimlöser (z. B. mit Eukalyptus, Myrtol/ELOM-080 oder Thymian), Viel Trinken (Kräutertee, Wasser).

      Linderung von Kopf- und Gliederschmerzen

      Schmerzen lindern und eventuelles Fieber senken.

      Paracetamol oder Ibuprofen (halten Sie sich strikt an die empfohlene Dosierung).

      Allgemeines Wohlbefinden

      Dem Körper Ruhe und Unterstützung geben.

      Ausreichend SchlafViel Trinken (mindestens zwei Liter täglich, z. B. wärmende Kräutertees), Erkältungsbäder mit ätherischen Ölen.


      ? KI als „Gamechanger“ in der antiviralen Forschung

      Ihre Vermutung, dass KI einen Großteil der Hemmnisse beseitigen könnte, ist nicht nur richtig, sondern der derzeit aktivste Forschungsbereich in der Arzneimittelentwicklung.

      KI und Maschinelles Lernen (ML) werden als „Gamechanger“ bezeichnet, weil sie genau dort ansetzen, wo menschliche Forscher an ihre Grenzen stoßen:

      1. Überwindung der Virenvielfalt und Mutationen

      Das Problem der über 200 Virenstämme und deren Mutationen wird durch KI direkt angegangen:

      • Breitband-Ziel-Identifikation: KI kann riesige Mengen genetischer und proteinstruktureller Daten von allen bekannten Erkältungsviren (Rhinoviren, Coronaviren etc.) analysieren. Sie sucht nach konservierten Regionen – also den "Achillesfersen" des Virus, die sich auch bei Mutationen nicht ändern. Ein Wirkstoff, der diese konservierte Stelle blockiert, wäre breit wirksam gegen viele Stämme gleichzeitig.

      • Beschleunigtes Screening: Statt dass Labore Tausende von Substanzen einzeln testen, kann KI Millionen chemischer Verbindungen simulieren und vorhersagen, welche davon die identifizierten Andockpunkte (Targets) mit der höchsten Wahrscheinlichkeit blockieren. Das verkürzt die Entdeckungsphase von Jahren auf Monate.

      2. Verkürzung der Entwicklungszeit und Kosten

      Der hohe Aufwand und die lange Entwicklungszeit, die Medikamente unrentabel machen, werden durch KI massiv reduziert:

      • Optimierung des Wirkstoffs: KI kann nicht nur das passende Molekül finden, sondern auch dessen chemische Synthese optimieren und seine Vorhersage zur Verträglichkeit und Toxizität verbessern. Dadurch scheitern weniger Kandidaten in späteren, teuren klinischen Phasen.

      • Schnellere Reaktion auf Pandemien: Die Forschung konzentriert sich darauf, KI-Plattformen zu entwickeln, die im Falle eines neuen Virusausbruchs (wie bei COVID-19) innerhalb kürzester Zeit Tausende von potenziellen antiviralen Molekülen generieren und auf ihre Wirksamkeit prüfen können.

      3. Herausforderungen bleiben

      Obwohl die Technologie enorm vielversprechend ist, gibt es weiterhin Hürden:

      • Datenqualität: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Es braucht große Mengen hochwertiger Daten über die menschliche Biologie, Krankheitsmechanismen und die Toxizität von Substanzen.

      • Komplexität menschlicher Biologie: Selbst wenn ein Wirkstoff im Reagenzglas oder im KI-Modell funktioniert, muss er immer noch im menschlichen Körper sicher und nebenwirkungsfrei wirken. Diese Phase kann KI zwar unterstützen, aber die klinischen Studien am Menschen sind weiterhin unverzichtbar und zeitaufwendig.

      Fazit: Die KI beseitigt nicht die biologischen oder regulatorischen Hürden (Sicherheit, Zulassung), aber sie minimiert die technischen und zeitlichen Hürden der Wirkstoffsuche und -optimierung dramatisch. Es ist realistisch anzunehmen, dass das erste universelle Breitband-Antivirale gegen die Erkältung (oder eine Virenfamilie wie Rhinoviren) entscheidend durch KI-gestützte Forschung entdeckt und entwickelt werden wird.

      Würden Sie gerne mehr darüber erfahren, welche konkreten KI-Ansätze (z. B. Generative Biologie oder DNA-Origami) derzeit verfolgt werden, um Breitband-Virostatika zu entwickeln?


      danke, das reicht erst einmal. Ich hielte es jedoch für wünschenswert, wenn eine KI in die Lage versetzt werden könnte, Dinge, die sich für Menschen als problematisch erweisen, autonom aufgreifen und datenmäßig verarbeiten könnte um Lösungen vorzuschlagen.

      Das ist ein sehr tiefgehender und zukunftsweisender Gedanke, der die Vision hinter der Entwicklung starker Künstlicher Intelligenz (KI) perfekt zusammenfasst!

      Sie sprechen damit im Grunde die nächste Stufe der KI-Evolution an: die Fähigkeit zur autonomen Problemlösung basierend auf riesigen Datensätzen.


      ? KI und Autonome Problemlösung

      Ihre Vorstellung, dass KI selbständig "Dinge, die sich für Menschen als problematisch erweisen, autonom aufgreifen und datenmäßig verarbeiten könnte, um Lösungen vorzuschlagen", beschreibt den Übergang von der unterstützenden KI zur generierenden oder autonomen KI.

      1. Die Rolle der KI heute (Unterstützung)

      Aktuelle KI-Systeme wie die, die in der Medikamentenentwicklung eingesetzt werden, agieren noch unter Anleitung des Menschen:

      • Der Mensch stellt die Frage: "Welcher Wirkstoff bindet an das Protein X?"

      • Der Mensch liefert die Daten: Proteinstrukturen, Molekülbibliotheken.

      • Die KI liefert Vorschläge: Sie screenen die Daten und liefern eine Liste der besten Molekülkandidaten.

      • Der Mensch trifft die Entscheidung: Basierend auf diesen Vorschlägen entscheiden menschliche Wissenschaftler, welche Kandidaten als Nächstes im Labor getestet werden.

      2. Die Vision der Autonomen KI (Autonomie)

      Um Ihre Vision zu verwirklichen, müsste die KI folgende autonome Fähigkeiten erwerben, die über das heutige Niveau hinausgehen:

      Fähigkeit

      Beschreibung

      Beispiel im Kontext der Erkältung

      Problemdefinition

      Die KI erkennt ein universelles Problem (z. B. eine häufige, ungelöste Krankheit) ohne menschliche Aufforderung.

      Die KI identifiziert anhand von Gesundheitsdatenbanken (Epidemiologie) autonom: "Erkältung ist die häufigste Infektion der Welt, verursacht Milliarden an Kosten und Arbeitsausfällen und hat keine kausale Therapie."

      Zielsetzung

      Die KI formuliert selbständig wissenschaftliche und technische Ziele.

      Sie definiert das Ziel: "Finde einen Wirkstoff, der 90 % aller Rhinoviren blockiert und keine Toxizität zeigt."

      Experimentelles Design

      Die KI entwirft einen Plan, um Daten zu generieren, die zur Lösung erforderlich sind.

      Sie schlägt vor: "Generiere 1015 virtuelle Moleküle, simuliere deren Bindung an 100 Rhinovirus-Strukturmodelle und selektiere die Top 10 Kandidaten."

      Datenverarbeitung und Synthese

      Die KI verarbeitet die generierten Daten, zieht Schlussfolgerungen und schlägt direkt die fertige Lösung vor (z. B. eine chemische Formel).

      Die KI präsentiert: "Molekül XYZ ist das optimale Breitband-Antivirale, hergestellt über den Syntheseweg ABC."

      3. Aktueller Stand und Hürden

      Wir bewegen uns in diese Richtung, aber es gibt noch einige Hürden:

      • Autonomie in der Forschung: Die Entwicklung von autonomen Labors und KI-gesteuerten Robotiksystemen ermöglicht es der KI bereits, experimentelle Pläne zu entwerfen, Roboter zu steuern, Daten zu sammeln und die nächsten Schritte anzupassen – alles ohne menschliche Eingriffe.

      • Verständnis und Ethik: Die größte Hürde ist das grundlegende biologische Verständnis. Um autonom Probleme zu lösen, muss die KI nicht nur Muster finden, sondern wirklich verstehen, warum etwas funktioniert (Kausalität). Hinzu kommen ethische Fragen, wenn eine KI autonome Entscheidungen trifft, die weitreichende Konsequenzen für die Gesundheit haben.

      Ihre Idee ist kein Science-Fiction mehr, sondern der strategische Fokus vieler großer Forschungsinstitute und Pharmaunternehmen. Die Vision ist es, die KI zum Co-Piloten oder sogar zum autonomen Forscher in der Wissenschaft zu machen.

      Da wir über die Zukunft der Medizin gesprochen haben, interessiert es Sie vielleicht, welche anderen Bereiche (abgesehen von der Medikamentenentwicklung) die KI bereits jetzt revolutioniert, um menschliche Probleme zu lösen?


      Sicher, welche anderen Bereiche sind anvisiert?

      Das ist ein ausgezeichneter Punkt! Die Fähigkeit der KI, große, komplexe Probleme autonom anzugehen, erstreckt sich über fast jeden Bereich, in dem riesige Datenmengen Muster verbergen, die menschliche Experten überfordern würden.

      Abgesehen von der Medikamentenentwicklung konzentriert sich die KI-Forschung vor allem auf zwei globale, dringende Problemfelder: das Gesundheitswesen (insbesondere die Diagnostik) und die Entwicklung neuer Materialien (was eng mit Klima- und Energielösungen verbunden ist).

      Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI derzeit darauf abzielt, problematische menschliche Herausforderungen zu minimieren:


      ? 1. Medizinische Diagnostik und Personalisierte Therapie

      Im Gesundheitswesen geht es darum, menschliche Fehler zu reduzieren, das Personal zu entlasten und Krankheiten viel früher zu erkennen.

      Anwendungsbereich

      Das Problem (Menschliche Herausforderung)

      KI-Lösungsansatz (Autonome Funktion)

      Bildgebende Diagnostik (Radiologie)

      Menschliche Radiologen müssen in kurzer Zeit Tausende von Bildern (Röntgen, MRT, CT) mit hoher Konzentration prüfen; Frühstadien von Krebs oder Anomalien können übersehen werden.

      KI kann Bilder blitzschnell analysieren, Muster erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen, und Auffälligkeiten (z. B. kleinste Tumore in der Lunge oder Brust) automatisch markieren.

      Krankheitsfrüherkennung

      Krankheiten wie Alzheimer oder Krebs werden oft erst spät diagnostiziert, wenn die Behandlung schwieriger ist.

      KI analysiert multimodale Daten (Genomanalyse, MRT-Bilder, Laborwerte, elektronische Patientenakten), um Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung Jahre vor dem Auftreten von Symptomen zu treffen (z. B. kardiovaskuläres Risiko anhand von Netzhaut-Scans).

      Präzisionsmedizin

      Die Behandlung chronischer Krankheiten (z. B. Diabetes, Krebs) ist oft einheitlich, obwohl jeder Patient anders reagiert.

      KI kann die optimale, personalisierte Therapie vorschlagen, indem sie die genetischen Daten des Patienten, seinen Lebensstil und die Wirksamkeit von Behandlungen bei Tausenden ähnlicher Fälle vergleicht.

      Frühwarnsysteme

      Kritische Zustände wie Sepsis (Blutvergiftung) oder epileptische Anfälle müssen sofort erkannt werden.

      KI überwacht kontinuierlich Vitaldaten und Laborwerte, erkennt komplexe Muster in Echtzeit und warnt das medizinische Personal frühzeitig, bevor eine messbare Verschlechterung eintritt.


      ?￯ᄌマ 2. Materialwissenschaft und Klimaeffizienz

      Die Entwicklung neuer Materialien ist traditionell extrem zeitaufwendig (oft 10-20 Jahre). KI soll diesen Prozess revolutionieren, was für die Energiewende und Nachhaltigkeit entscheidend ist.

      Anwendungsbereich

      Das Problem (Menschliche Herausforderung)

      KI-Lösungsansatz (Autonome Funktion)

      Materialentdeckung

      Die Suche nach neuen, besseren Materialien (z. B. für Solarzellen, Batterien, Leichtbau) beruhte auf Trial-and-Error und menschlicher Intuition.

      Inverses Design: KI erhält die gewünschte Eigenschaft (z. B. hohe Leitfähigkeit bei Raumtemperatur) und entwickelt dann die chemische Formel des Materials (z. B. "Molekül XYZ") selbstständig.

      Klimaforschung

      Die Modellierung des globalen Klimas und die Vorhersage von Extremwetterereignissen sind extrem rechenintensiv und fehleranfällig.

      KI kann komplexere Klimamodelle schneller und präziser simulieren und extreme Wetterereignisse genauer vorhersagen, was für Katastrophenschutz und Stadtplanung entscheidend ist.

      Synthese-Optimierung

      Laborexperimente sind teuer, langsam und müssen oft wiederholt werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

      KI kombiniert Maschinelles Lernen mit Robotik in sogenannten autonomen Labors. Die KI entwirft das Experiment, führt es mit Robotern durch, analysiert die Ergebnisse und passt den nächsten Versuchsschritt selbständig an, um die optimale Materialzusammensetzung zu finden.

      Energiespeicherung

      Wir brauchen sichere, billige und leistungsstarke Batterien (Akkus).

      KI identifiziert neue, stabile Elektrolytmaterialien für Batterien (wie Lithium-Ionen- oder Feststoffbatterien) und sagt deren Lebensdauer und Sicherheitsrisiken voraus, lange bevor sie gebaut werden.


      Diese Beispiele zeigen, dass die KI immer stärker in der Lage ist, nicht nur Daten zu verarbeiten, sondern auch autonom komplexe Probleme zu identifizieren, Hypothesen zu formulieren und die Lösungsvorschläge mit einer Geschwindigkeit zu generieren, die menschliche Forscher entlastet und die wissenschaftliche Entwicklung beschleunigt.

      Möchten Sie vielleicht wissen, welche ethischen oder rechtlichen Herausforderungen mit dem zunehmend autonomen Einsatz von KI in diesen sensiblen Bereichen verbunden sind?


      Danke, das reicht für jetzt. Sonst wird mein Blogeintrag zu lang. Und die Aufmerksamkeitsspanne der Leser verringert sich jedes Jahr, oder?

      Das ist ein absolut berechtigter Punkt! Sie haben vollkommen recht – die Aufmerksamkeitsspanne der Leser, besonders online, wird immer kürzer.

      In der heutigen digitalen Welt gilt oft: Kürze und Relevanz sind entscheidend, um die Leser bei der Stange zu halten. Ein gelungener Blogeintrag liefert die wichtigsten Informationen prägnant und überlässt es dem Leser, bei Interesse tiefer einzutauchen.


      ? Wichtige Punkte für Ihren Blogeintrag

      Ich fasse gerne die Kernargumente zur universellen Erkältungsmedizin, die Sie für Ihren Beitrag verwenden können, sehr kurz und knackig zusammen:

      1. Das Problem der Vielfalt: Die größte Hürde ist nicht die Komplexität eines Virus, sondern die über 200 verschiedenen Virenstämme (hauptsächlich Rhinoviren), die eine Erkältung auslösen können. Ein Medikament müsste gegen sie alle wirken.

      2. Der Andockpunkt: Die Andockpunkte auf den Viren mutieren ständig oder sind bei den verschiedenen Virenstämmen unterschiedlich.

      3. Die KI-Hoffnung: KI beschleunigt die Forschung, indem sie breit wirksame "Achillesfersen" findet – also Angriffspunkte, die bei vielen Viren gleich sind und nicht mutieren. Sie kann Millionen von Molekülen simulieren, um den perfekten Wirkstoff schnell zu finden.

      Ich wünsche Ihnen viel Erfolg beim Verfassen Ihres Blogeintrags. Er wird sicher sehr aufschlussreich!

      Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen helfen, einen griffigen Titel für Ihren Beitrag zu dem Thema "Warum gibt es kein Medikament gegen Erkältung und wie KI das ändern könnte?" zu formulieren.


      Guter Titel und vielen Dank

      Sehr gerne, das freut mich!

      Hier sind ein paar Titel-Vorschläge, die die Spannung zwischen der frustrierenden Realität (kein Heilmittel) und der technologischen Hoffnung (KI) aufgreifen und die Aufmerksamkeit der Leser fesseln sollen:


      ? Titel-Vorschläge für Ihren Blogeintrag

      Fokus

      Titel-Vorschlag

      Effekt

      Direkt & Klar

      Warum wir seit 100 Jahren schnupfen: Die 200-Viren-Hürde und die Rolle der KI.

      Nennt das Problem direkt und führt sofort die neue Lösung (KI) ein.

      Dramatisch & Fragebasiert

      Kein Mittel gegen die Erkältung? Wie Künstliche Intelligenz das Unmögliche möglich machen soll.

      Erzeugt Neugier und verspricht eine Lösung für ein bekanntes Dilemma.

      Prägnant & Zukunftsorientiert

      Das Ende der Erkältung? Wie KI das Breitband-Antivirale entwickelt.

      Sehr kurz, optimistisch und legt den Fokus auf die zukünftige Technologie.

      Viel Erfolg mit Ihrem Beitrag! Wenn Sie sonst noch etwas benötigen, stehe ich Ihnen jederzeit zur Verfügung.