SHE-Blogpicks

Kleine Teams sind innovativer

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Je kleiner ein Team, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass seine Arbeit tiefgreifende oder disruptive Effekte zeitigt – zumindest in Wissenschaft und Technik. Das hat laut dem Wissenschafts-News-Dienst Eurekalert eine Analyse von 65 Millionen Publikationen aus 60 Jahren ergeben, die am Knowledge Lab der Universität von Chicago durchgeführt und nun in der Zeitschrift Nature veröffentlicht wurden. Demnach brachten kleinere Teams viel häufiger neue Ideen hervor, während größere Teams häufiger vorhandenes Wissen festigten.

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MIT: Big Data für Laien

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Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein Werkzeug entwickelt, mit dem auch statistische Laien komplexe Datenanalysen vornehmen können sollen. Wie Eurekalert berichtet, generiert das Tool automatisch Modelle, die Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen gewinnen. Das Tool  nutzt die „Bayes’sche Modellierung“, eine statistische Methode, die die Wahrscheinlichkeit einer Variablen kontinuierlich aktualisiert, wenn mehr Informationen darüber verfügbar werden. Es läuft gegenwärtig auf dem Open-Source-Web-Framework Jupyter Notebook, das es Benutzern ermöglicht, Programme interaktiv im Browser auszuführen.

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Spieltheorie für mehr Cloud-Sicherheit

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Angriffe auf Virtuelle Maschinen (VM) in der Cloud können dann erfolgreich sein, wenn sie auch auf den als Abstraktionsschicht und Monitor fungierenden Hypervisor durchschlagen. Dann nämlich sind alle anderen VM gefährdet. Ein Team vom U.S. Army Research Laboratory hat nun einen Weg gefunden, das Risiko von Cyber-Angriffen auf Cloud-Ressourcen zu minimieren. Wie Eurekalert meldet, wird mittels eines spieltheoretischen Ansatzes nach außen hin verschleiert, welche VM unter welchem Hypervisor laufen. Angreifer, die eine VM knacken, haben dadurch dann keinen Durchgriff auf andere Maschinen, erläutert Forschungsleiter Dr. Charles Kamhoua (Bild: U.S. Army, Doug Lafon).

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Kann KI Gut und Böse unterscheiden?

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Wie Menschen Gut von Böse unterscheiden, könnte – oder sollte – Grundlage für entsprechende Unterscheidungen sein, die künstlich-intelligente Systeme treffen. Diese Grundlage könnte nun verbreitert werden durch eine Studie der North Carolina State University. Wie Eurekalert berichtet, hat ein Team um den Neuro-Ethiker Veljko Dubljevic untersucht, nach welchen Kriterien und mit welchen Mechanismen Menschen spontane moralische Urteile fällen. Mögliche Auswirkungen der Studie  sehen die Forscher unter anderem auf klinische Bewertungen, aber auch im Zusammenhang mit KI-Programmierung. Bild: Symbolbild

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Fallstudie: was Software teuer macht

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Wenn Softwareprojekte den Kostenrahmen sprengen, lassen sich die Gründe oft nur durch intuitives Drehen an diversen Stellschrauben ändern. Am Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University hat nun ein Forscherteam anhand einer Fallstudie beim US-Verteidigungsministerium einen Weg gefunden, die Schlüsselfaktoren von Softwarekosten zu identifizieren. Wie Bill Nichols im Blog des Instituts schreibt, soll die Anwendung von kausalen Denkansätzen („causal learning“) Software-Einkäufer unter anderem in die Lage versetzen, Steuerung und Planung von Softwarekosten über deren gesamten Lebenszyklus zu verbessern und den Wettbewerb unter den Anbietern zu verstärken.

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