K\u00fcchenangelegenheiten<\/a>einer Gruppe von MIT-Absolventen, die das Kochen zu einer Plattform f\u00fcr die Erkl\u00e4rung wissenschaftlicher Konzepte machen, wollte Miranda nicht einfach nur eine s\u00fc\u00dfe K\u00f6stlichkeit backen. Sie wollte ein Lebkuchenhaus bauen, das nicht nur appetitlich, sondern auch strukturell stabil ist. Die Suche nach einem idiotensicheren Rezept gipfelte in Experimenten mit verschiedenen Keksrezepturen, die schlie\u00dflich darauf hinausliefen, eine Schl\u00fcsselkomponente zu manipulieren: Butter.<\/p>\n\"Butter speichert Wasser und verwandelt es beim Backen in Wasserdampf, wodurch Lufteinschl\u00fcsse entstehen. Ich nahm an, dass die Kekse durch die Reduzierung der Butter dichter und fester werden w\u00fcrden, perfekt zum Bauen\", erkl\u00e4rt sie. Genau dieses Experiment wurde in einem Kitchen Matters-Video gezeigt, in dem veranschaulicht wird, wie die innere Struktur eines Materials, z. B. eines Keksteigs, seine Eigenschaften drastisch beeinflussen kann.<\/p>\n
Rezept f\u00fcr eine intelligentere KI<\/h5>\n
Miranda war schon immer fasziniert davon, wie sich Materialien unter verschiedenen Umst\u00e4nden verhalten. Dieses Interesse legte den Grundstein f\u00fcr ihre bahnbrechenden Forschungen zum neuromorphen Computing - einem energieeffizienten Ansatz f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz, der sich an den Feinheiten des menschlichen Gehirns orientiert. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Computern, bei denen Speicher und Verarbeitung getrennt sind, verschmelzen neuromorphe Ger\u00e4te diese beiden Funktionen genau wie die menschlichen Synapsen. Miranda sagt: \"Das Training gro\u00dfer KI-Modelle verbraucht enorme Mengen an Energie. Unsere Gehirne hingegen k\u00f6nnen mit weit weniger Energieaufwand lernen. Die Effizienz unserer Gehirne ist der Kerngedanke hinter neuromorphen Systemen.\" <\/p>\n
Den Grundstein f\u00fcr eine gr\u00fcnere Zukunft legen<\/h5>\n
Schon in ihren fr\u00fchesten Erinnerungen an das Aufwachsen mit einer Mutter, die Meeresbiologin ist, und einem Vater, der Elektroingenieur ist, wurde Mirandas Faszination f\u00fcr die Wissenschaft als eine M\u00f6glichkeit, die Welt zu entschl\u00fcsseln, gest\u00e4rkt. In der High School entdeckte sie ihre Liebe zu den Materialwissenschaften und machte ihren Bachelor-Abschluss am Caltech, wo sie sich mit nanostrukturierten Materialien und elektrochemischen Systemen wie Batterien und Brennstoffzellen besch\u00e4ftigte. Heute arbeitet sie am MIT hart daran, Innovationen f\u00fcr energieeffiziente KI zu entwickeln. Dabei konzentriert sie sich genau darauf, wie Magnesiumionen mit Wolframoxid interagieren - einem Material, dessen elektrischer Widerstand genauestens reguliert werden kann, um synaptisches Verhalten nachzuahmen.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus ist es Miranda ein Anliegen, einen nachhaltigen Beitrag zur breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft zu leisten. Sie engagiert sich ehrenamtlich, um Kinder mit praktischen Experimenten zu unterrichten, und hat in verschiedenen Positionen in wissenschaftlichen Organisationen gearbeitet. Miranda ist davon \u00fcberzeugt, dass eine effektive Kommunikation f\u00fcr ein kollaboratives Forschungsumfeld entscheidend ist. Geleitet von ihrem Streben nach wissenschaftlicher Neugier hofft sie, Professorin zu werden und die n\u00e4chste Generation von Wissenschaftlern als Mentorin zu unterst\u00fctzen, um sie zu inspirieren, Herausforderungen anzunehmen und bahnbrechende Entdeckungen zu machen.<\/p>\n
Lesen Sie den Originalartikel auf MIT News<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"How does the science behind baking a gingerbread house relate to the progressive world of artificial intelligence? If you ask Miranda Schwacke, a PhD student in the Department of Materials Science and Engineering at MIT, she’ll tell you that the link lies in the concept of how structure influences function. It’s an intersection of delicious biscuits and intelligent brains \u2013 believe it or not. A member of Kitchen Matters, a group comprising MIT grad students that turn cooking into a platform for explaining scientific concepts, Miranda didn’t just set out to bake a confectionary delight. She was after a gingerbread […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7348,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[47,3],"tags":[],"class_list":["post-7347","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news","category-ai-video","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7347","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7347"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7347\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7348"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7347"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7347"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7347"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}