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KI und ML revolutionieren Bereiche, mehr Daten führen zu besserem Lernen. Modelle, die für eine bestimmte Situation entwickelt wurden, sind jedoch nicht immer auf andere anwendbar. Ein Beispiel ist der Einsatz von KI bei Waldbränden, die jedes Jahr früher und später werden. Dr. Krishna Rao von Stanford University hat einen Algorithmus entwickelt, der die Brennstofffeuchte schätzt und den Kampf gegen Waldbrände unterstützt. 20 Datenpunkte, einschließlich Blattfarbe, Mikrowellen, Baumhöhe und Pflanzenart werden kombiniert, um den Feuchtigkeitsgehalt von Blatt oder Baum zu bestimmen.

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Anbieter:

Hewlett Packard Enterprise

Veröffentlicht am:

06.02.2023

Verfasst am:

06.02.2023

Format:

PDF

Typ:

Whitepaper