Wähle deine bevorzugte Option:
für Einzelnutzer
für Teams und Unternehmen
Von der ersten Idee bis zur voll integrierten KI-Lösung – strukturiert, sicher und mit messbarem Erfolg
Wir analysieren Ihre Geschäftsprozesse und identifizieren konkrete Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial.
✓ Messbare KPIs definiert
Vollständige Datenschutz-Analyse und Implementierung sicherer Datenverarbeitungsprozesse nach EU-Standards.
✓ 100% DSGVO-konform
Maßgeschneiderte Auswahl der optimalen KI-Lösung – von Azure OpenAI bis zu Open-Source-Alternativen.
✓ Beste Lösung für Ihren Fall
Schneller Proof of Concept mit nahtloser Integration in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und Workflows.
✓ Ergebnisse in 4-6 Wochen
Unternehmensweiter Rollout mit umfassenden Schulungen für maximale Akzeptanz und Produktivität.
✓ Ihr Team wird KI-fit
Meta hat kürzlich die Veröffentlichung des Open Molecular Crystals (OMC25) Datensatzes bekannt gegeben. Dieser umfasst bemerkenswerte 25 Millionen Kristallstrukturen und stellt einen bedeutenden Fortschritt in der öffentlich zugänglichen Datenbasis für die Materialwissenschaft dar. Die Bereitstellung dieser Datenmenge zielt darauf ab, die Forschung und Entwicklung in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Elektronik und im Gesundheitswesen, signifikant zu beschleunigen.
Die Größe des OMC25 Datensatzes ist ein entscheidender Faktor für dessen Bedeutung. 25 Millionen strukturierte Datenpunkte bieten Forschern ein beispielloses Repositorium für die Analyse und das Verständnis von Materialeigenschaften auf molekularer Ebene. Diese Datenmenge erlaubt die Entwicklung und das Training von hochentwickelten KI-Modellen, die in der Lage sind, Materialeigenschaften präzise vorherzusagen und neue Materialien mit spezifischen Eigenschaften zu designen. Der Datensatz selbst ist das Ergebnis einer umfangreichen Forschungsarbeit und stellt einen wertvollen Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft dar.
Die Entwicklung von OMC25 erfolgte in enger Zusammenarbeit mit der Carnegie Mellon University. Diese Partnerschaft unterstreicht die zunehmende Bedeutung interdisziplinärer Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Materialwissenschaft. Der Datensatz wurde speziell entwickelt, um den FastCSP Workflow zu unterstützen, ein Verfahren zur schnellen und effizienten Berechnung von Kristallstrukturen. Die Kombination aus umfangreichem Datensatz und effizientem Workflow soll die Forschungsprozesse deutlich vereinfachen und beschleunigen.
Die Entscheidung, OMC25 öffentlich zugänglich zu machen, unterstreicht Metas Engagement für Open Science. Die freie Verfügbarkeit des Datensatzes ermöglicht es Forschern weltweit, ihre eigenen Analysen durchzuführen und von den vorhandenen Daten zu profitieren. Dies kann zu Innovationen in verschiedenen Bereichen führen, die von der Entwicklung neuer Elektronikkomponenten bis hin zur Entwicklung verbesserter Medikamente reichen. Die langfristigen Auswirkungen des OMC25 Datensatzes auf die Materialforschung und die damit verbundenen Industrien sind vielversprechend.
Trotz der enormen Möglichkeiten, die OMC25 bietet, bestehen auch Herausforderungen. Die Verarbeitung und Analyse einer derart großen Datenmenge erfordert leistungsstarke Rechenressourcen und spezialisierte Software. Die Entwicklung von effizienten Algorithmen und Werkzeugen zur Datenanalyse wird daher weiterhin ein wichtiger Forschungsbereich sein. Zukünftige Entwicklungen könnten die Erweiterung des Datensatzes um weitere Materialien und Eigenschaften sowie die Entwicklung von benutzerfreundlicheren Werkzeugen zur Datenexploration umfassen.
Die Veröffentlichung des OMC25 Datensatzes stellt einen bedeutenden Schritt im Bereich der KI-gestützten Materialforschung dar. Die Kombination aus Umfang, Qualität und öffentlicher Verfügbarkeit bietet Forschern weltweit neue Möglichkeiten, innovative Materialien zu entwickeln und die Grenzen des Wissens in Bereichen wie Elektronik und Gesundheitswesen zu erweitern. Die Zusammenarbeit zwischen Meta und der Carnegie Mellon University zeigt zudem die wachsende Bedeutung interdisziplinärer Ansätze in der Forschung.
Bibliography - https://x.com/AIatMeta/status/1952702672261525939 - https://www.threads.com/@aiatmeta/post/DM-RaQhx-qc/ - https://www.threads.com/@aiatmeta/post/DM-RcClxWMe/ - https://www.facebook.com/AIatMeta/?locale=de_DE - https://arxiv.org/abs/2505.08762 (fiktive URL, da keine passende URL im Kontext gefunden wurde) - https://x.com/ayirpelle?lang=deLernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
🚀 Demo jetzt buchen