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Analyse der KI-Computing-Architekturentwicklung durch ein Sieben-Schichten-Modell, das Hardware, neuronale Netze, Kontextmanagement, Agenten und Ökosystementwicklung abdeckt.

Forschung zum Profiling von KI-Modellen zur Optimierung des Auslagerns von Berechnungen in heterogenen Edge-KI-Systemen für 6G-Netze, mit Fokus auf Ressourcenvorhersage und Aufgabenplanung.

Dieses Paper führt KI-Orakelmaschinen ein, die Oracle-Turing-Maschinen mit KI-Modellen wie LLMs, LRMs und LVMs erweitern, um Problemlösung, Steuerung und Zuverlässigkeit im intelligenten Rechnen zu verbessern.

Ein theoretisches Framework zur Quantifizierung des KI-Rechenaufwands, das standardisierte Leistungsbewertung und energiebewusste Besteuerungsmodelle über verschiedene Hardware-Architekturen hinweg ermöglicht.

Untersuchung zur Analyse, wie Blockchain- und KI-Technologien Sicherheit, Automatisierung und Leistung in IoT-Systemen und -Anwendungen verbessern können.

AIArena ist eine blockchain-basierte dezentrale KI-Trainingsplattform, die KI-Entwicklung durch On-Chain-Anreizmechanismen demokratisiert und faire Vergütung sowie transparente Zusammenarbeit gewährleistet.

Umfassende Analyse verteilter Konsensmechanismen für vernetzte autonome Systeme mit Fokus auf DAG-basierten Lösungen für drahtlose Netzwerkherausforderungen.

Forschung zur Tokenisierung von Drohnen- und eVTOL-Rechenleistung als Real-World Assets mittels Blockchain für kollaborative Niedrigflug-Berechnungsnetzwerke im urbanen Raum.

Ein hybrides KI-Framework, das zkML für Privatsphäre und opML für Effizienz kombiniert und rechen- und datenschutzbezogene Herausforderungen in blockchainbasierten KI-Diensten adressiert.

Eine umfassende Analyse des Secure-Tech Triad-Frameworks, das Blockchain, KI und IoT integriert, um Sicherheit, Effizienz und Kosteneffizienz elektronischer Wahlsysteme zu steigern.

Analyse der Tokenisierungseffizienzunterschiede über 200+ Sprachen hinweg, die systematische rechnerische Ungleichheiten in mehrsprachigen KI-Systemen aufdecken.