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Swiss Academies of Arts and Sciences
Veränderung der Sonneneinstrahlung: EU-Bericht mit Beiträgen von drei Forschenden aus der Schweiz
Der Einsatz von Technologien zur Veränderung der Sonneneinstrahlung und damit der Verringerung der globalen Erwärmung ist mit höchst ungewissen Vorteilen und Risiken verbunden. Zwei Berichte im Rahmen des EU Scientific Advice Mechanism geben den aktuellen wissenschaftlichen Kenntnisstand wieder und dienen als Basis für diese politische Empfehlungen: die Reduktion der CO2-Emissionen und die Anpassung an den Klimawandel als weiterhin höchste Priorität, und ein europaweites Moratorium für den Einsatz von Technologien zur Veränderung der Sonneneinstrahlung. Aus der Schweiz waren Ulrike Lohmann (Universität Zürich) sowie Gabriel Chiodo und Axel Michaelowa (ETH Zürich) mitbeteiligt am wissenschaftlichen Bericht, der den politischen Empfehlungen zugrunde liegt.
Swiss Academy of Engineering Sciences SATW
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‘The future is by no means set in stone’ – Vice-Chancellor Rachel Salzmann on Switzerland in 2040
What will Switzerland look like in 2040? In its report ‘Perspectives for Switzerland 2040’, the Federal Chancellery outlines three possible futures and derives six areas for political action from them. In an interview with the SATW, Vice-Chancellor Rachel Salzmann explains why the future is by no means set in stone, why she describes the scenarios not as bleak but as challenging, and where Switzerland could take a leading role in technology.Swiss Academy of Engineering Sciences SATW
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Fair data use starts with asking the right questions
Data helps businesses to better understand their target groups and tailor their offerings more effectively. However, not everything that is technically possible is also responsible. How can SMEs ensure that they use data fairly and transparently? The Data Fairness Label from Swiss Insights offers practical guidance on this.Swiss Academy of Engineering Sciences SATW
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Machine learning demystified: understanding superhuman performance
Artificial intelligence can outperform humans in certain tasks. But how meaningful are such achievements, and where are the limits? The key factors are the quality of the training data, realistic performance tests and the transparency of the results. What businesses need to know to deploy AI systems reliably.