Digital THink Tank (DTT)

Inteligența artificială arată că s-ar putea să nu cunoaștem nici măcar jumătate din structurile din celulele corpului nostru

Multe dintre bolile care ne afectează sunt legate de funcționarea defectuoasă a celulelor. Ar putea fi posibil să le tratăm mai eficient, dar mai întâi oamenii de știință trebuie să înțeleagă exact cum sunt construite și funcționează celulele. Prin combinare inteligență artificială Folosind tehnici microscopice și biochimice, oamenii de știință de la Universitatea din California, San Diego Medical School (UCSD) au făcut un pas important în înțelegerea celulelor corpului uman.


Cu Microscoape putem vedea structuri celulare la fel de mici ca un singur micrometru. În schimb, tehnicile biochimice care utilizează proteine ​​individuale fac posibilă studierea structurilor de dimensiunea nanometrilor, adică 1 / 1000 de micrometru. Cu toate acestea, o problemă majoră în științele vieții este completarea cunoștințelor despre ceea ce se află în interiorul celulei între scară micro și nanometrică. S-a găsit că ajută în acest sens inteligență artificială este posibil.

 Sursa imagine: Pixabay / Aceste

Citeşte mai mult

Power Fx - Programare pentru non-programatori

Microsoft are publicarea de Putere Fx a anunțat un nou limbaj de programare low-code bazat pe formule Excel populare. Compania pune limba sub una Licență open source disponibil și speră să ajute la dezvoltarea lui Platforme de alimentare precum Power Automate sau Power Virtual Agents și în cele din urmă să devină un standard pentru acest tip de aplicație.

Citeşte mai mult

Facebook AI accelerează examenele RMN

Reconstrucția imaginii prin inteligență artificială (AI) scurtează timpul Examinări imagistice prin rezonanță magnetică (RMN) semnificativ.

https://healthcare-in-europe.com/

Primul studiu clinic care a comparat scanările RMN cu genunchi accelerate de AI cu scanările convenționale arată că scanările AI nu sunt doar interschimbabile diagnostic cu cele convenționale, ci oferă și imagini de calitate superioară. Rezultatele acestui studiu de interschimbabilitate reprezintă o etapă importantă într-o inițiativă comună lansată în 2018 de NYU Langone Health din New York City și de grupul Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) pentru a accelera procesul de scanare RMN.
Cercetarea a fost publicată în Jurnalul American de Roentgenologie.

Citeşte mai mult

Stocarea cu succes a informațiilor digitale în ADN-ul unui organism viu

Hard diskurile și alte sisteme de stocare a datelor stochează astăzi cantități uriașe de informații. Cu toate acestea, la fel ca benzile magnetice sau dischetele din trecut, aceste dispozitive pot deveni depășite în timp și vom pierde accesul la datele pe care le colectăm pe ele. De aceea oamenii de știință au dezvoltat o metodă de conversie a datelor în ADN-ul pentru a înregistra un organism viu. Acest tip de "de stocare în masă„probabil nu va deveni învechit în viitorul previzibil.

Seth Shipman de la Universitatea din California din San Francisco, care nu a fost implicat în lucrare, a lăudat performanța colegilor săi de la Universitatea Columbia, dar subliniază că va trece mult timp până când astfel de sisteme vor găsi aplicații practice.

Sursa imaginii: Pixabay

Mai multe detalii găsiți în Natură. (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

Citeşte mai mult

AI ajută la rezolvarea uneia dintre cele mai mari probleme nerezolvate ale fizicii

Cercetătorii de la ETH Zurich au reușit pentru prima dată să automatizeze modelarea turbulenței în lichide prin combinarea mecanicii fluidelor și a inteligenței artificiale. Abordarea lor se bazează pe combinația de Algoritmi de învățare automată de întărire cu turbulenți Simulare de fluxefectuat pe supercomputerul Piz Daint al Centrului Național Elvețian de Supercomputare.

Conform unei descrieri a cercetărilor publicate recent în jurnal Natura Inteligenței Machine a fost lansat, cercetătorii au dezvoltat noi algoritmi de învățare automată de întărire (RL) și i-au combinat cu o abordare fizică a modelării Turbulenţă.

Sursa imaginii: Pixabay

Citeşte mai mult

Au atacat un aspirator robot și au auzit ce se întâmpla în camera în care funcționa

Oamenii de știință din Statele Unite și Singapore au folosit un aspirator robotizat pentru a asculta sunetul din camere și pentru a identifica programele TV care se joacă în camera în care se afla aspiratorul. Performanța este cu atât mai impresionantă cu cât Aspirator autonom nu sunt echipate cu microfon. Această lucrare arată că orice dispozitiv cu tehnologie lidar poate fi folosit probabil pentru ascultare.

Folosim aceste tipuri de dispozitive acasă fără să ne gândim prea mult la asta. Am arătat că, deși astfel de dispozitive nu au microfon, le putem rescrie sistemul de navigație pentru a asculta conversații și a dezvălui informații confidențiale, spune profesorul Nirupam Roy de la Universitatea din Maryland.

Das înăuntru roboți autonomi folosit Sistem lidar examinează mediul înconjurător cu ajutorul laserelor. Lumina lor este reflectată din împrejurimile aspiratorului și alimentată în senzorii aspiratorului pentru a crea o hartă a camerei. Experții speculează de ceva timp că hărțile create de aspiratoarele autonome, care sunt adesea stocate în cloud, pot fi folosite pentru publicitate.

Sursa imaginii: Pixabay

Citeşte mai mult

Cum să păcălești inteligența artificială - om versus mașină.

Sisteme informatice AI își găsesc drumul în multe domenii ale vieții noastre și oferă un mare potențial, de la vehicule cu conducere automată până la ajutorarea medicilor cu diagnostice și roboți autonomi de căutare și salvare.

Cu toate acestea, una dintre problemele majore nerezolvate, în special cu ramura AI cunoscută sub numele de „rețele neuronale”, este că oamenii de știință de multe ori nu pot explica de ce lucrurile merg prost. Acest lucru se datorează lipsei de înțelegere a procesului de luare a deciziilor în cadrul sistemelor de IA. Această problemă este cunoscută sub numele de problema „cutiei negre”.

Cine este mai deștept?

Un nou proiect de cercetare de 15 luni al Universității din Lancaster, în care este implicată și Universitatea din Liverpool, își propune să descopere secretele problemei cutiei negre și să găsească o nouă modalitate de a „Invatare profunda„de modele de computer AI care fac deciziile transparente și explicabile.

Proiectul "Către sisteme de învățare robotizate autonome responsabile și explicabile„va dezvolta o serie de proceduri de verificare și testare a securității pentru dezvoltarea algoritmilor de inteligență artificială. Acestea vor contribui la asigurarea faptului că deciziile luate de sisteme sunt solide și explicabile.

Sursa imaginii: Pixabay

Citeşte mai mult

  • 1
  • 2