DIgital Tхромать Tанк (DTT)

Искусственный интеллект показывает, что мы можем не знать даже половины структур в клетках нашего тела

Многие болезни, которые поражают нас, связаны с нарушением работы клеток. Возможно, можно было бы лечить их более эффективно, но сначала ученым необходимо понять, как именно клетки построены и функционируют. Комбинируя искусственный интеллект Используя микроскопические и биохимические методы, ученые из Медицинской школы Сан-Диего Калифорнийского университета (UCSD) сделали важный шаг в понимании клеток человеческого тела.


с Микроскопы мы можем видеть клеточные структуры размером всего в один микрометр. Напротив, биохимические методы, в которых используются отдельные белки, позволяют изучать структуры размером в нанометры, то есть 1/1000 микрометра. Однако главная проблема в науках о жизни заключается в том, чтобы узнать, что находится внутри клетки между микро- и наноуровнями. Было обнаружено, что это помогает искусственный интеллект возможно.

 Источник изображения: Pixabay / Источник

читать

Power Fx - Программирование для непрограммистов

Microsoft есть публикация мощность FX анонсировала новый язык программирования с низким уровнем кода, основанный на популярных формулах Excel. Компания ставит язык под один Лицензия с открытым исходным кодом доступен и надеется помочь развить его Платформы питания, такие как Power Automate или Power Virtual Agents и со временем стали стандартом для приложений такого типа.

читать

Искусственный интеллект улучшает вирусы для генной терапии

Депендовирусы или парвовирусы, «связанные» с аденовирусами (AAV), являются очень полезными инструментами в США. Генная терапия. Это потому, что они могут переносить ДНК в клетку и безвредны для человека. Поэтому они используются в качестве носителей генетической информации, необходимой для борьбы с болезнями.

Источник изображения: Pixabay

читать

Уязвимости в устройствах Apple. Преступники уже ими пользуются

У Apple есть патчи на троих Уязвимости нулевого дня Выпущено в операционных системах iPhone, iPad и Apple TV. Киберпреступники активно использовали уязвимости в iOS, iPadOS и tvOS. Они были пропатчены версией 14.4 всех упомянутых систем.

Источник изображения: Pixabay

читать

Facebook AI ускоряет обследование МРТ

Реконструкция изображения с помощью искусственного интеллекта (AI) сокращает время Магнитно-резонансная томография (МРТ) значительный.

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

Первое клиническое исследование по сравнению МРТ-сканирований коленного сустава с ускорением ИИ с обычными сканированиями показывает, что ИИ-сканирование не только диагностически взаимозаменяемо с обычными, но и обеспечивает более качественные изображения. Результаты этого исследования взаимозаменяемости являются важной вехой в совместной инициативе, запущенной в 2018 году NYU Langone Health из Нью-Йорка и группой исследований искусственного интеллекта Facebook (FAIR) по ускорению процесса сканирования МРТ.
Исследование было опубликовано в Американском журнале рентгенологии.

читать

Успешное хранение цифровой информации в ДНК живого организма

Жесткие диски и другие системы хранения данных сегодня хранят огромные объемы информации. Однако, как и магнитные ленты или гибкие диски в прошлом, эти устройства могут со временем устареть, и мы потеряем доступ к данным, которые мы собираем на них. Вот почему ученые разработали метод преобразования данных в ДНК для записи живого организма. Этот вид "запоминающее", вероятно, не устареет в обозримом будущем.

Сет Шипман из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, который не принимал участия в работе, похвалил работу своих коллег из Колумбийского университета, но отметил, что пройдет еще много времени, прежде чем такие системы найдут практическое применение.

Источник изображения: Pixabay

Более подробную информацию можно найти в природа, (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

читать

ИИ помогает решить одну из самых больших нерешенных проблем физики

Исследователям из ETH Zurich впервые удалось автоматизировать моделирование турбулентности в жидкостях, объединив механику жидкости и искусственный интеллект. Их подход основан на сочетании Алгоритмы машинного обучения с подкреплением с турбулентным Моделирование потокавыполнено на суперкомпьютере Piz Daint Швейцарского национального суперкомпьютерного центра.

Согласно описанию исследования, недавно опубликованному в журнале Естественная машинная разведка был выпущен, исследователи разработали новые алгоритмы машинного обучения с подкреплением (RL) и объединили их с физическим подходом к моделированию. Турбулентность.

Источник изображения: Pixabay

читать

Они напали на робот-пылесос и подслушали, что происходило в комнате, где он работал.

Ученые из США и Сингапура использовали робот-пылесос, чтобы подслушивать звук в комнатах и ​​идентифицировать телепрограммы, воспроизводимые в комнате, где находился пылесос. Производительность еще более впечатляющая, поскольку Автономный пылесос не оснащены микрофоном. Эта работа показывает, что любое устройство с лидарной технологией может быть использовано для подслушивания.

Мы пользуемся такими устройствами дома, даже не задумываясь об этом. Мы показали, что, хотя такие устройства не имеют микрофона, мы можем переписать их навигационную систему, чтобы подслушивать разговоры и раскрывать конфиденциальную информацию, - говорит профессор Нирупам Рой из Университета Мэриленда.

Это в автономные роботы использовал Лидарная система исследует окружающую среду с помощью лазеров. Их свет отражается от окружающей среды пылесоса и подается на датчики пылесоса для создания карты помещения. Эксперты уже некоторое время предполагают, что карты, созданные автономными пылесосами, которые часто хранятся в облаке, можно использовать для рекламы.

Источник изображения: Pixabay

читать

Как перехитрить искусственный интеллект - человек против машины.

Компьютерные системы AI находят свое применение во многих сферах нашей жизни и обладают огромным потенциалом, от беспилотных автомобилей до помощи врачам в диагностике и автономных поисково-спасательных роботов.

Однако одна из основных нерешенных проблем, особенно в области искусственного интеллекта, известной как «нейронные сети», заключается в том, что ученые часто не могут объяснить, почему что-то идет не так. Это связано с отсутствием понимания процесса принятия решений в системах ИИ. Эта проблема известна как проблема «черного ящика».

Кто умнее?

Новый 15-месячный исследовательский проект Ланкастерского университета, в котором также участвует Ливерпульский университет, направлен на раскрытие секретов проблемы черного ящика и поиск нового способа "Глубокое обучение"компьютерных моделей искусственного интеллекта, которые делают решения прозрачными и объяснимыми.

Проэкт "На пути к ответственным и понятным автономным роботизированным обучающим системам"разработает серию процедур проверки безопасности и тестирования для разработки алгоритмов искусственного интеллекта. Это поможет гарантировать надежность и объяснимость решений, принимаемых системами.

Источник изображения: Pixabay

читать

  • 1
  • 2