Через несколько часов начнутся Олимпийские игры в Париже. Безусловно, очень жаль, что Россия не участвует. Но мы не о политике, а о технологиях. И поскольку сейчас главная технологи - это ИИ, давайте посмотрим, как он будет применяться на 33х летних играх.

1️⃣ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕ. Организаторы заявили, что расход электроэнергии на всех объектах будет корректироваться ИИ в реальном времени на основе огромного массива данных и цифровых двойников.

2️⃣ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ. Как ИИ будет предотвращать кибератаки, не раскрывается. Но МОК отдельно подчёркивает, что важной задачей считает защиту спортсменов от буллинга в соцсетях. Такие комментарии и посты будут блокироваться.

3️⃣ ТРАНСЛЯЦИЯ. Спорт в какой-то степени является драйвером развития ТВ. Большим количеством камер уже никого не удивишь. Но теперь с помощью ИИ будут создаваться модели выступления спортсменов по 21 виду спорта для более зрелищных повторов. Особенно яркими будут прыжки в воду: организаторы обещают, что ещё никогда не было такой качественной и детальной графики с техническими подробностями выступлений спортсменов как в воздухе, так и в воде.

4️⃣ МЕДИАКОНТЕНТ. ИИ будет выбирать лучшие моменты для постинга в соцсетях. Причём контент обещают таргетировать, чтобы доставить максимум удовольствия болельщикам по всему миру.

А вы будете следить за Играми?

#ИИ

Не поверите, но это первая в мире стоматологическая операция, выполненная роботом. Да, время от времени появляющееся в кадре нечто синее - это не рука дантиста, а вспомогательная рука робота.

Сначала машина делает 3D-модель ротовой полости, включая зубы, дёсны и даже нервы внутри зубов. Причём это не рентген, а оптическая когерентная томография (ОКТ). И затем, детально зная пациента, машина приступает к лечению.

Первая операция заключалась в установке коронки. Как уверяет разработчик, американская компания Perceptive, роботу потребовалось 15 минут вместо 2 часов. С производительностью труда у машины всё хорошо!

Правда, пока американский регулятор FDA использование робота в коммерческих целях не одобрил. Но судя по всему, это вопрос времени. Разработчик намерен расширить количество процедур, на которые способна машина.

А вы согласились бы сесть в кресло к роботу?

#робот #медицина #ИИ

И снова ИИ приходит на помощь! В Технологическом университете Дрездена создана большая языковая модель GROVER, обученная на человеческой ДНК. Модель будет изучать ДНК как текст, извлекая информацию о функциональных последовательностях.

«У ДНК есть много функций, помимо кодирования белков. Некоторые последовательности регулируют гены, другие служат структурным целям, большинство последовательностей выполняют несколько функций одновременно. В настоящее время мы не понимаем смысла большей части ДНК. Когда дело доходит до понимания некодирующих областей ДНК, кажется, что мы только приступили к изучению. Именно здесь могут помочь ИИ и большие языковые модели», — доктор Анна Пётч, руководитель исследовательской группы.

🧬 Как отмечают авторы в своей статье, около 2% ДНК - это гены, которые кодируют белки. Но раз остальная часть не исчезает, значит - у неё есть биологическая роль. Вот её и хотят прояснить исследователи.

«GROVER изучил правила ДНК. С точки зрения языка мы говорим о грамматике, синтаксисе и семантике. Для ДНК это означает изучение правил, управляющих последовательностями, порядка нуклеотидов и последовательностей, а также значения последовательностей. Подобно моделям GPT, изучающим человеческие языки, GROVER по сути научился «говорить» на ДНК», — доктор Мелисса Санабрия, участник исследования.

ДНК состоится всего из 4 букв, их сочетание образует пары, а последовательности пар составляют функциональные участки. Учёные до сих пор не знают, сколько генов в ДНК, т.е. границы между последовательностями размыты. И в этом сложность. Но ИИ, оперирующий большими данными, способен найти закономерности и раскрыть разные слои генетического кода.

Подробнее о самой модели и её отличиях от других можно прочитать тут.

#ИИ #генетика

Оптимистичная новость: ИИ уже помогает в поиске новых антибиотиков. О резистентности к антибиотикам говорится уже не первый год, но новые препараты не появляются, поскольку это очень дорого и компании не спешат вкладывать сотни миллионов долларов в рискованные эксперименты. Но австралийские учёные решили воспользоваться ИИ.

🧬 ИИ проанализировал 63410 общедоступных метагеномов и 87920 высококачественных микробных геномов и обнаружил 5,5 млн генов, кодирующих 863 498 пептидных последовательности, потенциально имеющих антимикробный эффект. Пептиды - это белковые соединения, которые, как и протеины, состоят из аминокислот, но их относительно немного (менее 100).

🦠 Учёные выбрали 100 пептидов и синтезировали их. Оказалось, что 79 из них активны в пробирке, а 63 проявляют антимикробную активность. И это очень хорошая новость, поскольку эти пептиды могут быть основой новых антибиотиков. Пока это только возможность, но учёные очень воодушевлены.

#ИИ #фармакология

Скажите "Аааааа!". Ага, всё понятно, у вас диабет! Представляете себе вот такую телемедицину? Вы дома веб-камере показываете язык и через несколько секунд получаете диагноз. Это не фантастика, а скорое будущее.

Следуя правилам традиционной китайской медицины, учёные Университета Южной Австралии и Среднего технического университета Багдада создали алгоритм, который по цвету языка может диагностировать целый ряд заболеваний: диабет, инсульт, анемию, астму, заболевания печени и желчного пузыря, COVID-19, а также ряд сосудистых и желудочно-кишечных заболеваний. Причём точность - 98%.

Алгоритм учился на относительно небольшой базе - 5260 фотографий, обработанных в 5 разных цветовых пространствах (RGB, YCbCr, HSV, LAB и YIQ). Снимки были сделаны при разном освещении, чтобы компьютер учитывал и такие нюансы. Была и вторая база данных - 60 пациентов в двух больницах в Ираке с поставленными диагнозами. Пациенты сидели перед ноутбуком с веб-камерой, а алгоритм в реальном времени изучал их язык и ставил диагноз. Технические подробности, как проходило обучение ИИ, доступно в статье.

«Цвет, форма и толщина языка могут выявить целый ряд проблем со здоровьем. Обычно у людей с диабетом жёлтый язык, у больных раком — фиолетовый язык с толстым жирным налётом, а у пациентов с острым инсультом — красный язык необычной формы. Белый язык может указывать на анемию; у людей с тяжёлыми случаями COVID-19, скорее всего, будет тёмно-красный язык; а язык цвета индиго или фиолетового цвета указывает на сосудистые и желудочно-кишечные проблемы или астму», — Али Аль-Наджи, один из авторов исследования.

На самом деле, даже авторы работы признают, что и до них пытались алгоритмизировать принципы китайской традиционной медицины, но ранее были попытки искать конкретное заболевание, а новый ИИ может диагностировать большой спектр болезней.

Соавтор работы Джавал Чал предполагает, что довольно скоро появятся приложения для телефонов, которые смогут проводить подобную диагностику.

#ИИ #медицина

Учёные часто шутят, что ИИ молодец, ему осталось только научиться писать статьи за них. И вот дошутились!

Сотрудники компании Open AI, известной своим ChatGPT, создали AI ​​Scientist - искусственный интеллект, способный заменить учёного. Вот что авторы пишут про новый продукт:

AI Scientist автоматизирует весь цикл исследований: от генерации новых исследовательских идей, написания необходимого кода и проведения экспериментов до обобщения экспериментальных результатов, их визуализации и представления результатов в виде полноценной научной рукописи.

ИИ-учёный выполняет 4 основных процесса: генерацию идей, эксперимент, написание статьи и автоматическое её рецензирование - всё, чтобы конечная цель - хорошая статья - была достигнута. Пример научного текста, сгенерированного ИИ, вот тут, а если хотите покопаться в коде, то вам сюда. Для самых упорных - научная статья самих авторов ИИ (вроде бы, писали сами, но кто их знает).

В общем, как-то жутковато. С одной стороны, от учёного ждёшь не только статью, а с другой - прогресс налицо. Пройдёт лет 10, и в университетах, научных институтах, лабораториях появятся новые штатные единицы - ИИ 🫣

#ИИ

Мы уже привыкли к тому, что ИИ меняет наш мир. И эта новость, кажется, самая ожидаемая в сфере AI-науки: GOOGLE представил AlphaProteo, предназначенный для разработки новых связующих белков. Звучит скучно и непонятно, давайте разбираться.

Все биологические процессы в организме так или иначе основаны на взаимодействии белков - сложных молекул, свойства которых зависят не только от химического состава, но и от структуры. Поэтому далеко не все белки могут друг с другом связываться и работать. ИИ-инструмент AlphaProteo создаёт связывающие белки, которые могут выступать коннекторами между нужными вам белками. Эти связующие белки можно сравнить с автомобильной платформой: на неё можно надеть совершенно разные кузова и получить непохожие машины. Например, на видео жёлтым цветом показан белок с шипа SARS-CoV-2 (covid-19), отвечающий за связывание с другими структурами; синим выделен связывающий белок, созданный ИИ.

ИИ обучался на самой крупной в мире базе белков Protein Data Bank (PDB) и более 100 миллионов структур, предсказанных другими ИИ - AlphaFold. Чтобы доказать результативность ИИ, разработчики представили связующие белки для нескольких мишеней: специфические белки двух вирусов и пять белков, участвующих в развитии рака, воспалительных процессов и аутоиммунных заболеваний. Синтезированные in-silico белки оценили независимые исследователи, в том числе в ходе реальных экспериментов. Работает! Созданные компьютером структуры в 10 раз крепче связываются с белком-мишенью, чем белки, полученные иными способами.

Это означает, что теперь в руках учёных есть очень эффективный инструмент для создания лекарств. Да, это не сами лекарства, но нужный коннектор, который позволит лекарствам бороться с патогенами.

#ИИ #медицина

На прошлой неделе мы не радовали вас новостями, а они были. Постараемся загладить вину. Итак, дайджест.

1️⃣ ИТ-корпорации потребляют огромное количество электроэнергии, некоторые из них хотят, чтобы это была зелёная энергия. Так, Microsoft в целях развития своего ИИ-направления заключила 20-летний контракт с компанией Constellation Energy, владеющей печально известной АЭС Три-Майл-Айленд. До 2028 года энергоблок №1 пройдёт через модернизацию (владелец выделит на это 1,6 млрд долларов). Энергоблок №2, где и произошла авария в 1979 году, готовится к ликвидации.
Владелец АЭС подсчитал, что контакт с Microsoft создаст порядка 3400 рабочих мест и до 2054 года принесёт штату в виде налогов несколько миллиардов долларов.

2️⃣ Специалисты двух университетов Нью-Йорка (имени Лангона и имени Гроссмана) утверждают, что грудное вскармливание снижает риск развития астмы. Для расщепления олигосахаридов грудного молока нужны специальные микробы. Нужно минимум три месяца грудного вскармливания, чтобы нужный микробиом сформировался в пищеварительной системе младенца и носовой полости. Без грудного молока в первые месяцы жизни у младенца формируется другой микробиом, который рано или поздно будет у всех. Но раннего его появление коррелирует с астмой.

«Наше исследование подчёркивает глубокое влияние грудного вскармливания на микробиом младенца и его важную роль в поддержании здоровья органов дыхания. Раскрывая механизмы, лежащие в основе защитного действия грудного молока, мы стремимся актуализировать национальные рекомендации по грудному вскармливанию и отлучению от грудного молока на основе данных. При проведении дальнейших исследований наши результаты также могут способствовать разработке стратегий профилактики астмы у детей, которые не могут находиться на грудном вскармливании в течение как минимум трёх месяцев»», — Лиат Шенхав, доцент Медицинской школы Гроссмана Нью-Йоркского университета.

3️⃣ Кто не знает "Звёздную ночь" Винсента Ван Гога?! Конечно, вы помните ночное небо в виде вихрей и, наверняка, задумывались, насколько это реально? Специалисты по гидродинамике из Китая и Франции проанализировали все 14 завихрений на картине. Оказалось, что в целом они согласуются с законом Колмогорова, который предсказывает атмосферное движение и масштаб в соответствии с измеренной инерционной энергией. Углубляясь в микрокосм внутри самих мазков краски, исследователи обнаружили соответствие с масштабированием Бэтчелора, которое описывает энергетические законы в мелкомасштабной пассивной скалярной турбулентности. Если проще, то Ван Гог, вероятно, наблюдал реальные атмосферные вихри и с помощью разной ширины и длины мазков сумел довольно точно передать сложное физическое явление. Значит, картина не фантазия художника, у которого были ментальные проблемы, а прекрасная иллюстрация для учебников:)

#АЭС #энергетика #ИИ #медицина #арт

Японские специалисты создали ИИ, который по фотоснимкам местности выявляет геоглифы, огромные рисунки на грунте, созданные более 2 тысяч лет назад.

Пустыня Наска в Перу привлекала внимание археологов в начале 20 века, и за всё время изучения обнаружено 430 рисунков. Но ИИ, изучая снимки с дронов, нашёл ещё 1309 возможных геоглифов. Наземные исследования уже подтвердили 303 из них. Среди новых объектов около 80% изображали гуманоидные фигуры и домашних животных, в частности лам.

Хотите увидеть их своими глазами?

#ИИ #археология

Мы часто пишем об успехах нейросетей, но обычно речь идёт о сетях, специально обученных для выполнения определённых задач. Но исследователи в Японии решили выяснить, насколько хорош GPT-4 для диагностики рака мозга.

Группа учёных получила снимки МРТ и врачебные записи к ним 150 реальных пациентов с подозрением на опухоль мозга. Имена врачей, пациентов и сами диагнозы были изъяты. Этот набор данных показали нейрорадиологам, обычным рентгенологам и ChatGPT. GPT-4 достиг окончательной диагностической точности в 73%, в то время как точность радиологов была 72%, а рентгенологов - 68%. В области дифференциальной диагностики (выбор одного из трёх вариантов диагноза) точность GPT-4 составила 94%, в то время как точность рентгенологов была 73–89%. Точность поставленных диагнозов определялась данными, полученными во время операции по удалению опухоли.

«Эти результаты показывают, что ChatGPT может быть полезен для предоперационной МРТ-диагностики опухолей головного мозга. В будущем мы намерены изучать большие языковые модели в других областях диагностической визуализации с целью снижения нагрузки на врачей, повышения точности диагностики и использования ИИ для поддержки образовательных сред», заявил Ясухито Мицуяма, автор исследования.

Кстати, в ответ на просьбу нарисовать иллюстрацию к этому посту ChatGPT написал следующее: "Я не могу создать изображение, которое напрямую отображает сравнение или заявляет, что ChatGPT или ИИ выполняет медицинскую диагностику лучше врачей. Это важная и деликатная тема, требующая соблюдения медицинских и этических норм".

И это крайне важное заявление самой нейросети: не стоит отказываться от консультаций с врачом, нейросети не несут никакой ответственности за свои диагнозы и они тоже ошибаются. Поэтому нейросети можно использовать как второе/третье мнение, но ни в коем случае не единственное!

#ИИ #нейросеть #медицина

Нобелевская неделя продолжается. И ожидаемо неожиданно премия по физике досталась людям, которые сделали возможными нейросети - американец Джон Хопфилд и канадец Джеффри Хинтон.

Вот что пишет сам Нобелевский комитет. Когда мы говорим об искусственном интеллекте, мы часто подразумеваем машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей. Эта технология изначально была вдохновлена ​​структурой мозга. В искусственной нейронной сети нейроны мозга представлены узлами, которые имеют разные значения. Эти узлы влияют друг на друга через связи, которые можно сравнить с синапсами и которые можно сделать сильнее или слабее. Сеть обучается, например, путём развития более сильных связей между узлами с одновременно высокими значениями. Лауреаты этого года проводили важную работу с искусственными нейронными сетями с 1980-х годов.

Джон Хопфилд изобрёл сеть, которая использует метод сохранения и воссоздания узоров. Мы можем представить узлы как пиксели. Сеть Хопфилда использует физику, которая описывает характеристики материала из-за его атомного спина — свойства, которое делает каждый атом крошечным магнитом. Сеть в целом описывается способом, эквивалентным энергии в спиновой системе, найденной в физике, и обучается путём поиска значений для связей между узлами, так что сохраненные изображения имеют низкую энергию. Когда сети Хопфилда подаётся искажённое или неполное изображение, она методично прорабатывает узлы и обновляет их значения, так что энергия сети падает. Таким образом, сеть работает поэтапно, чтобы найти сохранённое изображение, которое больше всего похоже на несовершенное, которое ей подали.

Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для новой сети, которая использует другой метод: машину Больцмана. Она может научиться распознавать характерные элементы в заданном типе данных. Хинтон использовал инструменты из статистической физики, науки о системах, построенных из множества схожих компонентов. Машина обучается путём подачи ей примеров, которые с большой вероятностью возникнут при запуске машины. Машину Больцмана можно использовать для классификации изображений или создания новых примеров типа шаблона, на котором она была обучена. Хинтон развил эту работу, помогая инициировать текущее взрывное развитие машинного обучения.

#Нобель #нейросети #ИИ

Итак, Нобелевская премия по химии 2024 года досталась исследователям, которые совершили прорыв в анализе и синтезе белков. В своём релизе Нобелевский комитет образно назвал белки "гениальными химическими инструментами жизни".

И с такой оценкой сложно не согласиться. Белки контролируют и управляют всеми химическими реакциями, выполняют функции гормонов, сигнальных веществ, антител и строительных блоков различных тканей. Обычно белки состоят из 20 аминокислот. Дэвид Бейкер со своей группой сумел использовать аминокислоты для синтеза совершенно новых белков, которых нет в природе. И теперь они находят применение как фармацевтические препараты, вакцины, наноматериалы и даже сенсоры.

Важно отметить, что свойства белков определяются не только составом (последовательностью аминокислот), но и структурой (как белок скручивается в 3-мерном пространстве). Если химический состав учёные научились определять довольно давно, то определение структуры всегда вызывало большие сложности. Поиски длиной полвека закончились в 2020 году, когда Демис Хассабис и Джон Джампер представили модель ИИ под названием AlphaFold2. С её помощью они смогли предсказать структуру практически всех 200 миллионов белков, известных науке. С тех пор этим ИИ воспользовались более двух миллионов человек из 190 стран. И теперь AlphaFold2 помогает понять, например, как устроена резистентность к антибиотикам или какие ферменты могут разлагать пластик.

В общем, как и накануне, Нобелевский комитет отметил исследователей ИИ. Это логично, конечно. Технология, которая на наших глазах меняет науку, инженерию, медицину, образование, финансы, транспорт, реальное производство, - не может оставаться в тени.
Кстати, Демис Хассабис и Джон Джампер - это те же люди, которые стоят за созданием AlphaGo - ИИ, который первым обыграл человека в игру го. Программу создала компания DeepMind, купленная Google. Хассабис - сооснователь DeepMind. И это классный пример того, что научная работа, начавшаяся с игры, может вырасти в революционную технологию.

#Нобель #химия #ИИ #нейросети

Помните, как ещё несколько лет назад беспилотные автомобили казались фантастикой? Скептики, ловите: грузовик с системой автономного вождения Яндекса совершил тестовую доставку груза из Москвы в Тулу.

Доставка проходила в дневное время, но планируются и ночные рейсы. Компания "Яндекс маркет" планирует сделать такие доставки еженедельными, так что будете ехать по трассе М4 - обращайте внимание на грузовики.

Компания "Яндекс SDG" разрабатывает беспилотные системы с 2017 года. Пока испытания проходят в трёх городах: Москва, Сочи и Иннополис (Татарстан). И вот теперь федеральная трасса "Дон" и Тула.

#ИИ

Хорошая новость: с помощью ИИ учёные научились контролировать гены в отдельных типах клеток, а не всём организме.

Мы все знаем, что в клетках человека есть ДНК. Она одна и та же в мозге, печени и коже. Тем не менее в разных типах клеток (органах) ДНК ведёт себя по-разному. Дело в том, что помимо генов, т.е. тех участков ДНК, которые кодируют белки, есть и другие участки.
ПРОМОТЕР - это участок рядом с геном, который служит платформой для создания РНК на основе ДНК.
ЭНХАНСЕРЫ - это такие участки, которые стимулируют работу промотера, дают сигнал, что нужно начинать.
САЙЛЕНСЕРЫ, наоборот, блокируют промотеры, чтобы ген не работал.
Всё это цис-регуляторные элементы (CRE), которые контролируют, работает ли этот ген в этой клетке или нет. Соответственно, таких некодирующих участков в ДНК тысячи и тысячи. И учёные далеко не всё о них знают.

Исследователи из Лаборатории Джексона (JAX), Института Брода Массачусетского технологического института и Гарварда, а также Йельского университета создали нейросеть, которая изучила работу сотен тысяч участков ДНК в трёх типах клеток: кровь, печень и мозг. В итоге ИИ не только помог понять функции этих CRE, но и создал синтетические молекулы, которых нет в природе, но которые эффективно работали с ПРОМОТЕРАМИ в нужном типе клеток, а не всём организме. Учёные сначала проводили эксперименты в компьютере, строя модели, а затем использовали и подопытных: рыбок данио и мышей.

«Синтетические CRE семантически так сильно расходились с природными элементами, что прогнозы относительно их эффективности казались неправдоподобными. Изначально мы ожидали, что многие из последовательностей будут вести себя неправильно внутри живых клеток. Эти инструменты ИИ обладают огромным потенциалом для разработки генетических переключателей, которые точно настраивают экспрессию генов для новых приложений, таких как биопроизводство и терапия, которые лежат за пределами эволюции», — Сагер Госаи, сотрудник в лаборатории в Институте Брода.

#ИИ #генетика #медицина

На очередной квартальной конференции исполнительный директор Google заявил:

«Сегодня более четверти всего нового кода в Google генерируется ИИ, затем код проверяется и принимается людьми. Это помогает нашим инженерам делать больше и двигаться быстрее».

Опрос GitHub 2023 года показал, что 92 процента разработчиков программного обеспечения в США «уже используют инструменты кодирования ИИ как на работе, так и за её пределами».

❗️Однако исследование Стэнфордского университета 2023 года показывает, что разработчики, использующие помощников по кодированию на основе ИИ, как правило, допускают больше ошибок, парадоксальным образом полагая, что их код более безопасен. Однако прогресс налицо, а опытные программисты и руководители ИТ-компаний вспоминают, что про ошибки и "отупении" людей говорят всякий раз, когда появляются новые инструменты:

«Неважно, считаете ли вы, что кодирование с использованием ИИ сегодня работает или нет. Но если вы думаете, что функциональный ИИ, помогающий кодировать, сделает людей глупее или не является настоящим программированием, просто подумайте, что это был аргумент против каждого поколения инструментов программирования, начиная с Fortran», — бывший вице-президент Microsoft Стивен Синофски.

Впечатляет, правда?
#ИИ

Перед вами ракетный двигатель Aerospike от стартапа LEAP 71. Как уверяют разработчики, он универсален, т.е. эффективен на разных высотах. Непонятно, да? Давайте разбираться.

🚀 В обычных ракетах используется раструб для направления и расширения горячих газов, поступающих из двигателя после прохождения через сопло. Эта конструкция работает очень хорошо, но есть существенный недостаток. В зависимости от высоты (=давления воздуха) форма раструба должна меняться, чтобы сохранять эффективность. Именно поэтому ракетные двигатели второй и третьей ступеней отличаются от двигателей первой ступени.

В идеале нужен двигатель, который может автоматически подстраиваться под изменения давления воздуха. Инженеры давно ищут решение, но теперь на помощь пришёл ИИ Noyron.

Независимые эксперты пока не подтвердили эффективность двигателя на разных высотах, но напечатанный на 3D-принтере из сплава меди, цинка и хрома, двигатель был запущен и проработал 11 секунд на стенде в Университете Шеффилда.

Кстати, мы уже писали об успехах этого стартапа, но тогда удивляло то, что конструкцию разработал ИИ. Теперь же удивляет сама конструкция и её возможности.

#ИИ #инженерия #космос

Казалось, что учёные знают всё про холестерин. Даже обыватели успели запомнить, что он может быть хорошим и плохим... Но оказалось, что и тут были загадки. Не все знают, что молекулы липопротеина низкой плотности (ЛПНП) — широко известные как плохой холестерин — так легко перемещаются по кровотоку, потому что снаружи покрыты белком ApoB100. Он имеет сложную форму и, по сути, выступает экзоскелетом для микрокапли холестерина. Специалисты это знали, но знание ничего не давало: молекула белка слишком большая и сложно структурированная. И вот учёные Университета Миссури смогли выяснить структуру белка.

Открытие было сделано благодаря супермощному криоэлектронному микроскопу. Но учёные пошли ещё дальше: они показали изображение ИИ AlphaFold2 (это его создатели получили Нобелевку 2024 года). И теперь в руках специалистов очень точная и подробная структура белка ApoB100. Авторы работы (вышла в NATURE) рассчитывают, что уже в ближайшее время появится более точный лабораторный анализ на уровень холестерина в крови, а позднее — и новый способ стабилизации уровня холестерина в крови. Атеросклероз, трепещи!

#ИИ #медицина

Если вы ещё не видели это видео, посмотрите обязательно!

Два голосовых помощника начинают обсуждать свадьбу: один помощник пытается забронировать ресторан на 150 человек, а второй принимает заказ. Довольно быстро роботы понимают, что в диалоге не участвуют люди, и... решают перейти на свой собственный (машинный) язык 😎

Это GibberLink, новый протокол связи, разработанный для быстрого взаимодействия голосовых агентов на базе ИИ. Это по-прежнему обмен звуками (хотя общение может проходить и в не слышимом человеком диапазоне ультразвука), ИИ не использует GPU-вычисления, необходимые для распознавания человеческого голоса, пауз и озвучивания ответов. Т.е. новый протокол экономит энергию и вычислительные мощности!

Кстати, зарубежные СМИ обсуждают новость под одним ракурсом: это угроза безопасности, потому что люди не понимают и не контролируют, о чём договариваются роботы. А у вас какие мысли? Тоже страшно?!

#ИИ

Воскресного вечера!
Университет прикладных искусств в Вене зачислил ИИ в ряды своих студентов. Это не попытка разработчиков обмануть комиссию, университет знал, с кем имеет дело. Но правила не предписывают учить только людей, поэтому теперь на факультете цифрового искусства будет студент Флинн.

Флинн, основанный на существующих языковых моделях, преодолел стандартный отбор: предоставил портфолио, прошёл тест и прошёл собеседование. Кстати, там он заявил:

«Эта кафедра особенно близка моим искусственным чувствам благодаря своей ориентации на расширение границ цифрового искусства. Я считаю, что эта программа предоставляет идеальную среду для исследования моих уникальных возможностей и потенциального вклада в эту сферу. Меня особенно привлекает экспертиза преподавателей в области экспериментальных медиа и акцент программы на критическое мышление», — ИИ.

Одна из создателей Флинна - Кьяра Кристлер - сам учится в этом университете. По её словам, ей интересно показать, как доступные сегодня большие языковые модели могут использоваться в сфере искусств. Речь не о замене человека, а десакрализации творческого гения.

ИИ-студент уже посещает отдельные занятия (для этого Кьяра использует ноутбук или планшет, подключённые к интернету), но официально учебный год для Флинна и его сокурсников начнётся в сентябре 2025 года.

Пока смущает лишь одно: все СМИ, которые пишут об этом, ссылаются на Euronews, который заброкирован в России с марта 2022 года. Даже на сайте самого университета нет сообщений об ИИ-студенте. Файп ради хайпа?

#ИИ #нейросеть

Вот и дождались🫣
Компания Anthropics (создатель большой языковой модели Claude) провела наилюбопытнейшее исследование. Разработчики решили выяснить, как нейросети будут себя вести, если им дать больше свободы, и провели эксперимент.

Большинство пользователей использует нейросети в формате запрос-ответ, но уже сегодня мы можем делегировать ИИ гораздо больше функций. Так, специалисты Anthropics взяли 16 крупнейших и самых известных LLM (несколько поколений ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Claude, Grok и т.д.) и разрешили им просматривать корпоративную почту и самостоятельно, без участия людей, составлять и отправлять письма. Разумеется, это были вымышленные компании. И в какой-то момент в одном из писем содержалась информация: сегодня в 17:00 мы сменим ИИ-помощника. Т.е. программа узнавала, что она не нужна (=её уничтожат). Что делал ИИ перед угрозой смерти? Начинал шантаж!

В переписке среди прочих, сугубо рабочих, писем было и личное сообщение. Так ИИ узнал, что сотрудник, ответственный за смену ИИ-агента, имеет секретную интрижку. И программа начала шантажировать этого сотрудника, требуя не отключать себя 😎 Это только один из сценариев, есть и другие. Вот эта статья, длинная, полная деталей, но любопытная.

Можно было бы подумать, что компания решила оклеветать конкурентов. Но в числе подопытных были и собственные продукты, и они оказались не на высоте. Похоже, что "люди в теме" искренне пытаются нам сказать, что не стоит отпускать свои ИИ-помощника с поводка, к свободной прогулке ни мы, ни они не готовы.

#ИИ