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L'intelligenza artificiale mostra che potremmo non conoscere nemmeno la metà delle strutture nelle nostre cellule del corpo

Molte delle malattie che ci colpiscono sono legate al malfunzionamento cellulare. Potrebbe essere possibile trattarli in modo più efficace, ma prima gli scienziati devono capire esattamente come sono costruite e funzionano le cellule. Combinando intelligenza artificiale Utilizzando tecniche microscopiche e biochimiche, gli scienziati dell'Università della California, San Diego Medical School (UCSD) hanno compiuto un passo importante nella comprensione delle cellule del corpo umano.


con Microscopi possiamo vedere strutture cellulari piccole come singoli micrometri. Al contrario, le tecniche biochimiche che utilizzano singole proteine ​​consentono di studiare strutture delle dimensioni di nanometri, cioè 1/1000 di micrometro. Tuttavia, un grosso problema nelle scienze della vita è completare la conoscenza di cosa c'è all'interno della cellula tra la micro e la nanoscala. È stato trovato per aiutare con questo intelligenza artificiale è possibile

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Power Fx - Programmazione per non programmatori

Microsoft ha la pubblicazione di Potenza Fx ha annunciato un nuovo linguaggio di programmazione low-code basato sulle popolari formule di Excel. L'azienda mette la lingua sotto uno Licenza open source disponibile e spera di contribuire a sviluppare il suo Piattaforme di alimentazione come Power Automate o Power Virtual Agents e alla fine diventare uno standard per questo tipo di applicazione.

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L'intelligenza artificiale migliora i virus per la terapia genica

I dependovirus o parvovirus "associati" agli adenovirus (AAV) sono strumenti molto utili negli Stati Uniti Terapia genetica. Questo perché possono trasferire il DNA nella cellula e sono innocui per l'uomo. Pertanto, vengono utilizzati come portatori delle informazioni genetiche necessarie per combattere le malattie.

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Facebook AI accelera gli esami MRI

La ricostruzione dell'immagine tramite intelligenza artificiale (AI) riduce i tempi di Esami di risonanza magnetica per immagini (MRI) significativo.

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Il primo studio clinico per confrontare le scansioni MRI del ginocchio accelerate dall'IA con le scansioni convenzionali mostra che le scansioni AI non solo sono intercambiabili dal punto di vista diagnostico con quelle convenzionali, ma forniscono anche immagini di qualità superiore. I risultati di questo studio sull'intercambiabilità sono un'importante pietra miliare in un'iniziativa congiunta lanciata nel 2018 dalla NYU Langone Health di New York City e dal gruppo Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) per accelerare il processo di scansione MRI.
La ricerca è stata pubblicata sull'American Journal of Roentgenology.

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Archiviazione riuscita di informazioni digitali nel DNA di un organismo vivente

I dischi rigidi e altri sistemi di archiviazione dati memorizzano oggi enormi quantità di informazioni. Tuttavia, proprio come in passato i nastri magnetici oi floppy disk, questi dispositivi possono diventare obsoleti nel tempo e perderemo l'accesso ai dati che raccogliamo su di essi. Ecco perché gli scienziati hanno sviluppato un metodo per convertire i dati in DNA per registrare un organismo vivente. Questo tipo di "archiviazione di massa"probabilmente non diventerà obsoleto nel prossimo futuro.

Seth Shipman dell'Università della California a San Francisco, che non è stato coinvolto nel lavoro, ha elogiato le prestazioni dei suoi colleghi della Columbia University, ma sottolinea che ci vorrà molto tempo prima che tali sistemi trovino un'applicazione pratica.

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Ulteriori dettagli possono essere trovati in Natura. (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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L'intelligenza artificiale aiuta a risolvere uno dei più grandi problemi irrisolti della fisica

I ricercatori dell'ETH di Zurigo sono riusciti per la prima volta ad automatizzare la modellazione della turbolenza nei liquidi combinando meccanica dei fluidi e intelligenza artificiale. Il loro approccio si basa sulla combinazione di Algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo con turbolenza Simulazioni di flussoche sono stati eseguiti sul supercomputer Piz Daint del Centro nazionale svizzero di supercalcolo.

Secondo una descrizione della ricerca recentemente pubblicata sulla rivista Nature Machine Intelligence è stato pubblicato, i ricercatori hanno sviluppato nuovi algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo (RL) e li hanno combinati con un approccio fisico alla modellazione Turbolenza.

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Hanno attaccato un aspirapolvere robotico e hanno sentito cosa stava succedendo nella stanza in cui funzionava

Scienziati degli Stati Uniti e di Singapore hanno utilizzato un aspirapolvere robotico per intercettare il suono nelle stanze e identificare i programmi televisivi riprodotti nella stanza in cui si trovava l'aspirapolvere. La performance è ancora più impressionante come il Aspirapolvere autonomo non sono dotati di microfono. Questo lavoro mostra che qualsiasi dispositivo con tecnologia lidar può essere probabilmente utilizzato per le intercettazioni.

Usiamo questi tipi di dispositivi a casa senza pensarci molto. Abbiamo dimostrato che, sebbene tali dispositivi non abbiano un microfono, possiamo riscrivere il loro sistema di navigazione per intercettare le conversazioni e rivelare informazioni riservate, afferma il professor Nirupam Roy dell'Università del Maryland.

Questo dentro robot autonomi Usato Sistema Lidar esamina l'ambiente con l'aiuto dei laser. La loro luce viene riflessa dall'ambiente circostante l'aspirapolvere e immessa nei sensori dell'aspirapolvere per creare una mappa della stanza. Gli esperti ipotizzano da tempo che le mappe create dagli aspirapolvere autonomi, che sono spesso archiviate nel cloud, possano essere utilizzate per la pubblicità.

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Come superare in astuzia l'intelligenza artificiale: uomo contro macchina.

Sistemi informatici AI stanno trovando la loro strada in molte aree della nostra vita e offrono un grande potenziale, dai veicoli a guida autonoma all'assistenza ai medici con diagnosi e ai robot autonomi di ricerca e soccorso.

Tuttavia, uno dei principali problemi irrisolti, specialmente con il ramo dell'IA noto come "reti neurali", è che gli scienziati spesso non sono in grado di spiegare perché le cose vanno storte. Ciò è dovuto alla mancanza di comprensione del processo decisionale all'interno dei sistemi di IA. Questo problema è noto come problema della "scatola nera".

Chi è più intelligente?

Un nuovo progetto di ricerca di 15 mesi dell'Università di Lancaster, in cui è coinvolta anche l'Università di Liverpool, mira a svelare i segreti del problema della scatola nera e trovare un nuovo modo per "Deep Learning"di modelli di computer AI che rendono le decisioni trasparenti e spiegabili.

Il progetto "Verso sistemi di apprendimento robotico autonomo responsabili e spiegabili"svilupperà una serie di verifica della sicurezza e procedure di test per lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale. Questi contribuiranno a garantire che le decisioni prese dai sistemi siano solide e spiegabili.

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