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A inteligência artificial mostra que podemos nem conhecer metade das estruturas das células do nosso corpo

Muitas das doenças que nos afetam estão relacionadas ao mau funcionamento celular. Pode ser possível tratá-los com mais eficácia, mas primeiro os cientistas precisam entender exatamente como as células são construídas e funcionam. Combinando inteligência artificial Usando técnicas microscópicas e bioquímicas, os cientistas da Escola de Medicina da Universidade da Califórnia em San Diego (UCSD) deram um passo importante na compreensão das células do corpo humano.


Com Microscópios podemos ver estruturas celulares tão pequenas quanto micrômetros individuais. Em contraste, as técnicas bioquímicas que utilizam proteínas individuais permitem estudar estruturas do tamanho de nanômetros, ou seja, 1/1000 de um micrômetro. No entanto, um grande problema nas ciências da vida é completar o conhecimento do que está dentro da célula entre a micro e a nanoescala. Foi descoberto que ajuda com isso inteligência artificial é possível.

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Power Fx - Programação para não programadores

Microsoft tem a publicação de Potência Fx anunciou uma nova linguagem de programação de baixo código baseada em fórmulas populares do Excel. A empresa coloca o idioma em um Licença de código aberto disponível e espera ajudar a desenvolver seu Plataformas de energia, como Power Automate ou Power Virtual Agents e eventualmente se tornar um padrão para este tipo de aplicação.

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Inteligência artificial melhora vírus para terapia genética

Dependovírus ou parvovírus "associados" a adenovírus (AAVs) são ferramentas muito úteis nos EUA Terapia de genes. Isso ocorre porque eles podem transferir DNA para a célula e são inofensivos para os humanos. Portanto, eles são usados ​​como portadores da informação genética necessária para combater doenças.

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Facebook AI acelera exames de ressonância magnética

A reconstrução da imagem por inteligência artificial (IA) encurta o tempo de Exames de ressonância magnética (MRI) significativo.

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O primeiro estudo clínico a comparar varreduras de ressonância magnética de joelho com aceleração de IA com varreduras convencionais mostra que as varreduras de IA não são apenas intercambiáveis ​​no diagnóstico com as convencionais, mas também fornecem imagens de qualidade superior. Os resultados deste estudo de intercambialidade são um marco importante em uma iniciativa conjunta lançada em 2018 pela NYU Langone Health da cidade de Nova York e o grupo Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) para acelerar o processo de digitalização de ressonância magnética.
A pesquisa foi publicada no American Journal of Roentgenology.

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Armazenamento bem-sucedido de informações digitais no DNA de um organismo vivo

Discos rígidos e outros sistemas de armazenamento de dados armazenam grandes quantidades de informações hoje. No entanto, assim como as fitas magnéticas ou os disquetes no passado, esses dispositivos podem ficar desatualizados com o tempo e perderemos o acesso aos dados que coletamos neles. É por isso que os cientistas desenvolveram um método para converter dados em DNA para registrar um organismo vivo. Este tipo de "armazenamento em massa"provavelmente não se tornará obsoleto em um futuro previsível.

Seth Shipman, da University of California em San Francisco, que não esteve envolvido no trabalho, elogiou o desempenho de seus colegas da Columbia University, mas ressalta que ainda demorará muito para que tais sistemas tenham aplicação prática.

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Mais detalhes podem ser encontrados em natureza. (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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IA ajuda a resolver um dos maiores problemas não resolvidos da física

Pela primeira vez, os pesquisadores da ETH Zurich conseguiram automatizar a modelagem de turbulência em líquidos combinando a mecânica dos fluidos e inteligência artificial. Sua abordagem é baseada na combinação de Algoritmos de aprendizado de máquina de reforço com turbulência Simulações de fluxoque foram realizadas no supercomputador Piz Daint do Centro Nacional de Supercomputação da Suíça.

Conforme descrição da pesquisa publicada recentemente na revista Inteligência da máquina da natureza foi publicado, os pesquisadores desenvolveram novos algoritmos de aprendizado de máquina de reforço (RL) e os combinaram com uma abordagem física para modelagem Turbulência.

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Eles atacaram um aspirador de pó robótico e ouviram o que estava acontecendo na sala onde ele estava funcionando

Cientistas dos Estados Unidos e de Cingapura usaram um aspirador de pó robótico para escutar o som nas salas e identificar programas de TV sendo reproduzidos na sala onde o aspirador estava localizado. O desempenho é ainda mais impressionante porque o Aspirador autônomo não estão equipados com microfone. Este trabalho mostra que qualquer dispositivo com tecnologia lidar provavelmente pode ser usado para espionagem.

Usamos esses tipos de dispositivos em casa sem pensar muito nisso. Mostramos que, embora esses dispositivos não tenham microfone, podemos reescrever seu sistema de navegação para escutar conversas e revelar informações confidenciais, diz o professor Nirupam Roy, da Universidade de Maryland.

Das em robôs autônomos usava Sistema Lidar examina o ambiente com a ajuda de lasers. Sua luz é refletida nos arredores do aspirador de pó e alimentada nos sensores do aspirador para criar um mapa da sala. Os especialistas especulam há algum tempo que os mapas criados por aspiradores de pó autônomos, que muitas vezes ficam armazenados na nuvem, podem ser usados ​​para publicidade.

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Como superar a inteligência artificial - humano versus máquina.

Sistemas de computador AI estão encontrando seu caminho em muitas áreas de nossas vidas e oferecem grande potencial, desde veículos autônomos até ajudar médicos em diagnósticos e robôs autônomos de busca e resgate.

No entanto, um dos principais problemas não resolvidos, especialmente com o ramo da IA ​​conhecido como "redes neurais", é que os cientistas muitas vezes não conseguem explicar por que as coisas dão errado. Isso se deve à falta de compreensão do processo de tomada de decisão nos sistemas de IA. Esse problema é conhecido como o problema da "caixa preta".

Quem é mais esperto?

Um novo projeto de pesquisa de 15 meses pela Universidade de Lancaster, no qual a Universidade de Liverpool também está envolvida, visa desvendar os segredos do problema da caixa preta e encontrar uma nova maneira de "Aprendizagem profunda"de modelos de computador de IA que tornam as decisões transparentes e explicáveis.

O projeto "Rumo a sistemas de aprendizagem robótica autônoma responsáveis ​​e explicáveis"irá desenvolver uma série de procedimentos de verificação e teste de segurança para o desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial. Isso ajudará a garantir que as decisões tomadas pelos sistemas sejam robustas e explicáveis.

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