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La inteligencia artificial muestra que es posible que ni siquiera conozcamos la mitad de las estructuras de las células de nuestro cuerpo

Muchas de las enfermedades que nos afectan están relacionadas con el mal funcionamiento celular. Podría ser posible tratarlos de manera más eficaz, pero primero los científicos deben comprender exactamente cómo se construyen y funcionan las células. Combinando inteligencia artificial Utilizando técnicas microscópicas y bioquímicas, los científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego (UCSD) han dado un paso importante en la comprensión de las células del cuerpo humano.


Con Microscopios podemos ver estructuras celulares tan pequeñas como un micrómetro. Por el contrario, las técnicas bioquímicas que utilizan proteínas individuales permiten estudiar estructuras del tamaño de nanómetros, es decir, 1/1000 de un micrómetro. Sin embargo, un gran problema en las ciencias de la vida es completar el conocimiento de lo que hay dentro de la célula entre la micro y la nanoescala. Se ha descubierto que ayuda con esto. inteligencia artificial es posible

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Power Fx: programación para no programadores

Microsoft tiene la publicación de efectos de potencia anunció un nuevo lenguaje de programación de código bajo basado en fórmulas populares de Excel. La empresa pone el idioma en uno Licencia de código abierto disponible y espera ayudar a desarrollar su Plataformas de energía como Power Automate o Power Virtual Agents y eventualmente convertirse en un estándar para este tipo de aplicación.

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La inteligencia artificial mejora los virus para la terapia génica

Los dependovirus, o parvovirus "asociados" con los adenovirus (AAV), son herramientas muy útiles en los EE. UU. Terapia de genes. Esto se debe a que pueden transferir ADN a la célula y son inofensivos para los humanos. Por tanto, se utilizan como portadores de la información genética necesaria para combatir enfermedades.

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Facebook AI acelera los exámenes de resonancia magnética

La reconstrucción de imágenes mediante inteligencia artificial (IA) acorta el tiempo de Exámenes de imágenes por resonancia magnética (MRI) significativo.

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El primer estudio clínico que comparó las imágenes por resonancia magnética de rodilla aceleradas por IA con las exploraciones convencionales muestra que las imágenes por IA no solo son intercambiables para el diagnóstico con las convencionales, sino que también proporcionan imágenes de mayor calidad. Los resultados de este estudio de intercambiabilidad son un hito importante en una iniciativa conjunta lanzada en 2018 por NYU Langone Health de la ciudad de Nueva York y el grupo de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR) para acelerar el proceso de escaneo de resonancia magnética.
La investigación fue publicada en el American Journal of Roentgenology.

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Almacenamiento exitoso de información digital en el ADN de un organismo vivo

Los discos duros y otros sistemas de almacenamiento de datos almacenan grandes cantidades de información en la actualidad. Sin embargo, al igual que las cintas magnéticas o los disquetes en el pasado, estos dispositivos pueden quedar obsoletos con el tiempo y perderemos el acceso a los datos que recopilamos en ellos. Es por eso que los científicos han desarrollado un método para convertir datos en ADN registrar un organismo vivo. Este tipo de "almacenamiento masivo"probablemente no se volverá obsoleto en el futuro previsible.

Seth Shipman, de la Universidad de California en San Francisco, que no participó en el trabajo, elogió el desempeño de sus colegas de la Universidad de Columbia, pero señala que pasará mucho tiempo antes de que tales sistemas encuentren una aplicación práctica.

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Se pueden encontrar más detalles en Naturaleza (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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La IA ayuda a resolver uno de los mayores problemas sin resolver de la física

Los investigadores de ETH Zurich han logrado por primera vez automatizar el modelado de turbulencias en líquidos mediante la combinación de mecánica de fluidos e inteligencia artificial. Su enfoque se basa en la combinación de Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo con turbulentos Simulaciones de flujorealizado en la supercomputadora Piz Daint del Centro Nacional de Supercomputación de Suiza.

Según una descripción de la investigación publicada recientemente en la revista Nature Machine Intelligence publicado, los investigadores desarrollaron nuevos algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo (RL) y los combinaron con un enfoque físico para el modelado Turbulencia.

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Atacaron una aspiradora robótica y escucharon lo que estaba pasando en la habitación donde estaba funcionando.

Científicos de Estados Unidos y Singapur utilizaron una aspiradora robótica para escuchar a escondidas el sonido de las habitaciones e identificar los programas de televisión que se reproducían en la habitación donde se encontraba la aspiradora. El rendimiento es aún más impresionante ya que Aspirador independiente no están equipados con micrófono. Este trabajo muestra que cualquier dispositivo con tecnología LIDAR probablemente se puede utilizar para escuchar a escondidas.

Usamos este tipo de dispositivos en casa sin pensarlo realmente. Hemos demostrado que aunque tales dispositivos no tienen micrófono, podemos reescribir su sistema de navegación para escuchar conversaciones y revelar información confidencial, dice el profesor Nirupam Roy de la Universidad de Maryland.

Esta en robots autónomos usado Sistema lidar examina el medio ambiente con la ayuda de láseres. Su luz se refleja en los alrededores de la aspiradora y se alimenta a los sensores de la aspiradora para crear un mapa de la habitación. Los expertos llevan tiempo especulando que los mapas creados por aspiradoras autónomas, que a menudo se almacenan en la nube, se pueden utilizar para publicidad.

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Cómo ser más astuto que la inteligencia artificial: humano versus máquina.

Sistemas informáticos de IA están encontrando su camino en muchas áreas de nuestras vidas y ofrecen un gran potencial, desde vehículos autónomos hasta ayudar a los médicos con diagnósticos y robots autónomos de búsqueda y rescate.

Sin embargo, uno de los principales problemas no resueltos, particularmente con la rama de la IA conocida como "redes neuronales", es que los científicos a menudo no pueden explicar por qué las cosas salen mal. Esto se debe a la falta de comprensión del proceso de toma de decisiones dentro de los sistemas de IA. Este problema se conoce como el problema de la "caja negra".

¿Quién es más inteligente?

Un nuevo proyecto de investigación de 15 meses de la Universidad de Lancaster, en el que también participa la Universidad de Liverpool, tiene como objetivo descubrir los secretos del problema de la caja negra y encontrar una nueva forma de "Aprendizaje profundo"de modelos informáticos de IA que hacen que las decisiones sean transparentes y explicables.

El proyecto "Hacia sistemas de aprendizaje robóticos autónomos responsables y explicables"desarrollará una serie de procedimientos de prueba y revisión de seguridad para desarrollar algoritmos de inteligencia artificial. Estos ayudarán a garantizar que las decisiones tomadas por los sistemas sean sólidas y explicables".

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