Месяц: Март 2024

Яндекс внедрил систему искусственного интеллекта (ИИ) для выявления фишинговых сайтов. С ноября 2023 года нейросеть обнаружила почти 400 000 таких ресурсов, пишут «Ведомости».

Алгоритмы анализируют различные факторы, такие как дата создания сайта, его посещаемость, время, проводимое на нем пользователями, а также источник перехода на сайт. При наличии признаков фишинга, браузер Яндекса запускает дополнительную проверку. Точность определения фишинговых сайтов, по заявлению компании, составляет 99,9%. Ежедневно алгоритмы Яндекса обнаруживают более 1500 таких ресурсов, из которых лишь один-два в действительности оказываются «нефишинговыми».

Внедрение ИИ Яндексом является шагом в правильном направлении, но для обеспечения полной защиты пользователей необходимы комплексные меры, учитывающие специфику различных видов фишинга.

В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова и Университет Цинхуа согласовали проведение совместных научно-образовательных проектов на наноспутниках.

По словам заместителя директора Научно-исследовательского института ядерной физики (НИИЯФ) МГУ Владислава Оседло, сотрудничество будет охватывать разработку и проведение космических экспериментов, а также организацию образовательных программ для студентов и школьников обеих стран.

Инициатива продолжит развитие проектов «Созвездие-270» и «Space-» в НИИЯФ МГУ, начатых в 2023 году с открытием Центра управления полетами малых спутников. Российско-китайское сотрудничество будет направлено на расширение этих исследовательских программ, отметили в пресс-службе.

Кроме того, в апреле текущего года состоится Международная Менделеевская олимпиада школьников по химии в Китае, в которой примут участие команды из более чем 20 стран. В этом соревновании примут участие и школьники из России, представляющие МГУ-ППИ — совместный университет МГУ и Пекинского политехнического института.

Команда специалистов из DeepMind, подразделения Google, создала систему на основе искусственного интеллекта (ИИ) под названием SAFE, которая может использоваться для проверки достоверности результатов больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. Они опубликовали статью, описывающую новую систему, и ее результаты на сервере предварительных публикаций arXiv.

Большие языковые модели получили широкое внимание за последние несколько лет — они могут писать статьи, отвечать на вопросы и даже решать математические задачи. Однако они сталкиваются с одной основной проблемой: точностью. Каждый результат, полученный LLM, должен быть проверен вручную, чтобы гарантировать его правильность, что существенно снижает их ценность.

В новом исследовании ученые в DeepMind создали приложение на основе искусственного интеллекта, которое может проверять результаты ответов, данных LLM, и автоматически указывать на неточности.

Одним из основных способов проверки результатов LLM людьми является исследование ответов ИИ с использованием поисковой системы, такой как Google, для поиска подходящих источников для верификации. Команда в DeepMind взяла тот же подход. Они создали LLM, который анализирует утверждения или факты в ответе, предоставленном исходным LLM, а затем использовали поиск Google, чтобы найти сайты, которые можно использовать для верификации, сравнивая два ответа для определения точности. Они назвали свою новую систему SAFE.

Для тестирования системы исследовательская команда использовала ее для проверки около 16 000 фактов, содержащихся в ответах нескольких LLM. Они сравнили свои результаты с результатами проверки фактов людьми (по данным от пользователей) и обнаружили, что SAFE совпадал с результатами людей в 72% случаев. При тестировании расхождений между SAFE и проверкой людей исследователи обнаружили, что SAFE был прав в 76% случаев.

Исследователи из университетов Стэнфорда и Макмастера борются с проблемой устойчивости бактерий к антибиотикам с помощью генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Созданная модель SyntheMol разработала структуры и химические рецепты для шести новых лекарств, направленных на уничтожение устойчивых штаммов бактерий Acinetobacter baumannii, одного из основных патогенов, ответственных за смерть от антибиотикорезистентных инфекций.

Исследователи описали свою модель и экспериментальную проверку новых соединений в статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence.

Прежде исследователи использовали другие методы компьютерного моделирования для разработки антибиотиков. Однако, химическое пространство огромно, и предыдущие подходы не могли полностью охватить все химические соединения, обладающие антибактериальными свойствами.

SyntheMol, используя набор из более чем 130 000 молекулярных строительных блоков и набор проверенных химических реакций, сгенерировала около 25 000 потенциальных антибиотиков и рецепты для их создания менее чем за девять часов. Для предотвращения быстрого развития устойчивости бактерий к новым соединениям исследователи отфильтровали сгенерированные соединения, оставив только те, которые отличались от существующих.

Затем было выбрано 70 соединений с наибольшим потенциалом для уничтожения бактерий. Из этих соединений шесть убили устойчивый штамм A. baumannii при тестировании в лаборатории, и они также проявили антибактериальную активность против других видов бактерий, включая E. coli, Klebsiella pneumoniae и MRSA.

Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.

Исследователи из Университета науки и технологии Huazhong опубликовали результаты своих исследований в журнале Science Bulletin. Их работа представляет собой простую, эффективную и низкоэнергетичную стратегию химического выщелачивания, использующую раствор для извлечения лития из отработанных батарей.

Ученые подобрали ряд реагентов с различными потенциалами окислительно-восстановительных реакций и растворимостями на основе структурных характеристик молекул и изучили их механизмы связывания с литием.

Путем анализа взаимосвязи между потенциалом окислительно-восстановительной реакции и эффективностью извлечения, а также теоретических расчетов, был выбран оптимальный реагент. Эффективное извлечение активного лития из отработанных батарей было достигнуто путем оптимизации растворителя и параметров процесса.

Восстановленный активный литий может служить важным источником лития и использоваться для создания высокопроизводительных материалов на основе литиевого железофосфата.

Физико-химические и электрохимические тесты подтвердили превосходство материалов, полученных этим методом. Кроме того, возможность масштабного производства катодных материалов на основе литиевого железофосфата из коммерческих батарей подтверждает их практическую применимость.

Важно отметить, что растворы для извлечения лития работают в замкнутой системе, минимизируя возможность загрязнения окружающей среды. Кроме того, реагенты для извлечения лития могут быть восстановлены и повторно использованы. По сравнению с другими технологиями переработки, этот метод обладает хорошими экономическими преимуществами и перспективами применения, способствуя устойчивому развитию литий-ионных батарей.

Институт рака Дана-Фарбер запустил приложение искусственного интеллекта под названием GPT4DFCI для использования в медицинских центрах и больницах. Приложение разрешено для операционных, административных и исследовательских целей, но запрещено для прямого клинического использования.

Приложение было внедрено поэтапно в течение последнего года с подробным руководством для пользователей. Опрос начальных пользователей показал, что основные используемые функции включают извлечение или поиск информации в заметках, отчетах и других файлах, а также ответы на общие вопросы. Самые распространенные проблемы включают неточные или ложные выводы, а также этические и/или правовые вопросы.

Несмотря на риски, команда Дана-Фарбер решила, что широкий запрет на использование инструментов искусственного интеллекта препятствовал бы обучению и инновациям, что противоречило бы миссии института. Для управления рисками и продвижения открытий создано многостороннее представительное орган управления, который руководил техническими, этическими и политическими решениями данной реализации.

Научно-исследовательский институт инженерных технологий (ВГУИТ) разработал новый материал для упаковки капсул, который растворяется в воде. Этот материал, сделанный из природных веществ, может использоваться для капсул кофе, моющих средств, а также в посудомоечных и стиральных машинах. Ученые отмечают, что такая пленка, созданная на основе крахмала, желатина и хитозана, является прочной и эластичной.

Создание данного материала стало ответом на отсутствие в России производства растворимых капсул для стирки и мытья посуды. Ученые стремятся к импортозамещению и экологической безопасности, используя при этом собственные ресурсы, такие как сельскохозяйственная продукция.

Специалисты работали над этим материалом около двух лет, и в настоящее время его стоимость составляет около 700 рублей за 1 кг. Ученые продолжают исследования с целью снижения стоимости данного материала.

Исследователи из Калифорнийского технологического института совершили прорыв в нашем понимании магнетизма, обнаружив квантово-механическое влияние на хорошо известный эффект.

Шум Баркгаузена, названный в честь физика Генриха Баркгаузена, — это треск, возникающий из-за крошечных магнитных изменений внутри материалов. Классически эти изменения происходят, когда тепловая энергия меняет ориентацию спинов электронов в материале. Однако команда Калифорнийского технологического института наблюдала шум Баркгаузена даже при температурах, близких к абсолютному нулю, где тепловые эффекты пренебрежимо малы. Это позволяет предположить, что в данном случае имеет место квантово-механическое явление: квантовое туннелирование.

В квантовой механике частицы могут как бы телепортироваться через барьеры. В данном случае спины электронов «туннелируют» через энергетические барьеры, меняя свою ориентацию без обычного теплового толчка. Исследование идет дальше, обнаруживая совместное туннелирование, когда группы электронов туннелируют вместе, влияя друг на друга и синхронно меняя ориентацию. Такое поведение ко-туннелирования является удивительным открытием.

Результаты исследования, опубликованные в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, не только представляют собой скачок в фундаментальной физике, но и открывают перспективы для будущих применений. Квантовые датчики и другие электронные устройства потенциально могут извлечь выгоду из этого нового понимания магнитных явлений на квантовом уровне.

Новое исследование, опубликованное в журнале Science, раскрывает правду об американских мусорных свалках: на них утекает метан, мощный парниковый газ, почти в три раза больше, чем сообщается федеральным регулирующим органам.

В ходе исследования, проведенного с помощью облетов самолетов, оснащенных технологией обнаружения метана, было обследовано 20% американских свалок. Более чем на половине полигонов были обнаружены «горячие точки», свидетельствующие о значительных утечках метана из разлагающихся отходов.

«Свалки могут хранить мусор десятилетиями, подобно мусорной лазанье», — объясняет ведущий исследователь доктор Дэниел Кусворт. «Утечки метана происходят из-за неисправности систем сбора».

Результаты исследования подчеркивают актуальность совершенствования управления свалками и изучения альтернативных методов утилизации отходов, таких как компостирование. В настоящее время, по оценкам Агентства по охране окружающей среды США, свалки являются третьим по величине источником антропогенных выбросов метана в стране, что эквивалентно годовому выбросу 23 миллионов бензиновых автомобилей.

На XXIII Международном форуме «Экология большого города» в Санкт-Петербурге был продемонстрирован компактный водный дрон-эколог. Представители компании «Аира флот» сообщили, что устройство способно отслеживать чистоту водоемов и в будущем сможет контролировать состояние опор мостов.

Генеральный директор компании Иван Петров отметил, что дрон уже прошел несколько версий разработки и в настоящее время специалисты работают над его коммерциализацией. Одним из заказчиков является РЖД, которые заинтересованы в использовании дрона для контроля опор мостов, особенно тех, которые недоступны для осмотра с берега.

Особенностью устройства является его компактность и удобство использования. Петров отметил, что дрон можно легко транспортировать в багажнике автомобиля и управлять им с помощью пульта.

Помимо контроля чистоты воды, дрон в будущем сможет проводить проверку состояния опор мостов по нескольким параметрам, таким как коррозия и провисание, а также обнаруживать на них посторонние предметы.