Месяц: Сентябрь 2024

OpenAI готовится выпустить «Strawberry» («Клубнику»), новую модель ИИ, ориентированную на рассуждения, в рамках ChatGPT в течение ближайших двух недель, сообщают СМИ. Эта разработка, поддерживаемая Microsoft, обещает более продвинутый разговорный ИИ с уникальной способностью «думать», прежде чем ответить, а не давать «немедленные» ответы.

Предстоящая модель, которая уже тестировалась отдельными людьми, призвана улучшить рассуждения и принятие решений в разговоре с ИИ. По имеющимся данным, Strawberry является частью ChatGPT, но в то же время это отдельное предложение, хотя подробности о том, как оно будет интегрировано в существующий сервис, остаются неясными.

В отличие от предыдущих версий, первоначальная версия Strawberry будет только текстовой, а не мультимодальной, то есть она не сможет обрабатывать или генерировать изображения.

Сейчас компания может похвастаться более чем миллионом платящих пользователей среди всех своих «бизнес-продуктов».

Ученые из Университета Хартфордшира разработали новый алгоритм, который позволяет роботам принимать решения на основе анализа окружающей среды. Исследование опубликовано в журнале PRX Life.

Алгоритм объединяет различные подходы к постановке целей и основывается на принципах физики и теории хаоса. Он позволяет роботам создавать собственные цели и адаптироваться к динамике системы без необходимости явных сигналов вознаграждения.

По словам профессора Даниэля Полани, старшего автора исследования, этот алгоритм позволяет роботам действовать более естественно, что может улучшить их взаимодействие с людьми и другими роботами.

Используя концепцию «максимизации возможностей», алгоритм помогает роботам развивать поведенческие модели, аналогичные человеческим и животным, и может быть применен в ситуациях, где роботы недоступны для управления человеком, например, в подземных или межпланетных миссиях.

Ученые из Технологического института Джорджии разработали новый носимый датчик, который может улучшить диагностику хронических заболеваний дыхательных путей, таких как астма и хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ). Результаты исследования опубликованы в журнале BioSensors.

Разработанный датчик сочетает в себе глубокое обучение и чувствительный сенсор, который может автоматически обнаруживать хрипы — высокочастотные звуки, характерные для воспаления и отека дыхательных путей. В отличие от традиционных цифровых стетоскопов, которые могут улавливать посторонний шум, этот сенсор минимизирует искажения и фоновый шум.

Новый датчик позволяет точнее определять различные варианты хрипов и треска, что повышает точность диагностики и снижает риск ошибок, отметили ученые.

В рамках пилотного исследования пациенты носили миниатюрные датчики на груди, что позволяло записывать данные о дыхательных звуках и сравнивать их с записями, полученными с помощью цифровых стетоскопов. Глубокое обучение, использующее данные с датчика, показало лучшую точность и чувствительность в выявлении хрипов по сравнению со стандартными методами.

StethX and the Georgia Institute of Technology.

Инженеры-биомедики Университета Рочестера разработали новый метод восстановления кровотока с использованием ультразвука. Эта технология, ранее применявшаяся в медицинской визуализации, теперь используется для организации клеток эндотелий в сосудистые сети, способствуя росту новых сосудов в тканях.

По словам Дианы Делекки, профессора биомедицинской инженерии и директора Рочестерского центра биомедицинского ультразвука, новый метод использует акустическую радиационную силу для перемещения клеток в пространстве, создавая различные сосудистые морфологии. Команда ученых уже продемонстрировала успешное создание новых сосудов как в лабораторных условиях, так и в организме.

Метод предполагает использование ультразвука для местного формирования сосудов, что может значительно ускорить заживление после операций и травм. Исследователи планируют использовать клетки из жировой ткани пациента вместо стволовых клеток, что упростит процесс.

University of Rochester / J. Adam Fenster

Ученые Google Quantum AI представили систему квантовой памяти, которая значительно уменьшает количество ошибок, возникающих в процессе вычислений. В своей работе, опубликованной на платформе arXiv, они подробно описали механизм работы этой памяти и её способность сокращать количество ошибок.

Квантовые компьютеры обладают потенциалом выполнения задач, недоступных современным суперкомпьютерам, но их практическое применение осложнено высокой частотой ошибок. Специалисты Google предложили новый алгоритм под названием «surface code», который корректирует ошибки, используя структуру физических кубитов, создающих логические кубиты.

Тестирование показало, что алгоритм справляется с исправлением ошибок тем лучше, чем большее количество логических кубитов используется. В экспериментах команда увеличила их число с 72 до 105, что значительно улучшило результаты. Это открытие дает надежду на создание практически безошибочных квантовых компьютеров в будущем.

arXiv

Причина — санкции со стороны США, которые запрещают оказывать ряд ИТ-услуг пользователям из России с 12 сентября 2024 года.

Ученые из ETH Zurich (Швейцарии) разработали новый метод быстрой печати из глины для строительства домов. Этот процесс, известный как «ударная печать», использует робота, который изготавливает стены, постепенно нанося материал сверху. При ударе частицы связываются между собой, что позволяет создать прочные конструкции с минимальным количеством добавок.

В отличие от 3D-печати бетоном, новая технология не требует перерывов на затвердевание материала. В процессе используется смесь земли, ила и глины. Этот метод обеспечивает более быструю и экономичную постройку, сохраняя при этом устойчивость и прочность зданий.

Традиционные методы строительства из глины или земли, хотя и экологичны, обычно требуют значительных трудозатрат и времени. Новый подход от ETH Zurich предлагает решение этих проблем, сокращая время на возведение и снижая затраты.

Michael Lyrenmann / Gramazio Kohler Research / ETH Zurich

Ученые из HHMI’s Janelia Research Campus и Тюбингенского университета разработали метод, позволяющий предсказывать активность отдельных нейронов без необходимости проведения измерений в живом мозге. Используя карты соединений нейронов (коннектомы) и методы искусственного интеллекта (ИИ), ученые создали модель, которая может прогнозировать работу нейронов в реальном времени.

Ранее нейробиологи тратили много времени на измерение активности нейронов в живых организмах, чтобы понять, как мозг управляет поведением. Эти исследования принесли значимые результаты, но они покрыли лишь небольшую часть работы мозга.

Теперь, благодаря новым подходам, исследователи смогли создать симуляцию зрительной системы плодовой мухи, используя информацию о соединениях нейронов и алгоритмы глубокого обучения. Модель предсказывает активность 64 типов нейронов в ответ на визуальные стимулы и точно воспроизводит данные из более чем двух десятков предыдущих исследований.

Siwanowicz, I. & Loesche, F. / HHMI Janelia Research Campus, Lappalainen, J.K. / University of Tübingen

Ученые Музея Квинсленда и Университета Джеймса Кука разработали новый метод на основе искусственного интеллекта (ИИ) для ускоренного анализа окаменелостей. В результате использования нового подхода процесс, который раньше занимал месяцы, теперь сокращается до нескольких дней. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Группа ученых создала метод, позволяющий быстро анализировать окаменелости, закопанные в камне. Современная компьютерная томография (КТ) позволяет исследовать внутреннюю структуру костей и хрупкие окаменелости без физического удаления окружающей породы. Тем не менее, анализ данных КТ требует значительных усилий для сегментации изображений.

Ученые вручную сегментировали около 2% из 2000 изображений и использовали их для обучения модели глубокого обучения, которая теперь справляется с задачей самостоятельно. Это позволило создать высокоточные 3D-модели древних окаменелостей за считанные дни.

Scientific Reports

Google выделила 10 миллионов долларов на осуществление сделки по улавливанию углерода, целью которой является удаление из атмосферы 100 000 тонн углекислого газа (CO2). Технологический гигант сотрудничает со стартапом Holocene, приобретая кредиты прямого улавливания в воздухе (DAC) по цене 100 долларов за тонну — это самая низкая цена на DAC, пишут СМИ.

Процесс DAC, используемый Holocene, включает в себя прохождение воздуха через водопад, обработанный аминокислотой, которая связывает CO2. Уловленный CO2 смешивается с гуанидином, образуя твердые кристаллы, которые нагреваются, чтобы высвободить чистый CO2 для хранения, а аминокислота повторно используется в процессе. Компания Holocene намерена обеспечить удаление 100 000 тонн CO2 к началу 2030-х годов.

Аналитики при этом отмечают, что нет никакой гарантии, что Holocene достигнет своей амбициозной цели, поскольку другие компании, такие как Running Tide, с трудом поддерживают свою деятельность.