«Мозг находится между жизнью и смертью»: стартап Bexorg поддерживает работу мозга умерших доноров для тестирования лекарств

«Мозг находится между жизнью и смертью»: стартап Bexorg поддерживает работу мозга умерших доноров для тестирования лекарств В октябре 2025 года компания привлекла $42,5 млн.

В октябре 2025 года компания привлекла $42,5 млн.

«Мозг находится между жизнью и смертью»: стартап Bexorg поддерживает работу мозга умерших доноров для тестирования лекарств

«Мозг находится между жизнью и смертью»: стартап Bexorg поддерживает работу мозга умерших доноров для тестирования лекарств В октябре 2025 года компания привлекла $42,5 млн.

В октябре 2025 года компания привлекла $42,5 млн.

В МГУ улучшили нейросеть для анализа свойств молекул

В МГУ улучшили нейросеть для анализа свойств молекул В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что ученые Центра искусственного интеллекта (ИИ) вуза усовершенствовали нейросеть для прогнозирования свойств молекул. Новая архитектура учитывает больше параметров, что повышает точность. Это важно для создания лекарств и новых материалов.

В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что ученые Центра искусственного интеллекта (ИИ) вуза усовершенствовали нейросеть для прогнозирования свойств молекул. Новая архитектура учитывает больше параметров, что повышает точность. Это важно для создания лекарств и новых материалов.

Обычные методы машинного обучения рассматривают молекулу как сеть атомов и химических связей либо как последовательность символов. Они не учитывают напрямую более крупные элементы, например функциональные группы. Разработка анализирует структуру одновременно на уровне отдельных атомов и на уровне таких групп.

В вузе отметили, что в вычислительных экспериментах модель показала более высокую точность по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Авторы разработки считают, что технология поможет ускорить поиск новых химических соединений с заданными характеристиками. Результаты исследования опубликованы в журнале «Journal of Chemical Information and Modeling»

В МГУ улучшили нейросеть для анализа свойств молекул

В МГУ улучшили нейросеть для анализа свойств молекул В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что ученые Центра искусственного интеллекта (ИИ) вуза усовершенствовали нейросеть для прогнозирования свойств молекул. Новая архитектура учитывает больше параметров, что повышает точность. Это важно для создания лекарств и новых материалов.

В пресс-службе Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сообщили, что ученые Центра искусственного интеллекта (ИИ) вуза усовершенствовали нейросеть для прогнозирования свойств молекул. Новая архитектура учитывает больше параметров, что повышает точность. Это важно для создания лекарств и новых материалов.

Обычные методы машинного обучения рассматривают молекулу как сеть атомов и химических связей либо как последовательность символов. Они не учитывают напрямую более крупные элементы, например функциональные группы. Разработка анализирует структуру одновременно на уровне отдельных атомов и на уровне таких групп.

В вузе отметили, что в вычислительных экспериментах модель показала более высокую точность по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Авторы разработки считают, что технология поможет ускорить поиск новых химических соединений с заданными характеристиками. Результаты исследования опубликованы в журнале «Journal of Chemical Information and Modeling»

Flipper Devices Павла Жовнера представила карманный ARM-компьютер Flipper One — на базе Linux и с ИИ-ускорителем

Flipper Devices Павла Жовнера представила карманный ARM-компьютер Flipper One — на базе Linux и с ИИ-ускорителем По словам разработчиков, это не замена «мультитула» Flipper Zero, а принципиально другой продукт.

По словам разработчиков, это не замена «мультитула» Flipper Zero, а принципиально другой продукт.

Flipper Devices Павла Жовнера представила карманный ARM-компьютер Flipper One — на базе Linux и с ИИ-ускорителем

Flipper Devices Павла Жовнера представила карманный ARM-компьютер Flipper One — на базе Linux и с ИИ-ускорителем По словам разработчиков, это не замена «мультитула» Flipper Zero, а принципиально другой продукт.

По словам разработчиков, это не замена «мультитула» Flipper Zero, а принципиально другой продукт.

Утечка: Huawei Mate 90 RS получит 10-кратный оптический зум

Утечка: Huawei Mate 90 RS получит 10-кратный оптический зум В сеть попали новые данные о флагманских смартфонах Huawei Mate 90 Pro Max и Mate 90 RS Ultimate Design. Подробности касаются камер, аккумуляторов и экранов.

В сеть попали новые данные о флагманских смартфонах Huawei Mate 90 Pro Max и Mate 90 RS Ultimate Design. Подробности касаются камер, аккумуляторов и экранов.

Обе модели проходят тесты с двумя перископическими объективами — каждый на 50 мегапискселей. При этом модель RS может получить 10-кратный оптический зум.

Ёмкость батареи вырастет до 7000 мА·ч, скорее всего, с зарядкой 100 Вт (проводной) и 80 Вт (беспроводной).

Оба смартфона оснастят 6,9-дюймовым дисплеем Tandem OLED.

Утечка: Huawei Mate 90 RS получит 10-кратный оптический зум

Утечка: Huawei Mate 90 RS получит 10-кратный оптический зум В сеть попали новые данные о флагманских смартфонах Huawei Mate 90 Pro Max и Mate 90 RS Ultimate Design. Подробности касаются камер, аккумуляторов и экранов.

В сеть попали новые данные о флагманских смартфонах Huawei Mate 90 Pro Max и Mate 90 RS Ultimate Design. Подробности касаются камер, аккумуляторов и экранов.

Обе модели проходят тесты с двумя перископическими объективами — каждый на 50 мегапискселей. При этом модель RS может получить 10-кратный оптический зум.

Ёмкость батареи вырастет до 7000 мА·ч, скорее всего, с зарядкой 100 Вт (проводной) и 80 Вт (беспроводной).

Оба смартфона оснастят 6,9-дюймовым дисплеем Tandem OLED.

В России создали ИИ-тренажер для обновления учебных программ

В России создали ИИ-тренажер для обновления учебных программ В пресс-службе Томского государственного университета (ТГУ) сообщили, что ученые вуза начали использовать ИИ-тренажер для анализа образовательных программ. Система помогает определить, какие задачи могут выполнять нейросети, а какие функции лучше оставить человеку. В дальнейшем разработку планируют масштабировать на другие российские вузы.

В пресс-службе Томского государственного университета (ТГУ) сообщили, что ученые вуза начали использовать ИИ-тренажер для анализа образовательных программ. Система помогает определить, какие задачи могут выполнять нейросети, а какие функции лучше оставить человеку. В дальнейшем разработку планируют масштабировать на другие российские вузы.

При создании тренажера специалисты изучили 42 млн рабочих мест и выделили 142 распространенные профессии. Среди наиболее подверженных автоматизации оказались программисты, журналисты, переводчики и экономисты. Профессии с высокой долей физического труда признаны менее уязвимыми.

Система предлагает обновлять учебные планы, усиливать практическую подготовку и пересматривать методы оценки знаний. Разработчики отметили, что многие типовые задания уже эффективно выполняются нейросетями, из-за чего студенты теряют навыки самостоятельного анализа и решения задач.

Сейчас сервисом в ТГУ чаще всего пользуются преподаватели IT-направлений, экономики и юриспруденции, отметили в пресс-службе.

В «Сколково» создали ИИ-сервис для управления здоровьем на основе генетики

В «Сколково» создали ИИ-сервис для управления здоровьем на основе генетики Резидент «Сколково» компания MyGenetics разработала сервис на основе искусственного интеллекта (ИИ) для управления здоровьем. Система объединяет результаты генетического анализа пользователя и алгоритмы ИИ. Релиз мобильного приложения запланирован в ближайшие три месяца, пишет ТАСС.

Резидент «Сколково» компания MyGenetics разработала сервис на основе искусственного интеллекта (ИИ) для управления здоровьем. Система объединяет результаты генетического анализа пользователя и алгоритмы ИИ. Релиз мобильного приложения запланирован в ближайшие три месяца, пишет ТАСС.

В пресс-службе компании отметили, что сервис использует оцифрованный генетический паспорт. Также анализируется текущее состояние организма через анкетирование и загрузку лабораторных исследований. По API можно подгружать данные о физической активности с носимых устройств. Чтобы избежать ошибок нейросети, алгоритм сверяется с закрытой базой клинических рекомендаций, проверенной врачами.

ИИ-ассистент может оценить, стоит ли принимать те или иные нутрицевтики с учетом генетики, или скорректировать рацион. Ранее технологию тестировали в мессенджерах. Спрос на интерактивное генетическое сопровождение подтвердился, после чего было решено создать полноценное приложение.