Новый оптоволоконный датчик поможет мониторить состояние мозга после травм Ученые разработали новую систему оптоволоконного сенсора, которая поможет врачам следить за состоянием мозга у пациентов после травматических повреждений. Этот прибор способен одновременно и непрерывно отслеживать шесть ключевых биомаркеров здоровья мозга, что может существенно улучшить диагностику и мониторинг после черепно-мозговых травм.
После травмы мозга, например, сотрясения, может произойти вторичное повреждение из-за отека мозга. Для мониторинга состояния используют биомаркеры в крови или спинномозговой жидкости. Однако текущие методы не всегда могут отслеживать несколько маркеров одновременно. Новая система решает эту проблему.
«Грустные и одинокие» бананы привлекли больше людей Исследователи из Университета Бата обнаружили, что использование эмоциональных сообщений может повысить продажи одиночных бананов, которые часто никто не покупает и они выбрасываются. Так, знаки, изображающие «грустные» бананы с опущенным ртом и сообщением: «Мы грустные одиночки и хотим, чтобы нас тоже купили», увеличили их продажи на 58%.
Это оказалось гораздо эффективнее, чем знаки с изображением «счастливых» бананов, которые увеличили продажи только на 5,4%.
В Томске появился центр цифрового моделирования «ТИМ-бюро» В Томском государственном архитектурно-строительном университете (ТГАСУ) открылся новый центр цифрового моделирования «ТИМ-бюро». Это структурное подразделение будет развивать технологии информационного моделирования (BIM) и искусственного интеллекта (ИИ) в учебном и научном процессах. Центр открылся в сотрудничестве с промышленными партнерами и станет основой для интеграции решений для «умного города».
Одной из ключевых целей «ТИМ-бюро» является внедрение технологий информационного моделирования в образовательные программы ТГАСУ. В 2025 году планируется запуск новых бакалаврских и магистерских программ, направленных на подготовку специалистов в области цифровых технологий в строительстве.
В России разработали метод для идентификации межзвездных комет Российские ученые разработали новую методику, которая позволяет идентифицировать межзвездные кометы с помощью наземных инструментов. Способ основан на изучении космической пыли, оседающей на Земле.
Кометная пыль отличается от астероидной, поскольку её частицы имеют рыхлую и пористую структуру. В то время как астероидные частицы плотные и твердые. Также существует пыль, образующаяся при воздействиях на космические тела, таких как взрывы или абляция, когда тела входят в атмосферу. Эти частицы могут содержать пузырьки газа и трещины, что помогает ученым различать их происхождение.
В MIT улучшили метод создания реалистичных 3D-моделей с помощью ИИ Ученые Массачусетского технологического института (MIT) разработали новый метод создания высококачественных 3D-моделей с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Новый подход решает проблему размытых и мультяшных 3D-объектов, которые часто возникают при использовании стандартных алгоритмов.
Технология, известная как Score Distillation Sampling, использует модели для генерации 2D-изображений, чтобы преобразовывать их в 3D-формы. Однако ранее этот процесс часто приводил к нечетким результатам из-за ограничений в обучении ИИ. MIT исследовали причины этого явления и предложили простое решение, которое улучшает качество 3D-объектов.
*Facebook признал, что «зашел слишком далеко» в модерации контента *Meta признала, что ее системы модерации контента допускают слишком много ошибок. Ник Клегг, президент *Meta по глобальным вопросам, сказал, что количество ошибок компании «все еще слишком велико», что в том числе приводит и к «несправедливому» удалению безобидного контента.
В качестве примера Клегг привел пандемию. *Meta ввела строгие правила для удаления дезинформации, но теперь считает, что зашла слишком далеко. «Оглядываясь назад, мы чувствуем, что перестарались», — сказал Клегг. Ошибки автоматической модерации — постоянная проблема для*Meta, пишут СМИ.
В Новосибирске разработали кардиограф с Bluetooth для спортсменов В пресс-службе Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) создан спортивный кардиограф, который позволяет передавать сигнал от сердца без задержек через Bluetooth во время тренировок.
Новый кардиограф от НГТУ оснащен трехконтактной системой и модулем Bluetooth 4.0, что обеспечивает стабильную и быструю передачу данных на большие расстояния. Разработчик устройства, Ярослав Скоробогатов, отметил, что в будущем планируется внедрение искусственного интеллекта, что позволит устройству мгновенно реагировать на малейшие изменения в сердечном ритме, улучшая эффективность тренировок.
Персональные ИИ-помощники помогут астронавтам в длительных полетах На Международном астронавтическом конгрессе в Милане исследователи представили новую систему, которая поможет астронавтам на длительных космических миссиях, таких как экспедиции на Марс. В проекте участвуют ученые из Германского аэрокосмического центра, и его цель — повысить автономность астронавтов, снизив зависимость от связи с Землей, которая может иметь задержки до 24 минут.
Система, известная как METIS, была улучшена с использованием технологий на основе искусственного интеллекта (ИИ), включая модели GPT, дополненную реальность (AR) и базы знаний (KG). Это позволит астронавтам получать данные в естественном языке и использовать их для принятия решений в реальном времени, не ожидая команд с Земли.
Ученые разработали план для создания астрономических баз данных Группа ученых из США представила публикацию, которая предлагает универсальный план для создания специализированных астрономических баз данных. Это исследование основывается на создании базы данных SpExoDisks, которая содержит инфракрасные спектры и данные о протопланетных дисках.
Цель новой базы данных — помочь исследователям анализировать процессы формирования экзопланет. В публикации представлено множество рекомендаций по разработке таких систем, включая вопросы организации данных, доступности для пользователей и поддержания базы в актуальном состоянии.
Google представил новый ИИ для прогнозирования погоды Google разработал новую ИИ-систему прогнозирования погоды под названием GenCast, которая значительно повышает точность прогноза, включая предсказания экстремальных погодных явлений. Эта модель использует диффузионный подход, который ранее применялся для создания изображений, видео и музыки, но адаптирован для учета сферической формы Земли.
GenCast отличается от предыдущей модели Google (GraphCast), предоставляющей одно оптимальное предсказание, тем, что генерирует целый ансамбль из 50 и более прогнозов, каждый из которых представляет возможный сценарий развития погоды. Это позволяет лучше учитывать неопределенности и предсказывать более вероятные исходы.