ВНИМАНИЕ! На форуме начался конкурс - астрофотография месяца МАРТ!
0 Пользователей и 3 Гостей просматривают эту тему.
Использование ИИ для поиска антител происходит быстро и производит невообразимые молекулыАвтоматизация означает, что процесс обнаружения лекарств становится менее «кустарным» и более упорядоченным.
«Единственный вход, который вы даете системе как человек, это: вот пример здоровой клетки, вот пример больной клетки», — говорит Филд. «А затем вы позволяете системе исследовать различные конструкции [антител], которые могут различать их».Модель выбирает более 700 начальных вариантов из области поиска из 100 000 потенциальных антител, а затем автоматически проектирует, строит и тестирует их с целью поиска потенциально полезных областей для более глубокого исследования. Подумайте о выборе идеального автомобиля из множества тысяч: вы можете начать с выбора общего цвета, а затем отфильтровать его до конкретных оттенков.Тесты почти полностью автоматизированы, при этом для подготовки образцов и проведения их через различные этапы процесса тестирования задействовано множество высококлассного оборудования: антитела выращиваются на основе их генетической последовательности, а затем подвергаются биологическим испытаниям — образцам. пораженной ткани, для борьбы с которой они предназначены. Люди наблюдают за процессом, но их работа в основном заключается в перемещении образцов с одной машины на другую.«Когда у вас есть экспериментальные результаты этого первого набора из 700 молекул, эта информация передается обратно в модель и используется для уточнения понимания модели пространства», — говорит Филд. Другими словами, алгоритм начинает строить картину того, как разные дизайны антител меняют эффективность лечения — с каждым последующим циклом дизайнов антител он становится лучше, тщательно уравновешивая использование потенциально плодотворных дизайнов с исследованием новых областей
Ученые обнаружили, что сигналы из зоны Брока практически не содержат информации об артикуляции. Это согласуется с некоторыми недавними исследованиями, ставящими под сомнение роль этой области в самом говорении [1, 2]. Однако в итоге декодер научился воссоздавать текст, используя сигналы из вентральной премоторной коры. И когда в словаре было лишь 50 слов, частота ошибок декодирования составляла 9,1 процента, когда женщина пыталась говорить вслух и 11,2 процента — когда она произносила предложения про себя. Когда словарь расширили до 125 тысяч слов, частота ошибок увеличилась до 23,8–24,7 процента. Декодер позволил женщине «произносить» 68 слов в минуту. Прошлый рекорд скорости декодированной речи — только 18 слов в минуту, а средний англоговорящий человек без речевых нарушений произносит около 160 слов в минуту.Другая команда исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Франциско во главе с Эдвардом Чаном (Edward F. Chang) помогли парализованной пациентке заговорить в прямом смысле — через цифровой аватар. Ученые имплантировали 253 электрода на речевую область сенсомоторной коры и на область верхней височной извилины женщины, которая перенесла инсульт и не могла говорить и даже печатать. Электроды получали те сигналы, которые в норме мозг отправляет к мышцам челюсти, губ и языка и вообще лица. Пациентка также несколько недель обучала рекуррентную нейронную сеть соотносить сигналы мозга с фразами, которые она хочет произнести. Для этого она раз за разом беззвучно произносила предложения из набора, состоящего из 1024 уникальных слов.В результате декодер научился воспроизводить текст со скоростью 78 слов в минуту. Ошибки возникали в 25 процентах случаев. Затем ученые использовали запись голоса пациентки, чтобы научить нейросеть говорить ее голосом. Также ученые создали цифровой аватар пациентки и заставили его лицо двигаться во время произношения синтезированной речи благодаря модели, которая преобразовывала акустические сигналы в артикуляционные движения. Также аватар научили имитировать эмоции: для этого пациентка пыталась воспроизвести счастливое, удивленное и грустное выражения лица, а электроды считывали активность нейронов и передавали ее декодеру. Это еще сильнее приблизило синтезированную речь к естественной, хотя аватар говорил не так быстро.
Это будет одна обученная нейронная сеть, копируемая на каждую выпускаемую машину? Каждую машину отдельно тренировать, я так понимаю, не придётся? )
прикол с этим связанный что некоторое время самые новые Теслы которые должны в ближайшее время выйти на рынок с новым аппаратным пакетом HW4 будут без FSD.
что по датам?
в переводчике гугла теперь точно ии работает.
в переводчике гугла теперь точно ии работает
Если бы был интеллект
Если бы был интеллект, то можно было бы ему рассказать о проблеме, и он нашёл бы решение.
ВВС США хотят получить 5,8 миллиарда долларов на строительство 1000 беспилотных боевых самолетов с искусственным интеллектом, а возможно, и больше, в рамках своей инициативы по завоеванию господства в воздухе следующего поколения.
Страж-птица служит всем и каждому.
Такую ошибку никто делать не собирается.
судя по цене производство будет в Китае. полностью.хотя до этого хайп проекты по рейлганам и лазерам.
Автор
Тема: Пределы автоматизации и внедрения роботов (Прочитано 606317 раз)
