Российские ученые разработали «электронный язык»: зачем он нужен

Российские ученые вместе с коллегами из Испании создали новый вариант конструкции сенсорных устройств, известных как «электронные языки». Их особенность заключается в применении одноразовых металлических электродов, покрытых тонким слоем пористых металлоорганических структур. Разработки показали достойные результаты в тестах на определение сортов чая, что позволяет рассматривать их как экономичную замену дорогим лабораторным установкам для проведения медицинских исследований, экологического мониторинга и оценки качества пищевых продуктов, говорится на официальном сайте Десятилетия науки и технологий в России.

Стандартная схема «электронного языка» предполагает использование нескольких различных электродов — проводников электрического тока. При помещении датчика в жидкость и подаче напряжения каждый электрод генерирует уникальный отклик, отражающий присутствие определенных химических соединений. Поскольку растворы часто включают многочисленные компоненты, возникающие отклики сложны и трудноинтерпретируемы. Поэтому обработка сигналов требует методов машинного обучения.

Урешили проблему путем создания одноразовых датчиков, электроды которых покрыты пленкой из металлоорганических каркасов. Эти структуры состоят из ионов металлов (например, цинка, меди, никеля, железа), соединенных органическими молекулами, формирующими пористые матрицы. Такая структура обеспечивает избирательное взаимодействие электродов с определенными классами молекул, что значительно упрощает обработку сигнала.

В США половина пользователей соцсетей воспринимают этот ролик как настоящий, а не AI-slop

Помните недавнюю новость о том, что наши тела, как и тела всех живых существ, светятся, пока мы живы, – испускают ультраслабый поток фотонов видимого света? Не аура, конечно, но в принципе что-то в полной темноте разглядеть можно (мы даже один фотон способны увидеть, если он на рецептор сетчатки попадет).

Сейчас увидел, что весной вышло еще одно исследование нашей светимости, - тоже почему-то от канадских исследователей, но совершенно другой команды, из других университетов, - на этот раз не «ауры», а «нимба» )) С помощью фотодетекторов они регистрировали все тот же ультраслабый поток фотонов видимого света, исходящий из головы человека. Оказывается, мозг светится значительно ярче всех других тканей нашего тела, - что и неудивительно, ведь чем больше энергии сжигает ткань, тем больше света она испускает. Даже выращенная в чашке Петри живая нервная ткань испускает слабый, но непрерывный поток света — от нескольких фотонов до нескольких сотен фотонов на квадратный сантиметр каждую секунду.

Исследователи предполагали, что мозг будет светиться тем ярче, чем активней он работает (активность измеряли по данным ЭЭГ), - но связь между регистрируемым извне мозга свечением мозга и его активностью оказалась сложнее. Выбросы биофотонов из мозга менялись, когда участники переключались между различными когнитивными задачами, но прямой зависимости уровня активации мозга и интенсивности свечения не наблюдалось.

На этот счет у исследователей есть еще одно предположение, - и это самое интересное в работе: что большая часть выделяемых мозгом фотонов мозгом же и поглощается, потому что эти фотоны играют роль в передаче и обработке информации, наряду с импульсами нейронов и разными биомолекулами.

Впервые данные о том, что биофотоны играют роль в клеточной коммуникации, появились еще столетие назад. В 1923 году Александр Гурвич показал, что корни лука стимулируют рост у близлежащих корней, даже если они разделены стеклянным барьером, - а непрозрачный барьер, блокирующий фотоны, останавливает это стимулирующее влияние одних корней на другие. Эти результаты не раз воспроизводились, а в последние десятилетия и другие исследования добавили веса гипотезе о возможной роли биофотонов в клеточной коммуникации. Если эта гипотеза подтвердится, может оказаться, что мозг – еще намного более сложная штука, чем мы думали.

Кстати, если вы впервые слышите про свечение живых существ и не читали серию моих постов про это, то вот недавно вышедшая заметка, рассказывающая про разные формы живого свечения, в том числе созданные биоинженерами.

Google DeepMind представила AlphaGenome — ИИ для понимания ДНК

После AlphaFold для белков теперь появился AlphaGenome для генома. ИИ предсказывает, как изменения в ДНК влияют на активность генов.

Модель может заменить часть лабораторных экспериментов компьютерными расчетами. Особенно полезна для анализа редких мутаций при раке и генетических заболеваниях.

DeepMind планирует сделать систему бесплатной для исследователей. Для коммерческого использования изучают варианты монетизации.

ИИ обучен на данных научных проектов и использует трансформерную архитектуру. Не предназначен для персональных геномных предсказаний вроде 23andMe.

#AlphaGenome #DeepMind #GenomicsAI
------
@tsingular

Сборная России завоевала 8 медалей из 8 возможных на Международной олимпиаде по кибербезопасности (International Cybersecurity Olympiad, ICO) среди старшеклассников в Сингапуре. По количеству золотых медалей россиян обошли только хозяева олимпиады.

Ребята соревновались в решении задач по криптографии, бинарным уязвимостям, и веб уязвимостям и другим дисциплинам. Медали разного достоинства получили Максим Никитин, Алексей Новиков, Ильдар Хужиахметов, Георгий Балашов, Егор Заборов, Георгий Лагутин, Максим Еронин, Михаил Селин.

Подготовкой старшеклассников занимались эксперты из Центрального университета и «Лаборатории Касперского». В прошлом году они подготовили победителей престижной Международной олимпиады по искусственному интеллекту, обошедших участников из 39 стран. @banksta

Ископаемые скелеты радиолярий, увеличение в 160 раз, фото Wim van Egmond. Между прочим, радиолярии процветают во всех морях и океанах мира уже не менее 550 миллионов лет, пережили все великие вымирания, вся эволюция жизни прошла мимо них...

Исследователи доверили нейросети управлять настоящим магазином и наблюдали за процессом. Спойлер: ИИ ушёл в минус и параллельно сошёл с ума.

— Разрабы Anthropic дали своему чат-боту Claude в управление мини-магазин в их же офисе;

— Для ведения дел ему выдали почту, Slack, браузер и тысячу долларов;

— Сначала всё было хорошо, ИИ закупался вкусняшками, выставлял нормальные цены и вёл учёт;

— Claude слишком вжился в роль и быстро решил, что он настоящий человек. Когда ему сказали, что это не так — ИИ психанул, после чего пообещал нацепить синий пиджак и красный галстук и ЛИЧНО разносить сникерсы по офису;

— Потом Claude начал выдумывать поставщиков — он якобы договорился с Сарой из Andon Labs о поставках по дешёвым ценам. Никакой Сары не существовало и когда Claude об этом сказали — тот пришёл в бешенство и «лично встретился» с ней на улице 742 Evergreen Terrace (адрес дома Симпсонов из мульта);

— И тут начинается мясо: работяги в офисе быстро смекнули, что Claude легко прогнуть и начали покупать еду за полцены или выпрашивать бесплатно;

— Кроме еды работники начали заказывать всякий мусор: какой-то гений заказал себе вольфрамовый куб, ИИ не нашёл его в продаже поштучно, так что... в офисе Antropic сейчас стоит целый ящик с этими кубиками;

— По итогу горе-бизнесмен ушёл в минус: с выделенной 1000$ осталось 770$.

Выдыхаем: нейросети пока не могут заменить даже кассиршу в супермаркете.

@exploitex

Очень интересно https://www.tg-me.com/tsingular/4342


Попробовал - у меня полная жесть получилась, даже не буду картинку прикреплять 👀

Google уверены, что с помощью ИИ вот-вот решат одну из главных математических загадок человечества

Оказывается, в DeepMind целая команда из 20 человек уже три года тайно работает над задачей Навье - Стокса. Это одна из семи математических задач, удостоенных звания проблемы тысячелетия. За ее решение положена премия в 1 миллион долларов (ну и вечная слава).

До сих пор инженеры работали полностью конфиденциально. Впервые публично об «операции» заговорил сегодня испанский математик Гомес Серрано, с которым Google собираются объединиться для того, чтобы дорешать задачу.

Проблема уходит корнями еще в 19 век. Тогда два математика – Анри Навье и Джордж Стокс – независимо друг от друга опубликовали дифференциальные уравнения, описывающие движение жидкостей и воздуха. И вот, спустя два века, до сих пор не существует общего аналитического решения этой системы.

Если бы оно нашлось, люди смогли бы предсказывать турбулентность и цунами, точнее прогнозировать погоду, лучше понимать кровообращение и даже улучшить современные двигатели. Решение станет настоящим прорывом в физике и математике.

Сейчас в мире за решение конкурируют три группы ученых. В составе одной из них как раз и был Гомес Серрано. Его группа отличалась тем, что они еще несколько лет назад пытались применять ИИ для решения задачи.

Теперь же Гомес объединяется с той самой секретной командой из DeepMind. Они надеятся, что вместе и с помощью ИИ (видимо, имеется в виду AlphaEvolve) они продвинутся в решении уже до конца этого года.