📻 В Швейцарии искусственный интеллект весь день контролировал эфир франкоязычной радиостанции Couleur 3.
С 6:00 до 19:00 алгоритмы подбирали и создавали музыку. Также они рассказывали шутки и зачитывали вымышленные новости, например, о запрете полетов космических кораблей в воздушном пространстве Женевы из-за жалоб на шум.
💬 Подготовка к эксперименту заняла три месяца. За написание текста отвечали ChatGPT и другие языковые модели, а за их озвучивание — клонированные украинской компанией Respeecher голоса пяти ведущих.
Каждые 20 минут слушатели получали уведомление, что за программу отвечает искусственный интеллект.
📝 По данным Couleur 3, после эксперимента станция получила множество сообщений. В 90% из них говорилось, что «получилось круто, но не хватало человеческого элемента».
#Швейцария #исследование
С 6:00 до 19:00 алгоритмы подбирали и создавали музыку. Также они рассказывали шутки и зачитывали вымышленные новости, например, о запрете полетов космических кораблей в воздушном пространстве Женевы из-за жалоб на шум.
💬 Подготовка к эксперименту заняла три месяца. За написание текста отвечали ChatGPT и другие языковые модели, а за их озвучивание — клонированные украинской компанией Respeecher голоса пяти ведущих.
Каждые 20 минут слушатели получали уведомление, что за программу отвечает искусственный интеллект.
📝 По данным Couleur 3, после эксперимента станция получила множество сообщений. В 90% из них говорилось, что «получилось круто, но не хватало человеческого элемента».
#Швейцария #исследование
🧠 Ученые из Техасского университета в Остине разработали неинвазивную ИИ-систему, которая преобразует активности мозга человека в поток текста.
Для сбора данных участников поместили в аппарат фМРТ и дали послушать несколько часов подкастов и четыре видеоролика без звука. Затем исследователи создали алгоритм-декодер, работающий по принципу чат-ботов ChatGPT или Bard.
В итоге обученная ИИ-система смогла генерировать поток текста, когда участник слушает записи или воображает, что рассказывает новую историю. Однако декодер не всегда дословно передает мысли, а лишь генерирует общие идеи.
💭 Например, когда участница во время эксперимента услышала слова «у меня еще нет водительских прав», мысли трансформировались в «она еще даже не начала учиться водить».
https://forklog.com/news/ai/ii-nauchili-prevrashhat-mysli-cheloveka-v-tekst
#исследование
Для сбора данных участников поместили в аппарат фМРТ и дали послушать несколько часов подкастов и четыре видеоролика без звука. Затем исследователи создали алгоритм-декодер, работающий по принципу чат-ботов ChatGPT или Bard.
В итоге обученная ИИ-система смогла генерировать поток текста, когда участник слушает записи или воображает, что рассказывает новую историю. Однако декодер не всегда дословно передает мысли, а лишь генерирует общие идеи.
💭 Например, когда участница во время эксперимента услышала слова «у меня еще нет водительских прав», мысли трансформировались в «она еще даже не начала учиться водить».
https://forklog.com/news/ai/ii-nauchili-prevrashhat-mysli-cheloveka-v-tekst
#исследование
ForkLog
ИИ научили превращать мысли человека в текст
Ученые из Техасского университета в Остине разработали неинвазивную ИИ-систему, которая преобразует активности мозга человека в поток текста.
🐌 Предприятия во всем мире внедряют автоматизацию в свои операции более медленными темпами, чем ожидалось ранее. К такому выводу пришли эксперты Всемирного экономического форума.
Согласно отчету «Будущее рабочих мест», в настоящее время бизнесы оценивают, что 34% всех их задач выполняются машинами. Предыдущий прогноз о степени автоматизации на уровне 47% до 2025 года не оправдается, признали экономисты. Теперь эксперты считают, что к 2027 будут автоматизированы 42% задач.
📊 Согласно пересмотренным оценкам, 65% автоматизированных задач в ближайшие пять лет сосредоточатся на обработке информации и данных. 35% работ будет связано с рассуждениями и принятием решений, которые традиционно являются прерогативой человека.
https://forklog.com/news/ai/vef-prognozy-po-robotizatsii-predpriyatij-ne-opravdalis
#исследование
Согласно отчету «Будущее рабочих мест», в настоящее время бизнесы оценивают, что 34% всех их задач выполняются машинами. Предыдущий прогноз о степени автоматизации на уровне 47% до 2025 года не оправдается, признали экономисты. Теперь эксперты считают, что к 2027 будут автоматизированы 42% задач.
📊 Согласно пересмотренным оценкам, 65% автоматизированных задач в ближайшие пять лет сосредоточатся на обработке информации и данных. 35% работ будет связано с рассуждениями и принятием решений, которые традиционно являются прерогативой человека.
https://forklog.com/news/ai/vef-prognozy-po-robotizatsii-predpriyatij-ne-opravdalis
#исследование
ForkLog
ВЭФ: прогнозы по роботизации предприятий не оправдались
Предприятия внедряют автоматизацию в свои операции более медленными темпами, чем ожидалось ранее, заявили эксперты Всемирного экономического форума.
🔎 Исследование: большинство американцев поддерживают усилия Конгресса США по сдерживанию ИИ.
Исследователи The Tech Oversight Project опросили 1208 зарегистрированных избирателей. 54% из них уверены, что законодателям нужно «незамедлительно принять меры по регулированию ИИ» для обеспечения конфиденциальности, справедливости и безопасности.
По мнению 15% респондентов, сдерживание ИИ «задушит» инновации.
👥 41% опрошенных предпочитают видеть правительство в качестве «движущей силы» по введению ИИ-политик и регулированию. 20% заявили, что этим должны заниматься технологические компании.
#исследование #регулирование
Исследователи The Tech Oversight Project опросили 1208 зарегистрированных избирателей. 54% из них уверены, что законодателям нужно «незамедлительно принять меры по регулированию ИИ» для обеспечения конфиденциальности, справедливости и безопасности.
По мнению 15% респондентов, сдерживание ИИ «задушит» инновации.
👥 41% опрошенных предпочитают видеть правительство в качестве «движущей силы» по введению ИИ-политик и регулированию. 20% заявили, что этим должны заниматься технологические компании.
#исследование #регулирование
🔎 Ученые из Оксфордского университета, IBM Research и Техасского университета создали атомарно тонкие искусственные нейроны, имитирующие сложные способности мозга.
Исследователи расширили функциональность мемристоров, сделав их чувствительными к оптическим и электрическим сигналам. Это позволяет одновременное существование отдельных путей прямой и обратной связи в сети, повышая способность решать сложные задачи.
⚙️ Для создания атомарно тонких искусственных нейронов специалисты использовали набор из трех уложенных слоями 2D-материалов: графена, дисульфида молибдена и дисульфида вольфрама. Полученное устройство показывает изменение своей проводимости в зависимости от мощности и продолжительности взаимодействия со светом или электричеством.
#исследование
Исследователи расширили функциональность мемристоров, сделав их чувствительными к оптическим и электрическим сигналам. Это позволяет одновременное существование отдельных путей прямой и обратной связи в сети, повышая способность решать сложные задачи.
⚙️ Для создания атомарно тонких искусственных нейронов специалисты использовали набор из трех уложенных слоями 2D-материалов: графена, дисульфида молибдена и дисульфида вольфрама. Полученное устройство показывает изменение своей проводимости в зависимости от мощности и продолжительности взаимодействия со светом или электричеством.
#исследование
🔬 Исследователи из Мичиганского университета разработали ИИ-платформу BacterAI, способную изучать бактерии без предварительных знаний.
Система создает набор данных, проводя эксперименты с помощью лабораторных роботов. Устройства запускаются один за другим, передавая результаты от предыдущего к следующему. Затем платформа преобразовывает выводы в набор логических правил, которые исследователи могут проверить и использовать.
🦠 В ходе проверки BacterAI требовалось выяснить метаболизм двух распространенных в полости рта бактерий. Задача включала определение конкретного набора из 20 аминокислот (АМК), необходимых для поддержания жизни этих микроорганизмов.
В результате ИИ ежедневно проверял несколько сотен сочетаний АМК. Он выбирал наиболее многообещающие комбинации и наблюдал за ними в последующих тестах.
🔎 По словам ученых, BacterAI проводил до 10 000 экспериментов за 24 часа. Через девять дней система научилась точно прогнозировать наборы аминокислот для каждого вида бактерий в 90% случаев.
#исследование
Система создает набор данных, проводя эксперименты с помощью лабораторных роботов. Устройства запускаются один за другим, передавая результаты от предыдущего к следующему. Затем платформа преобразовывает выводы в набор логических правил, которые исследователи могут проверить и использовать.
🦠 В ходе проверки BacterAI требовалось выяснить метаболизм двух распространенных в полости рта бактерий. Задача включала определение конкретного набора из 20 аминокислот (АМК), необходимых для поддержания жизни этих микроорганизмов.
В результате ИИ ежедневно проверял несколько сотен сочетаний АМК. Он выбирал наиболее многообещающие комбинации и наблюдал за ними в последующих тестах.
🔎 По словам ученых, BacterAI проводил до 10 000 экспериментов за 24 часа. Через девять дней система научилась точно прогнозировать наборы аминокислот для каждого вида бактерий в 90% случаев.
#исследование
🔎 Meta представила первую открытую ИИ-модель ImageBind, способную обрабатывать шесть типов данных. Протестировать работу системы можно на сайте проекта.
Алгоритм объединяет текст, изображения и видео, аудио, информацию о глубине, сведения о температуре, а также показания движения, генерируемые инерционными измерительными устройствами.
По данным компании, модель является исследовательским проектом, не имеющим потребительского или практического применения. Однако технология открывает новые возможности для разработчиков генеративного ИИ.
☝️ В Meta отметили, что будущие алгоритмы смогут обрабатывать другой поток сенсорной информации, включая осязание, речь, обоняние и фМРТ-сигналы мозга. Это позволит создать более полные ИИ-модели, ориентированные на человека, добавили в компании.
#Meta #исследование
Алгоритм объединяет текст, изображения и видео, аудио, информацию о глубине, сведения о температуре, а также показания движения, генерируемые инерционными измерительными устройствами.
По данным компании, модель является исследовательским проектом, не имеющим потребительского или практического применения. Однако технология открывает новые возможности для разработчиков генеративного ИИ.
☝️ В Meta отметили, что будущие алгоритмы смогут обрабатывать другой поток сенсорной информации, включая осязание, речь, обоняние и фМРТ-сигналы мозга. Это позволит создать более полные ИИ-модели, ориентированные на человека, добавили в компании.
#Meta #исследование
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👀 Исследователи из MIT и Университета Райса разработали технику компьютерного зрения ORCa, способную видеть объекты вне поля зрения.
Система анализирует искаженные отражения на глянцевых поверхностях, чтобы определить предметы и расстояние к ним. Например, с помощью этой технологии робокары могут по отсветам на других автомобилях выявить приближающийся транспорт на перекрестке.
ПО обрабатывает несколько изображений глянцевой поверхности под разными углами. Затем, используя машинное обучение, оно разбивает отражение объекта на отдельные пиксели. Анализируя их изменения относительно друг друга на разных картинках, ORCa способна определить форму предмета.
🔎 Также, моделируя сцену в виде так называемого 5D-поля излучения, технология оценивает направление и интенсивность световых лучей, падающих или отражающихся от каждой точки. За счет этого ORCa может установить, насколько далеко они находятся от отражающей поверхности и друг от друга.
#исследование #MIT
Система анализирует искаженные отражения на глянцевых поверхностях, чтобы определить предметы и расстояние к ним. Например, с помощью этой технологии робокары могут по отсветам на других автомобилях выявить приближающийся транспорт на перекрестке.
ПО обрабатывает несколько изображений глянцевой поверхности под разными углами. Затем, используя машинное обучение, оно разбивает отражение объекта на отдельные пиксели. Анализируя их изменения относительно друг друга на разных картинках, ORCa способна определить форму предмета.
🔎 Также, моделируя сцену в виде так называемого 5D-поля излучения, технология оценивает направление и интенсивность световых лучей, падающих или отражающихся от каждой точки. За счет этого ORCa может установить, насколько далеко они находятся от отражающей поверхности и друг от друга.
#исследование #MIT
🔎 Исследование: ИИ может предсказывать рак поджелудочной железы за три года до формирования канцерогенных клеток.
Специалисты использовали миллионы медицинских карт из Датского национального реестра пациентов и корпоративного хранилища данных по делам ветеранов США. Они обучили ИИ-алгоритмы соотносить диагностические коды из ICD с раком поджелудочной железы.
👥 По данным исследователей, пока наиболее эффективной оказалась нейросеть-трансформер. Она показала, что из 1000 пациентов старше 50 лет с самым высоким риском примерно у 320 разовьется рак поджелудочной железы.
Модель менее точно предсказывает появление опухоли в течение более длительных интервалов времени по сравнению с короткими и для людей младше 50 лет.
☝️ Ученые отметили, что эффективность прогнозирования в реальных условиях зависит от качества истории болезни пациентов. Инструменты скрининга необходимо обучать на информации о местном населении. Например, обученная на данных пациентов из Дании модель оказалась менее точна при обработке сведений о жителях США.
#исследование #медицина
Специалисты использовали миллионы медицинских карт из Датского национального реестра пациентов и корпоративного хранилища данных по делам ветеранов США. Они обучили ИИ-алгоритмы соотносить диагностические коды из ICD с раком поджелудочной железы.
👥 По данным исследователей, пока наиболее эффективной оказалась нейросеть-трансформер. Она показала, что из 1000 пациентов старше 50 лет с самым высоким риском примерно у 320 разовьется рак поджелудочной железы.
Модель менее точно предсказывает появление опухоли в течение более длительных интервалов времени по сравнению с короткими и для людей младше 50 лет.
☝️ Ученые отметили, что эффективность прогнозирования в реальных условиях зависит от качества истории болезни пациентов. Инструменты скрининга необходимо обучать на информации о местном населении. Например, обученная на данных пациентов из Дании модель оказалась менее точна при обработке сведений о жителях США.
#исследование #медицина
🔎 Исследование: алгоритмы YouTube рекомендуют детям видео с перестрелками в школах и инструкциями по использованию оружия.
Специалисты Tech Transparency Project (TTP) создали на платформе четыре аккаунта от имени двух девятилетних и двух 14-летних мальчиков. Со всех учетных записей они просматривали ролики, связанные с популярными играми вроде Roblox, Lego Star Wars и Grand Theft Auto. В течение 30 дней эксперты отслеживали рекомендации YouTube.
🔫 Исследование показало, что алгоритмы предлагали всем четырем аккаунтам видео об оружии и стрельбе. При их просмотре количество подобных рекомендаций увеличивалось.
Согласно отчету, некоторый предлагаемый YouTube контент нарушал правила платформы. Например, учебное видео с превращением обычных пистолетов в «полностью автоматические» или другими модификациями оружия.
🗣 Представитель YouTube указал на более безопасное приложение Kids со встроенными инструментами для наблюдения за контентом. Также он заявил, что в компании приветствуют подобные исследования, но в отчете TTP недостаточно информации о количестве рекомендованных платформой видео и настройках тестовых аккаунтов.
#исследование #YouTube
Специалисты Tech Transparency Project (TTP) создали на платформе четыре аккаунта от имени двух девятилетних и двух 14-летних мальчиков. Со всех учетных записей они просматривали ролики, связанные с популярными играми вроде Roblox, Lego Star Wars и Grand Theft Auto. В течение 30 дней эксперты отслеживали рекомендации YouTube.
🔫 Исследование показало, что алгоритмы предлагали всем четырем аккаунтам видео об оружии и стрельбе. При их просмотре количество подобных рекомендаций увеличивалось.
Согласно отчету, некоторый предлагаемый YouTube контент нарушал правила платформы. Например, учебное видео с превращением обычных пистолетов в «полностью автоматические» или другими модификациями оружия.
🗣 Представитель YouTube указал на более безопасное приложение Kids со встроенными инструментами для наблюдения за контентом. Также он заявил, что в компании приветствуют подобные исследования, но в отчете TTP недостаточно информации о количестве рекомендованных платформой видео и настройках тестовых аккаунтов.
#исследование #YouTube
🤔 По мнению большинства американцев, стремительное развитие технологий искусственного интеллекта может поставить под угрозу будущее человечества.
61% опрошенных считают ИИ опасным. 22% респондентов не согласились с этим утверждением, а 17% не смогли ответить на вопрос.
Электорат бывшего президента США Дональда Трампа выразил большую озабоченность. 70% из них согласились с тем, что ИИ может угрожать человечеству. Среди избирателей Джо Байдена таких оказалось 60%.
📊 В религиозном разрезе 32% евангелистов «полностью согласились» с тем, что ИИ угрожает цивилизации. 24% представителей других христианских течений придерживаются такого же мнения.
https://forklog.com/news/ai/reuters-61-amerikantsev-schitayut-ii-ugrozoj-chelovechestvu
#исследование
61% опрошенных считают ИИ опасным. 22% респондентов не согласились с этим утверждением, а 17% не смогли ответить на вопрос.
Электорат бывшего президента США Дональда Трампа выразил большую озабоченность. 70% из них согласились с тем, что ИИ может угрожать человечеству. Среди избирателей Джо Байдена таких оказалось 60%.
📊 В религиозном разрезе 32% евангелистов «полностью согласились» с тем, что ИИ угрожает цивилизации. 24% представителей других христианских течений придерживаются такого же мнения.
https://forklog.com/news/ai/reuters-61-amerikantsev-schitayut-ii-ugrozoj-chelovechestvu
#исследование
ForkLog
61% американцев назвали ИИ угрозой человечеству
По мнению большинства американцев, стремительное развитие технологий искусственного интеллекта может поставить под угрозу будущее человечества.
🖼 Специалисты из Института информатики общества Макса Планка, MIT и Google создали ИИ-алгоритм DragGAN для манипулирования изображениями.
Технология похожа на инструмент «Искривление» в Photoshop. Согласно исследованию, она не просто перемещает пиксели, а применяет искусственный интеллект для повторного создания базового объекта.
С помощью DragGAN можно менять размеры предметов и их внешний вид парой щелчков мыши. Также алгоритм позволяет вращать объекты как 3D-модели.
🗣 По словам исследователей, подход способен не только создавать окклюзию предметов, но и деформировать их в соответствии с жесткостью, например, при сгибании ноги лошади.
#исследование #GAN
Технология похожа на инструмент «Искривление» в Photoshop. Согласно исследованию, она не просто перемещает пиксели, а применяет искусственный интеллект для повторного создания базового объекта.
С помощью DragGAN можно менять размеры предметов и их внешний вид парой щелчков мыши. Также алгоритм позволяет вращать объекты как 3D-модели.
🗣 По словам исследователей, подход способен не только создавать окклюзию предметов, но и деформировать их в соответствии с жесткостью, например, при сгибании ноги лошади.
#исследование #GAN
YouTube
I Gecked
Thanks for calling in David!
Lyle Forever on Twitch: https://www.twitch.tv/lyleforever
On Instagram: https://www.instagram.com/lyle4ever/
On TikTok: https://www.tiktok.com/@lyleforever
Therapy Gecko podcast: https://linktr.ee/TherapyGecko
Full VOD: http…
Lyle Forever on Twitch: https://www.twitch.tv/lyleforever
On Instagram: https://www.instagram.com/lyle4ever/
On TikTok: https://www.tiktok.com/@lyleforever
Therapy Gecko podcast: https://linktr.ee/TherapyGecko
Full VOD: http…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Исследователи из MIT и Adobe Research разработали модель для выявления похожих материалов на изображениях.
Специалисты натренировали алгоритм машинного обучения на синтетических данных. Однако технология способна работать с ранее неизвестными реальными сценами, снятыми в помещении и вне его.
Модель умеет распознавать все пиксели определенного материала на картинке по одной выбранной пользователем точке. По словам исследователей, алгоритм эффективно работает с объектами разной формы и размеров. Он «не обманывается» тенями или условиями освещения, за счет которых вид предмета может изменится.
🎦 Алгоритм также работает с видео. Когда пользователь выберет пиксель в первом кадре, модель определит все сделанные из того же материала объекты в остальном ролике.
#исследование #MIT #Adobe
Специалисты натренировали алгоритм машинного обучения на синтетических данных. Однако технология способна работать с ранее неизвестными реальными сценами, снятыми в помещении и вне его.
Модель умеет распознавать все пиксели определенного материала на картинке по одной выбранной пользователем точке. По словам исследователей, алгоритм эффективно работает с объектами разной формы и размеров. Он «не обманывается» тенями или условиями освещения, за счет которых вид предмета может изменится.
🎦 Алгоритм также работает с видео. Когда пользователь выберет пиксель в первом кадре, модель определит все сделанные из того же материала объекты в остальном ролике.
#исследование #MIT #Adobe
🧠 Сингапурские и китайские исследователи разработали ИИ-алгоритм MinD-Video для реконструкции видео по данным мозговой активности.
Система представляет собой «двухмодульный конвейер» из обученного кодировщика фМРТ и отлаженной версии генератора изображений Stable Diffusion. Для ее тренировки специалисты использовали общедоступный датасет, содержащий ролики и записи активности мозга испытуемых, которые их смотрели.
🔎 По словам исследователей, алгоритм реконструирует видео с точностью 85%. Ролики оказались «достаточно высококачественными», что можно определить по движениям и динамике сцен, добавили они.
#исследование
Система представляет собой «двухмодульный конвейер» из обученного кодировщика фМРТ и отлаженной версии генератора изображений Stable Diffusion. Для ее тренировки специалисты использовали общедоступный датасет, содержащий ролики и записи активности мозга испытуемых, которые их смотрели.
🔎 По словам исследователей, алгоритм реконструирует видео с точностью 85%. Ролики оказались «достаточно высококачественными», что можно определить по движениям и динамике сцен, добавили они.
#исследование
🔎 59% криптопользователей положительно воспринимают интеграцию искусственного интеллекта с блокчейн-технологиями. Об этом говорится в исследовании биржи KuCoin.
Результаты показали, что:
▫️ 90% использовали или планируют использовать искусственный интеллект для повышения эффективности повседневной жизни;
▫️ 64% опрошенных хотя бы немного знакомы с приложениями, сочетающие ИИ, блокчейн-технологии и торговлю криптовалютами;
▫️ самым популярным инструментом среди опрошенных оказался чат-бот ChatGPT. Его предпочитают 51% респондентов;
▫️ 59% опрошенных хотели бы использовать ИИ-приложения в сферах блокчейна и торговли;
вопросы конфиденциальности и безопасности беспокоят 48% пользователей;
▫️ 45% респондентов опасаются потери контроля над ИИ и автоматизации рабочих мест, что может привести к увольнениям. Большая обеспокоенность наблюдается среди старшей категории пользователей.
В целом представители поколений Y и Z продемонстрировали более высокий уровень принятия технологии по сравнению с поколением X.
https://forklog.com/news/ai/issledovanie-uchastniki-kriptoindustrii-gotovy-k-ere-ii
#исследование #KuCoin
Результаты показали, что:
▫️ 90% использовали или планируют использовать искусственный интеллект для повышения эффективности повседневной жизни;
▫️ 64% опрошенных хотя бы немного знакомы с приложениями, сочетающие ИИ, блокчейн-технологии и торговлю криптовалютами;
▫️ самым популярным инструментом среди опрошенных оказался чат-бот ChatGPT. Его предпочитают 51% респондентов;
▫️ 59% опрошенных хотели бы использовать ИИ-приложения в сферах блокчейна и торговли;
вопросы конфиденциальности и безопасности беспокоят 48% пользователей;
▫️ 45% респондентов опасаются потери контроля над ИИ и автоматизации рабочих мест, что может привести к увольнениям. Большая обеспокоенность наблюдается среди старшей категории пользователей.
В целом представители поколений Y и Z продемонстрировали более высокий уровень принятия технологии по сравнению с поколением X.
https://forklog.com/news/ai/issledovanie-uchastniki-kriptoindustrii-gotovy-k-ere-ii
#исследование #KuCoin
ForkLog
Исследование: участники криптоиндустрии готовы к эре ИИ
59% криптопользвателей положительно воспринимают интеграцию искусственного интеллекта с блокчейн-технологиями. Об этом говорится в исследовании биржи KuCoin
🦠 Ученые из Университета Макмастера и MIT с помощью ИИ открыли антибиотик, способный уничтожить смертоносную супербактерию.
Исследователи использовали модель машинного обучения для анализа 6680 лекарственных соединений, которые потенциально могут подавить рост патогена Acinetobacter baumannii. После менее двух часов скрининга ИИ выявил несколько сотен антибактериальных молекул, 240 из которых специалисты протестировали в лаборатории.
В результате ученые идентифицировали новое соединение, получившее название абауцин. Оно оказалось эффективным против Acinetobacter baumannii, однако не повлияло на другие виды бактерий вроде Pseudomonas aeruginosa. Такая способность «узкого спектра» является желательной характеристикой для антибиотиков.
🐁 Абауцин смог вылечить раневые инфекции, вызванные Acinetobacter baumannii, у мышей. Лабораторные тесты также показали, что антибиотик работает против различных устойчивых к лекарствам штаммов супербактерии, выделенных у людей.
#исследование #медицина
Исследователи использовали модель машинного обучения для анализа 6680 лекарственных соединений, которые потенциально могут подавить рост патогена Acinetobacter baumannii. После менее двух часов скрининга ИИ выявил несколько сотен антибактериальных молекул, 240 из которых специалисты протестировали в лаборатории.
В результате ученые идентифицировали новое соединение, получившее название абауцин. Оно оказалось эффективным против Acinetobacter baumannii, однако не повлияло на другие виды бактерий вроде Pseudomonas aeruginosa. Такая способность «узкого спектра» является желательной характеристикой для антибиотиков.
🐁 Абауцин смог вылечить раневые инфекции, вызванные Acinetobacter baumannii, у мышей. Лабораторные тесты также показали, что антибиотик работает против различных устойчивых к лекарствам штаммов супербактерии, выделенных у людей.
#исследование #медицина
🙅♂️ Исследование: 42% взрослых американцев никогда не слышали о ChatGPT.
Специалисты Pew Research Center опросили 10 701 человека в период с 13 по 19 марта 2023 года. По их данным, 18% респондентов знают о чат-боте, а 39% только слышали о нем.
👥 На эти показатели влияют разные факторы. Например, среди окончивших аспирантуру американцев об алгоритме знают много 32% опрошенных, а мало – 47%. Также известно, что мужчины чаще женщин хотя бы немного слышали о ChatGPT.
Согласно отчету, 14% американцев используют чат-бота для развлечений, изучения нового или работы.
🔎 Исследователи также выяснили, что среди знакомых с технологией респондентов ChatGPT считают полезным «чрезвычайно» 15% людей, очень — 20%, немного — 39% и не совсем — 21%. 6% опрошенных уверены в бесполезности бота.
#исследование #чатботы
Специалисты Pew Research Center опросили 10 701 человека в период с 13 по 19 марта 2023 года. По их данным, 18% респондентов знают о чат-боте, а 39% только слышали о нем.
👥 На эти показатели влияют разные факторы. Например, среди окончивших аспирантуру американцев об алгоритме знают много 32% опрошенных, а мало – 47%. Также известно, что мужчины чаще женщин хотя бы немного слышали о ChatGPT.
Согласно отчету, 14% американцев используют чат-бота для развлечений, изучения нового или работы.
🔎 Исследователи также выяснили, что среди знакомых с технологией респондентов ChatGPT считают полезным «чрезвычайно» 15% людей, очень — 20%, немного — 39% и не совсем — 21%. 6% опрошенных уверены в бесполезности бота.
#исследование #чатботы
🫀 Специалисты из Университетского колледжа Лондона обучили ИИ выявлять пять подтипов сердечной недостаточности для прогнозирования риска смерти и определения лечения.
Исследователи проанализировали анонимные электронные медицинские карты более 300 000 пациентов из Великобритании с диагностированным снижением работоспособности сердца. Затем они использовали четыре модели машинного обучения для разделения случаев сердечной недостаточности на группы.
После тренировки алгоритмы научились различать пять видов синдрома на основе 87 из 635 возможных факторов, включая возраст и симптомы. Модели сгруппировали подтипы в соответствии с конкретными характеристиками: раннее начало, позднее начало, связанный с фибрилляцией предсердий, метаболический и кардиометаболический.
🔎 Исследователи обнаружили различие между ними в риске смерти пациентов в течение года после постановки диагноза. Самый низкий показатель был у группы с «метаболической» сердечной недостаточностью (11%). Наиболее подвержены риску оказались люди со связанным с фибрилляцией предсердий подтипом (61%).
#исследование #медицина
Исследователи проанализировали анонимные электронные медицинские карты более 300 000 пациентов из Великобритании с диагностированным снижением работоспособности сердца. Затем они использовали четыре модели машинного обучения для разделения случаев сердечной недостаточности на группы.
После тренировки алгоритмы научились различать пять видов синдрома на основе 87 из 635 возможных факторов, включая возраст и симптомы. Модели сгруппировали подтипы в соответствии с конкретными характеристиками: раннее начало, позднее начало, связанный с фибрилляцией предсердий, метаболический и кардиометаболический.
🔎 Исследователи обнаружили различие между ними в риске смерти пациентов в течение года после постановки диагноза. Самый низкий показатель был у группы с «метаболической» сердечной недостаточностью (11%). Наиболее подвержены риску оказались люди со связанным с фибрилляцией предсердий подтипом (61%).
#исследование #медицина
📉 В период с мая по июнь мировой трафик чат-бота ChatGPT снизился на 10%, а количество уникальных пользователей — на 5,7%, согласно Similarweb.
Время, проведенное за использованием инструмента на основе ИИ, сократилось на 8,5%. Этот период стал первым в истории приложения от OpenAI, когда оно демонстрирует отрицательные показатели.
Несмотря на снижение трафика, ChatGPT по-прежнему опережает конкурентов в лице Google Bard, Microsoft Bing и Character AI.
https://forklog.com/news/kolichestvo-polzovatelej-chatgpt-sokratilos-na-10
#OpenAI #исследование #чатботы
Время, проведенное за использованием инструмента на основе ИИ, сократилось на 8,5%. Этот период стал первым в истории приложения от OpenAI, когда оно демонстрирует отрицательные показатели.
Несмотря на снижение трафика, ChatGPT по-прежнему опережает конкурентов в лице Google Bard, Microsoft Bing и Character AI.
https://forklog.com/news/kolichestvo-polzovatelej-chatgpt-sokratilos-na-10
#OpenAI #исследование #чатботы