🧬 Boston Dynamics наконец нормально показали нового Атласа.

На видео он перемещает крышки двигателя между контейнерами поставщика и специальной тележкой для сборки. Роботу дают список, откуда и куда нужно переместить детали.

Атлас использует Computer Vision, чтобы распознавать объекты вокруг и находить нужные контейнеры [0:36]. Он применяет специальный способ захвата и постоянно следит за положением предметов, чтобы аккуратно выполнять задачу.

Круто, что движения робота не задаются заранее и не управляются оператором; все действия он выполняет сам в режиме реального времени. Атлас может замечать и реагировать на изменения в окружающей среде (например, если что-то рядом двигается) и на ошибки (например, если крышка не вставилась, робот споткнулся или столкнулся с чем-то [1:24]). Для этого он использует зрение, датчики силы и внутренние сенсоры.

Еще он забавно крутит головой и телом на 1:00 - получаются неестественные развороты. 😂

🧩 #РоботыВокругНас

🧬 ИИ-система AlphaFold от 🧭oogle DeepMind, недавно принесшая своим разработчикам Нобелевскую премию по химии, предсказывает трехмерную структуру того, как молекула связывается с целевым белком. Это очень круто, но совершенно недостаточно для ощутимого сокращения времени (10-15 лет) и денег ($1-2.6 млрд на препарат), необходимых для вывода новых лекарств на рынок.
Стартап Iambic продвинулся дальше DeepMind, использовав ИИ-модель, с высокой точностью предсказывающую, насколько хорошо человеческий организм будет усваивать конкретный препарат-кандидат, на основании результатов, сверенных с реальными данными.

Успех препарата-кандидата определяется его фармакокинетическими, эффективными и токсичными свойствами. Эти свойства и прогнозирует разработанная Iambic модель обнаружения лекарств на основе ИИ под названием «Enchant». Точность прогнозирования составляет 0,74 (предыдущие модели достигли только 0,58).

Использование Enchant может вдвое сократить инвестиции, необходимые для разработки фармацевтических препаратов, поскольку их разработчики могут увидеть, насколько успешным может быть лекарство, на самой ранней стадии разработки.

Чтобы оценить, насколько трудно было стартапу Iambic совершить этот прорыв, взгляните на огромную толпу компаний (8600+), рвущихся сорвать банк в индустрии «ИИ в биомедицине» (на рис. сверху). Да и в сегменте «Аналитические ИИ-платформы для разработки лекарств» (на рис. внизу) довольно тесно - 950 компаний. (3 года назад было вчетверо меньше).🤷‍♂

🧩 #МедИцИна

🧬 Чемпион по GeoGuessr Тревор Рейнболт эволюционирует: теперь он угадывает локацию по фотографии неба 🔥

🧩 #ВысокиеТехнологии