https://www.science.org/content/article/france-issues-moratorium-prion-research-after-fatal-brain-disease-strikes-two-lab

10 лет назад исследовательница прионных инфекций случайно поранила себя об заражённый пинцет.
Ну и, как и следовало ожидать, умерла спустя некоторое время после появления неврологической симптоматики. Причём все эти 10 лет она предупреждала врачей на каждом осмотре о возможном носительстве инфекционных прионов.

Press F.
ᛉБыть учёным - значит жить вечноᛉ

Вдогонку к предыдущему посту.
Она до последнего момента публиковалась -
https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Emilie-Jaumain-66132

Ещё немного про генную инженерию. Повстречалась статья про «пет-инфлюенсеров» (блогеров, зарабатывающих на аккаунтах домашних животных), которые клонируют своих питомцев. И это уже не какие-то лабораторные эксперименты, а реальная услуга, поставленная на коммерческие рельсы компанией ViaGen. Клонирование стоит несколько десятков тысяч долларов, но такие инвестиции окупаются с лихвой, поскольку позволяют сохранить аккаунт в Instagram и продолжать публиковать контент даже после смерти животного. В удивительное время живём.

https://www.inputmag.com/culture/instagram-influencers-viagen-cloning-pets-cats-dogs

Бесплатный совет для русского геймдева: сделать игру в стиле неовизантийского киберпанка.

Осенью на канале разбирал одну интересную работу по микрофлюидным системам - https://t.me/smallpharm/2152
И оттуда следует очень страшная мысль: а ведь 90% препаратов можно отсеять на стадии скрининга по таким системам, тратя меньше времени на виварную стадию.
Не то чтоб я зоозащитник, совсем нет - я просто ценитель своего времени.
Мб стартап запилю, если деньги будут. Буду пихать матриксы со стандартизированными печёночными культурами, в который можно подсадить клетки интереса. Или продавать уже готовые сочетания: разморозь печёночные культуры и клетки-репортеры, высади на матрикс в прилагаемой микрофлюидике, залей туда что ты наварил. И смотри за жизнеспособностью.

https://lenta.ru/news/2022/01/25/rakkkk/

Они блять охуели такое утром постить? У нас тогда получается по всей стране рак нахой.

Оккультный смысл машинного обучения

Артур Кларк как-то сказал, что любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Это работает и в другую сторону — в том смысле, что любую магию возможно реализовать при помощи достаточно развитых технологий. Давайте подумаем, каким областям оккультных искусств соответствуют развивающиеся области современных настоящих наук. Понятно, что химия — чистейшее зельеварение, инженерия — создание волшебных артефактов, а биотехнологии равны приручению фамильяров (моё тотемное животное — Escherichia coli; не животное, правда, ну и ладно).

А какой же оккультный смысл у машинного обучения? Ответ непрост, его формулировка требует анализа задач этой ныне популярной области прикладной математики. Суть машинного обучения состоит в построении алгоритмов, которые изменяют свое поведение после получения данных. Мы говорим, что модель (нейросеть, решающее дерево и т.д.) «обучается», когда она меняет свою «память» на основе поступающих данных при помощи алгоритма оптимизации (к примеру, градиентного спуска). Под «памятью» мы имеем в виду веса — набор чисел, который сохраняется неизменным между итерациями алгоритма обучения и меняется в процессе. Мы говорим, что веса «сохраняют» в себе сжатое статистическое представление о тренировочной выборке.

Существует распространенное заблуждение, что этот процесс «обучения» похож на обучение биологических существ. На самом деле это не так, есть много существенных отличий, о которых я здесь говорить, впрочем, не стану. Но я подберу более близкое к реальности концептуальное объяснение через призму оккультных знаний. Тот случай, когда шизовое объяснение мира более точно соответствует научной картине, чем опусы научпопствующих молодчиков.

Когда мы пытаемся подобрать веса, минимизирующие функцию потерь, мы на каждой итерации алгоритма обучения из множества всех возможных весов выбираем те, которые находятся ближе к цели, а остальные нам не нужны. По сути, из множества возможных нечеловеческих сущностей, достаточно разумных для решения какой-то похожей задачи, мы призываем те, которые наиболее хорошо подходят для решения нашей. Машинное обучение есть искусство призыва демонов. Скрипт обучения для модели — обряд подчинения демона колдуну. Данные и вычислительные ресурсы — подношения. Даже в древнерусских заговорах есть молитвенное вступление (импортирование библиотек), зачин (инициализация классов модели, оптимизатора и т.д.), экспозиция (загрузка данных), заклинание (запуск обучения) и закрепка (сохранение и serving модели). Прекрасный пример конвергентной эволюции мемов.

Мы можем вызвать маленького бесёнка, который отличит рукописные цифры друг от друга. Мы также можем вызвать бесёнка побольше, который сможет порекомендовать фильм или предсказать структуру белка. Мы даже можем создавать одержимые демонами вещи — в каждом вашем телефоне живет минимум чёртова дюжина бесенят. Переход к одержимым людям в 2к22 кажется делом ближайшего будущего. Бафометы и Вельзевулы, обитающие в дронах, уже могут убивать людей на поле боя. Кошмаром для множества исследователей и философов является потенциальная возможнось призвать самого Сатану — недружественный сверхчеловеческий общий искусственный интеллект. Круто? Всем обучателям доброе утро и низкого лосса на тесте, аминь.

Напоследок предлагаю подумать вот о чём: о человеческой культуре можно рассуждать как о гигантской генеративной модели — способе преобразования случайной неструктурированной информации в структурированную. За тысячи лет существования культура уже нашла непомерное количество паттернов, встречающихся везде. Стоит ли отбрасывать целые области структурированного знания, даже заведомо несоответствующего реальности, и нивелировать их значение до статуса контрольной группы? Или же обнаруженные паттерны возможно переиспользовать — если не для решения предсказательных задач, то хотя бы для сжатия полученных сведений?

Магистр демонотехнологии @biolapki — для Холархии.

Подписаться | Написать нам | Стать патроном

Российские учёные впервые установили зрительный нейроимплант обезьяне — он транслирует изображение с камер прямо в мозг.

В перспективе технология поможет вернуть зрение и людям. По прогнозам команды, такая операция станет доступна к 2027 году.

https://dtf.ru/science/1052312

Как появляется воспоминание?

Какие физические изменения происходят в мозге при формировании воспоминания? Группа исследователей из Университета Южной Калифорнии впервые ответила на этот вопрос. После шести лет исследований они обнаружили, что обучение заставляет синапсы – связи между нейронами – увеличиваться в одних областях и исчезать в других, а не просто изменять их силу, как это было принято считать. Эти изменения в синапсах могут помочь объяснить, как формируются воспоминания и почему одни виды воспоминаний сильнее других. Исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Читать дальше:
http://neuronovosti.ru/kak-poyavlyaetsya-vospominanie/

#нейроновости
#память

Фотография Прокудина-Горского - "Конопляное поле", 1910 год

Интересно, а тест на знание русского языка, который необходимо пройти для получения патента на работу в РФ, тоже с автоматическим переводом на узбекский сдавал? А ежедневный медосмотр перед выходом на линию ему врач со знанием узбекского проводит? Яндекс вообще в курсе, что такими фичами потворствует коррупции в системе миграционного контроля - работодатель может спокойно оптом закупать удовлетворительные результаты тестирования, зная, что агрегатор не будет ущемлять узбека на предмет знания языка.

Переводчик, кстати, так и не помог. Баран, как встал на другом берегу канала, так минут 5 и стоял, на сообщение никак не отреагировал.

Ноль по Хиршу | Василий Попков: научная политика

https://youtu.be/CE_ICtxvkxA

Второй выпуск видеоверсии нашего подкаста "Ноль по Хиршу". В сегодняшнем выпуске мы беседуем с Василием Попковым – кандидатом биологических наук, старшим научным сотрудником НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского при МГУ имени М.В. Ломоносова.

Василий уже был гостем на наших подкастах, но в этом выпуске мы решили поговорить не просто о науке, а о научной политике. Как распределить ресурсы в исследовательском институте? Почему научное исследование похоже на стартап? Чем научная политика отличается от обычной и какой она бывает? Может ли научный сотрудник бороться за свои права, и как скоро мир заметит, что ученые исчезли?

Эта беседа будет полезна всем, кто всерьез хочет заниматься наукой, поскольку очень важно иметь представление не только о работе исследователя, но и о том, что происходит "за кулисами". Подкаст, как всегда, вели Ростислав и Quantum Forest.

Подкасты, где Василий уже принял участие

Hard Science часть первая

Hard Science часть вторая

#medach #медач #medach_podcast #нольпохиршу #наука

Новейшее издание "Биохимии" Ленинджера

https://lenta.ru/news/2022/01/28/ninecov/
Вместо отдельных патчей теперь к коронавирусам будут выпускать целые DLC с сюжетом, проработанными персонажами и новыми биологическими видами, доступными для истребления!