Стареем с Андреем пишут:

Сколько человек нужно, чтобы решить проблему? Кажется, что чем больше ресурсов, тем лучше, и чем больше людей, тем лучше. На практике оказывается, что 100 землекопов не смогут вырыть яму сильно быстрее двух или трех. Несколько лет назад вышла статья (https://doi.org/10.1038/s41586-019-0941-9), которая исследовала как размер команды в науке влияет на её результаты.

Результаты не интуитивны — оказалось, что новизна и цитируемость в среднем обратно пропорциональны. Увеличение размера команды с одного до двух людей вдвое снижает вероятность прорыва, и с добавлением числа людей в команду эта зависимость продолжает падать. При этом, цитируемость работы в среднем увеличивается с ростом размера команды.

Совсем грустная статистика по самым прорывным работам — у меня для вас плохие новости, если в вашей команде 8 человек или больше. Шансов совершить топовое открытие у вас по статистике примерно 0.

Конечно, большие команды почему-то все еще существуют — они оказываются полезными, когда не нужен креатив, ключевые открытия сделаны и нужно просто доработать их и довести до практической пользы.

Конечно, в контексте старения, у нас все еще не было ключевых открытий и все еще не понятно, как с ним правильно бороться. Если вы богаты и думаете инвестировать в очередную авантюру — подумайте стоит ли, если в команде работает больше 7 человек :)

Хмм.., есть вопросы. А нет такого, что мы анализируем публикации, а не то, как произошло открытие. Просто, когда учёные видят, что дело идёт к открытию они стараются снизить число имеющих отношение? Просто вишенку на тортике старается забрать один человек, поэтому и падает вероятность прорыва при увеличении числа авторов. Падает вероятность, что человек поделится.

Ищем выпускника хорошего вуза со стажем от года в роли программиста. Для того чтобы он быстро вайбкодил нам прототипы, админил нашу базу кода, взаимодействовал с фрилансерами. Должен быть в меру ебанутым(идейным).
Заниматься визуализацией циркадных ритмов на разных платформах, включая микроконтроллеры.
Для тех, кто хочет быстро расти на интересном международном проекте(Испания/Швейцария/Япония/Штаты).
Платим по рынку.

Не для себя, для друга спрашиваю

Мы послали плохого переговорщика на переговоры с Илоном Маском. Питер Диамандис взял у него трёхчасовое интервью, и там было про старение, бессмертие и что с этим делать.

На 51 минуте Питер: давай о продолжительности жизни — и зашёл с темы низкой продолжительности жизни в США. На мой вкус, это слабый старт и не в ту сторону, и Маск тут же подхватил: «Потому что мы толстые?»

На самом деле здесь ворох проблем, и ни одна не имеет отношения к радикальному продлению жизни. Стали ржать про «Оземпик». Маск врёт, что не ест сладкого.

Диамандис: «Вот я говорил, что люди должны жить 120–150 лет, а ты говорил, что люди не должны жить так долго».

Маск ему: «Вот плохие люди будут жить долго». И дальше они поехали о том, надо ли умирать, чтобы появлялись новые идеи. Диамандис выглядел убедительней в этот момент, а Маск так, будто ему эта тема не нравится.

Питер Диамандис достал главный козырь — Дэвида Синклера. (Я уверен, что он инвестировал в него). Маск спросил: «Это таблетка или что?» Диамандис пояснил, что это аденовирус с факторами Яманаки.

И дальше Питер рассказал, что учредил премию на 101 миллионов долларов за омоложение мозга, иммунной системы и мышц. Поговорили о премии.

Питер сказал, что Дарио Амодеи предсказывал двукратное продление жизни. Маск особо не возбудился. Маск стал шутить, что главное — не переборщить и не превратиться в младенца.

Маск стал говорить, что хочет, чтобы ничего не болело. Пожаловался на боль в спине и что было бы хорошо не вставать ссать по ночам.

Снова скатились в тему пожилых и того, что их много.

Питер зашёл: если бы вы увеличили продуктивную жизнь американцев на несколько лет, то перевернули бы экономику страны.

И потерпел провал Маск ответил: «Всё сделают роботы и искусственный интеллект».

Маск спросил Питера, как долго он хотел бы прожить, и тот ответил: «Я хочу побывать в других планетных системах. Хотел бы, по крайней мере, 120–150 лет и не хочу говорить про бессмертие».

И дальше Маск выступает: «Жить вечно — это одно из самых страшных проклятий из возможных».

Питер снова перевёл разговор на космос.

Маск: «Долголетие или полубессмертие — это вполне решаемая проблема. Я не думаю, что это такая же сложная проблема. Если ваш организм стареет очень синхронно, то очевидно, что процесс старения должен быть очень предсказуемым. Ни у кого нет старой левой руки и молодой правой. Почему так? Что заставляет их стареть синхронно? Вы запрограммированы на смерть. Вот как вы запрограммированы на смерть.

Значит, если вы измените программу, то будете жить дольше».

Питер достал гренландских китов: они смогли — и мы сможем.

Я уверен, что главное — не умереть от какой-нибудь глупости.

Дальше Питер пригласил в свою клинику «Фонтан молодости». Маск сказал, что уже сдал МРТ, и попросил не клонировать его.

Это провал, братан. Желание попиарить свои бизнесы убило возможность привести сильные аргументы.

Самое ценное в интервью — это то, что у Маска есть своя концепция старения. И вот и надо было обсуждать, сводя задачу к инженерной. Тут Маску было бы понятно, что делать. Да и бессмертие сливать не стоило. Можно было подробнее рассказать, насколько смерть — это плохо.

И ещё: за 150 лет не успеть к другим планетным системам.

https://youtu.be/RSNuB9pj9P8

Мировой лидер в секвенировании ДНК представил базу из 1млрд клеток для ускорения ИИ и открытия лекарств

Компания Illumina, мировой лидер в технологиях секвенирования ДНК, представила Billion Cell Atlas — крупнейший в мире набор данных, который захватывает реакцию 1 млрд индивидуальных клеток на генетические изменения с помощью CRISPR.

Эксперименты проводят на более чем 200 линиях клеток, релевантных для заболеваний, включая:
- иммунные расстройства,
- рак,
- кардиометаболические,
- неврологические,
- редкие генетические заболевания.

Атлас поможет:
- характеризовать механизмы действия лекарств и заболеваний,
- исследовать новые показания для препаратов,
- валидировать кандидатные мишени из человеческой генетики,
- обучать продвинутые модели ИИ на беспрецедентном масштабе.

Этот атлас станет первым этапом программы по созданию атласа из 5 млрд клеток за 3 года и наиболее полной картой биологии человеческих заболеваний на сегодняшний день.

Сегодня намечается аншлаг на выступлении Петра Федичева в Сан-Франциско. Записалась прям толпа. Петя расскажет, какое следующее большое лекарство после Озепика.
Приходите

Я стал первым клиентом медицинского стартапа. Че то там про вирусы. Стартап — один человек.

Если что, найдите его!

А если обойдется, то проведем вечеринку про вирусную теорию старения

Клетки постоянно получают поток информации из внешнего мира. Но как они решают — запустить в ответ сигнальный путь или оставить всё как есть? Это вопрос, который выходит за рамки простой схемы «стимул — реакция», превращаясь в запутанную молекулярную логику. Что ж, в ее тонкостях разберемся 19 января в 19:00 МСК вместе с Мариной Уткиной.

Марина — старший научный сотрудник Эндокринологического НЦ, эксперт по CRISPR и single-cell, PhD по молекулярной генетике (Институт генетики РАН), автор в Frontiers, Nucleic Acids Research.

На лекции узнаем, как изучить и проследить путь от множества стимулов к клеточным решениям на конкретных примерах.

🔗 Регистрация по ссылке в боте: https://t.me/BioEventsBot

Ученые научились делать животных умнее, но совершенно напрасно остановились на мышах. Как на счёт суперумных собак?

Наступит время, когда мы проведем Хакатон на органоидах. Пока статья и в статье написано:

Интеграция живой ткани с электроникой

Ученые впервые объединили лабораторно выращенную ткань человеческого мозга (органоиды) с микрочипом, создав гибридную систему, где нейроны взаимодействуют с внешними электронными сигналами и участвуют в обработке данных.

Биологическое вычисление (Brainoware)

Разработанная система Brainoware реально выполняет вычислительные задачи: она распознаёт речь и делает базовые математические прогнозы, используя нейронную активность органоидов, а не только цифровые алгоритмы.

Хмм.., а вот, что подумал. Сейчас прозвучит странное. Существует ли некая волшебная фраза, метафора, которая бы увеличила шанс того, чтобы Хакатон на органоидах состоялся?

Марина начала https://us06web.zoom.us/j/85932695172?pwd=JKCaZWVjRBPYYrz1l8ygdzwI8MEbV6.1

Ждем вас сегодня на семинаре-дискуссии «Иерархия с точки зрения биофизики»

🧋 Среда, 20:00 МСК
🙂 к.б.н. Кристина Крицкая

Мы знаем о старении всё больше — 12 hallmarks, десятки путей и сотни биомаркеров, но без системной биологии эти знания превращаются в коллекционирование фактов без структуры.

На семинаре посмотрим на старение как на поведение сложной системы во времени и обсудим, что в нём первично, а что вторично.

Формат — совместное обсуждение с участием LLM-моделей и вопросов самих участников.

🔗 https://us06web.zoom.us/j/84947063961

Транспозоны! Хотите весной в Дубай? Подайте заявку и выиграйте конкурс Биомечтателей. Осталась неделя, но можно использовать LLM. Даже нужно.
Расскажи, чтобы вы сделали, если бы оказались в мире неограниченных возможностей. Сингулярность надвигается, поспешите

https://agency.blastim.ru/biodreamers

В Google DeepMind ищут Стрыгина на работу. Тоже кстати мечтатели, только не углеродные, а кремниевые

Быстро
Как главный экономист AGI в Google DeepMind (GDM), вы будете на переднем крае понимания глубоких экономических преобразований, которые будут сопровождать появление искусственного общего интеллекта (AGI) и искусственного суперинтеллекта (ASI). Вы возглавите новую область исследований, исследуя экономику после AGI, будущее дефицита и распределение власти и ресурсов в мире, который коренным образом изменился с помощью передового искусственного интеллекта.

О НАС
Искусственный интеллект может быть одним из самых полезных изобретений человечества. В Google DeepMind мы - команда ученых, инженеров, экспертов по машинному обучению и других, работающих вместе, чтобы продвигать совместное состояние искусственного интеллекта. Мы используем наши технологии для широкой общественной пользы и научных открытий, а также сотрудничаем с другими людьми по важнейшим проблемам, гарантируя, что безопасность и этика являются наивысшим приоритетом.

Роль
Мы исследуем фундаментальные вопросы, которые возникнут в мире после AGI. Одним из самых важных и наименее понятных из них является экономика. Эта роль создаст и будет поддерживать новое рабочее направление, ориентированное на экономику AGI, опираясь на фундаментальное мышление нашей существующей работы.
Вы будете отвечать за разработку и управление исследовательской программой, которая выходит за рамки краткосрочных последствий, чтобы задать основополагающие вопросы об экономике в мире с AGI. Ваша работа будет информировать о стратегии GDM и способствовать глобальному разговору о том, как построить процветающее и справедливое будущее с AGI.

Основные обязанности
Руководить и разрабатывать исследовательское видение для рабочего потока AGI Economics, определяя ключевые вопросы и приоритеты.

Проектирование и создание экономических симуляций и моделей, включая системы на основе агентов, для изучения сценариев после AGI.

Провести фундаментальное исследование долгосрочных экономических последствий AGI, ставя под сомнение существующие предположения о дефиците, богатстве и распределении.

Сотрудничать с междисциплинарной командой исследователей в рамках GDM.
Взаимодействуйте с внешними экспертами и учреждениями для наращивания нашего исследовательского потенциала и привнося в нашу работу различные точки зрения. Сообщаете о своих выводах внутри старших заинтересованных сторон и внешне через публикации и другие артефакты.
Создание и управление исследовательской группой.

О тебе
Вы дальновидный мыслитель с глубоким опытом в области экономики и страстью к пониманию социального влияния технологий.

Вам комфортно работать в очень исследовательской и неоднозначной исследовательской среде, и вы руководствуетесь интеллектуальным любопытством для решения некоторых из самых сложных вопросов нашего времени.
Чтобы настроить вас на успех в качестве главного экономиста AGI в GDM, мы ищу следующие навыки и опыт:

Докторская степень в области экономики или смежной области или эквивалентный практический опыт.

Глубокий опыт в одной или нескольких из следующих областей: экономическое моделирование, моделирование на основе агентов, теория общественного выбора, институциональная экономика или экономическое прогнозирование.

Сильный интерес и понимание искусственного интеллекта и его потенциальных долгосрочных социальных последствий.

Доказанная способность руководить и управлять независимой исследовательской программой в сложной и развивающейся области.

Отличные коммуникативные навыки, способность доносить сложные идеи как до технической, так и до нетехнической аудитории.

Кроме того, преимуществом будет следующее:
Опыт программирования и анализа данных (например, Python).

Послужной список междисциплинарного сотрудничества.
Опыт взаимодействия с политиками или другими внешними заинтересованными сторонами.