AI算法自動解析腦干白質神經束
美國麻省理工學院、哈佛大學及麻省總醫院的科研團隊開發出一款人工智能（AI）軟件，能夠利用算法自動解析腦干中以往難以清晰成像的白質神經束。這一成果打開了研究腦干的新窗口，也為研究神經系統疾病與腦損傷提供了新工具。該研究發表于《美國國家科學院院刊》。該軟件名為“腦干束工具”（BSBT），基于擴散磁共振成像數據，利用卷積神經網絡自動識別并分割出腦干中8個不同的白質神經束。此前，由于腦干區域結構復雜、易受生理運動及腦脊液干擾，傳統成像技術難以對其神經束進行精細刻畫。研究團隊首先利用人類連接組計劃的30例高分辨率影像數據對算法進行訓練，并通過尸檢解剖結果驗證其分割準確性。測試表明，BSBT在不同時間點對同一受試者的掃描結果中表現出高度一致性，且適用于多類影像數據集。在應用層面，團隊將BSBT用于分析阿爾茨海默病、帕金森病、多發性硬化癥及創傷性腦損傷患者的腦干影像。結果顯示，不同疾病在腦干神經束的體積和各向異性分數等指標上呈現具有鑒別意義的......閱讀全文
AI算法自動解析腦干白質神經束
美國麻省理工學院、哈佛大學及麻省總醫院的科研團隊開發出一款人工智能（AI）軟件，能夠利用算法自動解析腦干中以往難以清晰成像的白質神經束。這一成果打開了研究腦干的新窗口，也為研究神經系統疾病與腦損傷提供了新工具。該研究發表于《美國國家科學院院刊》。該軟件名為“腦干束工具”（BSBT），基于擴散磁共振成
AI驅動的蛋白質設計
擴散模型已被證明在圖像和文本生成中很有用，而且似乎也適用于蛋白質設計。然而，這類模型目前的成功率并不高；產生的序列基本不能折疊成目標結構。而近期，由《自然》（Nature）發表的一篇論文描述了一種能設計新蛋白質的深度學習方法，名為RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
蛋白質組學+AI技術
人們在吞咽的時候，頸部有個器官會隨著吞咽動作上下活動，它就是甲狀腺。西湖歐米有望實現臨床轉化的第一個項目，就是基于蛋白質標志物的甲狀腺結節的良惡性診斷。甲狀腺很小，但它影響到五臟六腑。數據顯示，每5個成年人中就可能有1人患有甲狀腺結節。其中，約60%的甲狀腺結節都是良性的。但有10%的結節是惡性的，
AI能“構想”新蛋白質結構
科技日報北京12月2日電 （實習記者張佳欣）半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰，難倒了幾代科學家。但現在，人工智能（AI）解決了這一問題。據《自然》雜志1日發表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內的研究小組描述了一種
用于邊緣AI的神經形態芯片問世
科技日報北京8月21日電 （實習記者張佳欣）一個國際研究團隊設計并制造了一種直接在內存中運行計算的芯片，可運行各種人工智能（AI）應用，而且它能在保持高精度的同時，僅消耗通用AI計算平臺所耗能量的一小部分，兼具高效率和通用性。相關研究發表在最近的《自然》雜志上。這款名為NeuRRAM的神經形態芯片使
AI教育風潮席卷中國高校－學生用AI學AI
“What does this machine do(這臺機器是干什么的)？”4日下午，西南交通大學孟加拉國留學生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲勞試驗儀器的照片。收到他的語音提問后，手機中的24小時在線“AI學伴”瞬間給出如論文般詳細的英文回答。 這是西南交大首門人工智能通識課的第一課
用AI識別AI：西湖大學研究可檢測AI生成文本
虛假新聞、惡意產品評論、剽竊……ChatGPT、 GPT-4等AI大語言模型的應用帶來便利，但其誤用也帶來一系列問題。西湖大學工學院張岳教授的“文本智能實驗室”日前發布的一項研究提出一種高準確率、高速、低成本、通用的新文本檢測方法——Fast-DetectGPT，無需訓練即可識別各種AI大語言模型生
AI設計出具非凡結合強度蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一種使用深度學習方法設計出來的新蛋白質。圖片來源：華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所美國科學家借助機器學習軟件，創建出一批具有非凡結合強度的蛋白質分子。這些分子與包括人類激素
新型人工神經元有望用于AI技術
斯坦福大學和桑迪亞國家實驗室的研究人員在一份研究報告中稱開發了基于人腦神經元連接的計算機組分：一種充當人工突觸的裝置，模仿神經元在大腦中的通信方式。 該團隊報告說，這些設備中的9個的原型陣列在處理速度，能效，再現性和耐久性方面表現甚至優于預期。展望未來，團隊成員希望將他們的人工突觸與傳統電子設
韓國：神經元芯片成AI研發“明星”
納沛斯半導體是一家大型半導體封測企業，在韓國和全球半導體業界以技術和實力著稱。不久前，記者參加了納沛斯半導體公司的一場產品說明會，會后采訪了該公司未來智能事業部部門長安廷鎬先生。說明會由安先生主持，會上的明星是一款產品編號為NM500的AI芯片，被稱為全球第一片正式量產的神經元芯片（NPU）。???
神經形態計算：低功耗AI的未來途徑
數據驅動的應用，特別是人工智能（AI）的日益普及，正在改變人類與技術的互動方式，也引發了人們對其進一步研究、開發和應用的濃厚興趣，從而有效解決許多長期未解的復雜問題。不過，AI對環境的影響也愈發受到關注。為了應對低功耗系統執行復雜AI算法的挑戰，神經形態技術是未來計算領域的有力競爭者，特別是在解決復
“AI+”時代－|－AI“解碼”免疫系統
人體免疫系統包含了很多有關身體健康的信息，其中的關鍵部分就包含在血液中。醫學界提出了一個大膽設想：通過創建一個萬能的血液測試，采集免疫系統與病原體之間的反應信息，繪制“免疫圖譜”，從而解碼免疫系統中的信息，及時在疾病惡化前篩查確診。那么，什么樣的平臺能提供足夠的計算力，不斷通過機器學習和精準模型
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各界關注與擔憂。近年來，不少關于人工智能（AI），并和人類生產、生活關系緊密的議題被廣泛討論，諸如“如何應對AI可能對社會產生
AI識別出290個新蛋白質家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
Meta公司AI預測6億蛋白質結構
ESM宏基因組圖譜數據庫包含6.17億個蛋白質的結構預測。圖片來源：ESM宏基因組圖譜 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2億個蛋白質的預測結構，幾乎涵蓋了DNA數據庫中已知生物的所有蛋白質。現在，另一個科技巨頭正在填補蛋白質宇宙中的暗物質。 Meta公司（前
AI無需人干預設計新蛋白質
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。使用CARBonAra進行序列預測（示意圖
了解蛋白質挑戰的AI解決方案
根據一項嚴格的獨立研究，在一項重大的科學進步中，DeepMind的AI系統AlphaFold的-新版本已被認為是解決已有50年歷史的蛋白質結構預測挑戰(通常稱為“蛋白質折疊問題”)的解決方案。評定。從長遠來看，這一突破可以大大促進生物學研究，從而在疾病理解和藥物發現等領域開辟新的可能性。CASP14
預測蛋白質序列的新AI模型問世
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院科技日報北京8月8日電 （記者張佳欣）瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
生成式AI設計出非天然蛋白質
加拿大多倫多大學研究人員開發了一種人工智能系統，可以使用生成擴散來創建自然界中不存在的蛋白質。該系統有望使治療蛋白的設計和測試更加高效和靈活，從而加速人類藥物開發。研究發表在最新一期《自然·計算科學》雜志上。 蛋白質由氨基酸鏈組成，氨基酸鏈折疊成的三維形狀反過來又決定了蛋白質的功能。這些折疊的
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
AI識別出290個新蛋白質家族
據瑞士巴塞爾大學官網20日報道，該校和瑞士生物信息學研究所（SIB）的科學家借助機器學習技術，識別出了290個新的蛋白質家族和一個類似花朵形狀的新蛋白質折疊。相關論文發表于最近的《自然》雜志。 在過去幾年里，“阿爾法折疊”徹底改變了蛋白質科學。這種人工智能工具利用科學家在過去50多年收集的蛋白
AI結合“連接組”可預測神經元活動
科技日報訊?（記者張夢然）據最新一期《自然》雜志報道，借助由腦組織創建的神經元及其連接圖——“連接組”，再結合人工智能（AI），美國與德國科學家達成了此前從未實現的突破：無需對活體大腦進行任何檢測，便能預測單個神經元的活動。光線進入果蠅的復眼，使六邊形排列的光感受器通過復雜的神經網絡發送電信號，從而
用AI數據訓練AI可能最終導致崩潰
《自然》7月24日發表的一篇論文指出，用人工智能（AI）生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型可能會污染它們的輸出，這個概念稱為“模型崩潰”（model collapse）。該研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的胡言亂語，顯示出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。生成式AI工具越來越受歡迎，如大語言
為什么越使用AI，越活得像個AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生產力的同時，也給高等教育領域帶來了顛覆性變革。然而，它所具有的“技術雙面性”很可能引發“流利但不真實”“道德偏見”“技術依賴”等問題，這將影響高等教育場景。2023年初，全球多所高校陸續出臺政策禁止學生使用生成式AI，但越來越多的大學開始意識到生成式AI勢不可擋，單
AI“參謀”來了！中關村AI新藥研發平臺落成
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的中關村AI新藥研發平臺在北京中關村生命科學園舉行落成典禮。該平臺于2020年12月開始籌建，旨在利用人工智能技術幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，成為生物醫藥企業新藥研發的
用AI數據訓練AI可能最終導致崩潰
《自然》7月24日發表的一篇論文指出，用人工智能（AI）生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型可能會污染它們的輸出，這個概念稱為“模型崩潰”（model collapse）。該研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的胡言亂語，顯示出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。 生成式AI工具越來越受歡迎，
亞馬遜云推出AI代理功能，讓AI成為助理
Amazon Bedrock的Agents（代理）功能將使公司能夠構建可以自動執行特定任務的AI應用程序，例如預訂餐廳，而不僅僅是得到去哪里吃飯的建議。 “很多人都如此聚焦于這些模型和模型的大小，但我認為真正重要的是如何利用它們構建應用，這也是今天發布代理（Agents）功能的一個重要原因。”