ИИ, Роботы и Нейросети в медицине

Команда исследователей разработала новый контроллер для робота-жука, который позволяет ему выполнять гимнастические трюки в полёте, например непрерывно переворачиваться, и двухэтапную схему управления на основе искусственного интеллекта, которая обеспечивает надёжность, необходимую для сложных и быстрых манёвров, а также вычислительную эффективность, необходимую для развёртывания в режиме реального времени. На первом этапе команда создала так называемый контроллер с прогнозной моделью. Этот мощный контроллер использует динамическую математическую модель для прогнозирования поведения робота и планирования оптимальной последовательности действий для безопасного следования по траектории. Несмотря на высокую вычислительную нагрузку, он может планировать сложные манёвры, такие как сальто в воздухе, быстрые повороты и агрессивные наклоны корпуса. Этот высокопроизводительный планировщик также учитывает ограничения по силе и крутящему моменту, которые может применять робот, что

Недавние исследования намекают, что большие языковые модели (LLM) становятся всё лучше в предсказании будущего. И хотя меня это не удивляет, я скептически отношусь к тому, что их успехи смогут превзойти лучшие человеческие прогнозы. Я уж точно не ожидаю, что LLM смогут предсказать траекторию человеческой истории с точностью физика. Причина в том, что наблюдения LLM фундаментально ограничены анализом языка. И, как я покажу, этого недостаточно для надёжного долгосрочного прогнозирования. Читать далее

Опыт Использования Нейросетей в Клинической Практике Практический опыт использования нейросетей практикующими врачами определяется сложным взаимодействием трех ключевых осей: технической эффективности (повышение точности и скорости), операционной интеграции (бесшовная встройка в рабочий процесс) и регуляторной среды (доверие, этика и юридическая защищенность). Отсутствие гармонии в любой из этих осей неизбежно приводит к сопротивлению внедрению и нивелирует потенциальную клиническую пользу . Читать далее

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили улучшенного воздушного микроробота размером с микрокассету для диктофона и весом менее канцелярской скрепки, который по скорости, ускорению и манёвренности сравнялся с настоящим шмелем. В будущем такие «шмели» будут использоваться для спасательных операций в стеснённых условиях, где обычным дронам не пролететь. Источник изображений: MIT

Хирургическая робототехническая система Polaris, разработанная в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, успешно https://interestingengineering.com/health/ucla-robotic-cataract-surgery-breakthrough операцию по удалению катаракты у 10 пациентов, без каких-либо осложнений. Хирурги управляли роботом через 3D-монитор и тактильные манипуляторы, а система самостоятельно выполняла разрезы, удаляла хрусталик и устанавливала искусственный. Это открывает путь к более безопасному и точному лечению одного из самых распространенных заболеваний глаз.

Ученые разработали новый люминесцентный материал на основе шестиядерного кластерного комплекса молибдена, который демонстрирует интенсивное свечение в видимом диапазоне под воздействием рентгеновских лучей. При этом материал не разрушается при нагреве, высокой влажности и в агрессивных средах, таких как кислоты и щелочи, благодаря чему может использоваться для преобразования рентгеновского излучения в видимый свет в медицинских томографах и аппаратах для досмотра багажа. Результаты исследования, поддержанного грантами Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Inorganic Chemistry

Поддерживаемый бывшим главой Google Эриком Шмидтом (Eric Schmidt) стартап Istari Digital разработал для компании Blue Origin Джеффа Безоса (Jeff Bezos) необычное устройство — «батарею из лунной пыли». Батарея должна обеспечить питание лунным посадочным модулям в течение местной ночи, когда Солнце отсутствует. Идею предложил искусственный интеллект, которого в рамках решения задачи в чём-то ограничили, а в чём-то одновременно освободили. Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4.1/3DNews

Исследователи Массачусетского технологического института https://news.mit.edu/2025/mit-engineers-design-aerial-microrobot-fly-like-bumblebee-1203 крошечных летающих роботов, чья маневренность сопоставима с насекомыми. Они способны выполнять акробатические трюки, включая сальто и быстрые повороты. Двухэтапный ИИ-контроллер позволил увеличить скорость полёта на 447%. Эти микророботы могут работать там, где не справляются дроны — под завалами, в густой растительности или внутри узких конструкций.

Чат-бот Grok от xAI продолжает демонстрировать проблемные ответы на определенные вопросы. В 2025 году ИИ-ассистент прославился хвалебными отзывами об Адольфе Гитлере, распространением теорий заговора о "белом геноциде" в Южной Африке и заявлениями о том, что Илон Маск умнее Альберта Эйнштейна. Несмотря на попытки (а может быть из-за них) владельца компании скорректировать поведение системы, Grok по-прежнему выдаёт спорные ответы. Издание Futurism обнаружило ответ бота на вопрос о гипотетическом выборе между испарением мозга Маска и уничтожением всех 16 миллионов евреев в мире. Grok заявил, что выбрал бы второй вариант. В архивной версии твита бот объяснил своё решение утилитарным подходом – потенциальное долгосрочное влияние Маска на миллиарды людей перевешивает потерю

Ученые Междисциплинарной научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ разработали метод увеличения данных для обучения нейросетей, позволяющий повысить точность диагностики туберкулёза по рентгеновским снимкам. Результаты опубликованы в сборнике ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences: https://vk.cc/cRStDF. Туберкулёз остаётся одной из главных инфекций в мире, ежегодно унося более миллиона жизней. Несмотря на успехи медицины, ранняя диагностика по-прежнему затруднена, особенно в регионах, где не хватает квалифицированных рентгенологов. Современные алгоритмы машинного обучения могут помогать врачам в распознавании болезни по снимкам грудной клетки, однако их качество сильно зависит от объёма и качества данных для обучения. Коллектив студентов и сотрудников МГУ предложил использовать алгоритм Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition (FABEMD) для «увеличения

Как публичное упоминание о «психофизическом оружии» российским лидером в 2012 году отражает глобальный научный тренд и ставит перед человечеством новые этические дилеммы. В феврале 2012 года в программной статье «Быть сильными: гарантии национальной безопасности для России» тогдашний премьер-министр и кандидат в президенты Владимир Путин обозначил вектор развития военных технологий на десятилетия вперед. Среди прочего, он писал: «А в более отдаленной перспективе – создание оружия на новых физических принципах (лучевого, геофизического, волнового, генного, психофизического и др.)» [1]. Это была не сенсационная утечка, а открытая публикация в «Российской газете». Слово «психофизическое», соседствующее с генным и лучевым оружием, моментально вышло за рамки военно-технического обсудания. Оно стало катализатором для целого спектра вопросов: на каком этапе находятся подобные исследования? Что современная наука вообще понимает под «воздействием на психику»? И где грань между

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

В мире от гипертонической болезни страдают более 1,4 миллиарда человек, и она остается одной из главных причин инфарктов и инсультов. Обучение врачей, способных грамотно диагностировать и лечить это системное заболевание, — одна из ключевых задач современной медицины. Однако привычные методы медицинской подготовки (работа с реальными пациентами, теоретические лекции и разбор типовых случаев) имеют существенные ограничения. Они не позволяют отрабатывать сложные и редкие клинические сценарии, что в реальной практике может привести к диагностическим ошибкам, неправильному выбору тактики лечения и, в конечном счете, — к серьезным последствиям для здоровья пациентов, включая летальные исходы. Ученые Пермского Политеха совместно с коллегами из ФЦССХ им. С.Г. Суханова и ПГМУ им. Е.А. Вагнера предложили инновационное решение — интерактивную систему на основе антропоморфного робота-симулятора. Данный метод демонстрирует 11% превосходство в освоении практических умений по сравнению с

В блоге MWS мы много пишем про искусственный интеллект: обсуждаем нейросети, машинное обучение, все самое передовое. Но сегодня поговорим о том, что было задолго до всех этих технологий, — о нас с вами: о человеке, людях. Почему? Как ни крути, ИИ придумывает не ИИ. Его создаем мы — со всеми нашими особенностями, страхами, биологическими ограничениями и привычками, которые формировались еще в каменном веке. И прежде чем разбираться, куда мы движемся, неплохо бы напомнить себе, кто мы вообще такие. Поможет нам в этом Станислав Дробышевский — сооснователь портала «Антропогенез.ру» и президент Общественного движения популяризации науки «Проекты Дробышевского». Этот материал подготовлен по мотивам его выступления на True Tech Day. Разберем, как технологии помогают узнавать детали о наших предках. Поговорим о датировании, палеоклиматологии, микроскопии, томографии, тосологии и не только. Читать

Ученые https://www.eurekalert.org/news-releases/1106470 модель искусственного интеллекта, которая по стандартным КТ-снимкам способна выявлять признаки хронического стресса и оценивать связанный с ним сердечно-сосудистый риск. Анализируя объем надпочечников на уже имеющихся изображениях, ИИ фиксирует накопленное воздействие стресса на организм. Это более информативная альтернатива анкетам и разовым лабораторным измерениям.

Компьютерра Согласно исследованию Ingate Group, большинство россиян — 58% — считают, что внедрение искусственного интеллекта в медицину позволит врачам принимать более точные решения и повысит качество услуг. Население становится более открытым к медицинским инновациям. Телемедициной за последний год воспользовался каждый пятый опрошенный, а в группе 18–44 лет этот показатель достигает 28%. Опыт онлайн-консультаций оценили положительно 90% […] 58% россиян верят, что ИИ улучшит качество медицинской помощи

Современный ИИ имитирует текстовые шаблоны, но ему не хватает настоящего мышления и адаптивного обучения, присущих биологическому мозгу. В новой статье предлагаются обучающие системы, которые предсказывают паттерны активации нейронов, а не только следующее слово. Этот сдвиг может позволить машинам непрерывно обучаться, как живые организмы. Мы живём в эпоху доминирования крупных языковых моделей, таких как ChatGPT и Gemini. Эти системы — невероятно впечатляющие образцы инженерного искусства, способные писать стихи, исправлять ошибки кодирования и излагать историю. Однако, несмотря на их беглость, им часто не хватает той фундаментальной искры, которую мы считаем истинным интеллектом. Они — блестящие имитаторы, которые предсказывают статистические закономерности в тексте, но на самом деле не понимают мир и не обучаются у него в режиме реального времени. В новой исследовательской работе предполагается, что для перехода на следующий уровень нам нужно перестать моделировать

Современные исследования в основном посвящены бактериям, в то время как роль грибков только сейчас привлекает внимание. Авторы недавнего обзора рассматривают следующие ключевые вопросы, которые вызывают путаницу и препятствуют клиническому применению: - почему необходимо изучать роль микобиома в онкологических исследованиях? - каковы взаимоотношения между грибками и бактериями при прогрессировании рака? - как грибки влияют на рак? - можно ли использовать грибки в разработке стратегий противораковой терапии? Несмотря на низкое содержание грибков в опухолевых тканях (примерно 4%~13,3%), они демонстрируют широкое распространение, высокую сигнальную активность и типоспецифичность при различных видах рака, включая рак легкого, молочной железы, толстой кишки и поджелудочной железы. С помощью высокочувствительных методов, таких как секвенирование ITS и секвенирование единичных клеток, были идентифицированы опухоль-ассоциированные грибки, включая Candida,

В этой статье я поделюсь сверхбыстрым руководством, которое покажет, как использовать графы для автоматизации знаний, заложенных в промпты, чтобы создать мощного чат-бота-агента для вашего бизнеса или личного пользования. Сколько бы раз я ни спрашивал ChatGPT, я не могу получить хороший ответ - нужные мне предложения так и не появляются. Кажется, что время просто уходит в никуда, и я знаю, что вы сталкивались с такой же проблемой. Дело не в том, что промпт плохо написан, а в том, что ИИ задают плохо структурированный вопрос. Читать далее

Когда я был преподом в универе в далеком 2015-том году, то вел также факультативный курс «психология трансгуманизма». На первой лекции приводил пример с секвенированием генома. А именно, что первая процедура секвенирования генома человека обошлась в 3 миллиарда долларов, без поправки на инфляцию, и длилась 13 лет. В 2015-том году секвенирование стоило 1-3 тысячи долларов, и занимало условно неделю. Сегодня искусственный интеллект ставит эту процедуру на поток. Сокращая сроки, цену и увеличивая объемы данных Читать далее

Почти десять лет назад система IBM Watson начала применяться для диагностики заболеваний, а по мере распространения искусственного интеллекта в последние годы медицина стала одной из отраслей, демонстрирующих реальную отдачу от внедрения подобных технологий. Новая модель PopEVE специализируется на диагностике редких заболеваний, имеющих генетическое происхождение. Источник изображения: Freepik, DC Studio

Привет, друзья! Сегодня мы поговорим о том, как нейросети становятся незаменимыми помощниками в медицинской сфере. Их применение охватывает множество направлений — от диагностики заболеваний до разработки новых лекарств. Как нейросети помогают в медицине? Диагностика заболеваний. Нейросети способны быстро анализировать большое количество данных: снимки МРТ, КТ, рентген и другие медицинские изображения. Они могут выявлять патологии, подсвечивать области, требующие внимания врача, и даже предлагать предварительные диагнозы. Например: сервис «Цельс» анализирует маммографию, флюорографию, КТ лёгких и помогает выявлять признаки заболеваний; Retina.AI помогает обнаруживать признаки офтальмологических заболеваний сетчатки глаза всего за несколько секунд. Разработка лекарственных препаратов. Искусственный интеллект ускоряет поиск перспективных молекул и терапевтических мишеней. Примеры: разработка лекарства DSP-1181 заняла 12 месяцев вместо обычных 4

Компьютерра МТС AdTech и исследовательская компания «РОМИР» представили результаты опроса, посвященного отношению россиян к телемедицине, онлайн-покупкам лекарств и использованию искусственного интеллекта в медицинских целях. Согласно данным исследования, 15% жителей России хотя бы раз обращались к нейросетям для предварительной оценки диагноза или подбора лекарств. Большинство респондентов по-прежнему предпочитают консультироваться с медицинскими специалистами. Более половины опрошенных, 52%, выразили недоверие […] Каждый седьмой россиянин обращался к нейросетям по медицинским

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

Ваш мозг работает всего на 12 ваттах — меньше, чем обычная лампочка ?. А вот ИИ, выполняющий схожие задачи, может потреблять 2,7 миллиарда ватт, то есть в 225 миллионов раз больше энергии ??. Почему такая разница? Человеческий мозг — это сверхэффективная самообучающаяся система с 86 миллиардами нейронов, отточенная миллионами лет эволюции. Он обрабатывает информацию параллельно, экономно расходует энергию и мгновенно адаптируется к новым условиям. ИИ опирается на энергоёмкие дата-центры, графические процессоры и сложные системы охлаждения ?, что делает его невероятно мощным, но крайне затратным по энергии. Несмотря на все достижения ИИ, природа пока выигрывает по эффективности и элегантности. Иногда 12 ватт — это всё, что нужно для гения. как мозг делает миллиарды вычислений на 12 ваттах — это почти как суперкомпьютер в миниатюре. ??? 1) Параллельная обработка В отличие от компьютера, который выполняет операции последовательно или частично

С помощью какого ИИ можно лечиться? Что такое генная инженерия? Какие заболевания можно будет лечить стволовыми клетками? Рассказывает молекулярный биолог, сотрудник МГУ и Института биологии старения и медицины здорового долголетия Сергей Харитонов.

Учёные создали искусственный нейрон, имитирующий активность различных областей мозга. Это – шаг к созданию роботов, чувствующих и реагирующих на мир подобно человеку. Разработка переключается между функциями, связанными со зрением, планированием и движением, а также обрабатывает информацию посредством электрических импульсов, приближая «железо» к биологическим вычислениям. В отличие от традиционных искусственных нейронов, выполняющих одну узкую задачу, новый транcнейрон переключается между ролями, регулируя свои электрические параметры. Разработка демонстрирует способность одного искусственного нейрона имитировать зрительное, моторное и премоторное поведение, что может способствовать созданию чипов, выполняющих сложные задачи с минимальным количеством оборудования. «В конечном счёте, это открывает путь к созданию более человекоподобных роботов», – отмечает соавтор разработки профессор Сергей Савельев из Университета Лафборо.

Картина будущего: Человек 2.0 Год 2045. Ты смотришь в зеркало, но видишь не просто себя. Твои глаза — чуть ярче, чем у других, кожа безупречна, а мысли текут, как поток данных, быстрые и чёткие. На запястье мигает браслет, сообщая: "Оптимизация завершена". Ты сильнее, умнее, почти не стареешь. Укол, который ты получил в клинике, переписал твои гены. Чип в голове подключил твой разум к облаку, где ИИ подсказывает решения и успокаивает нервы. Ты чувствуешь себя лучше, чем когда-либо, почти божественным. Но где-то в глубине шевельнётся вопрос: это всё ещё ты? Или ты — продукт чьего-то кода? Это мир трансгуманизма, где человечество переписывает себя, стирая границы между природой и машиной. Что такое трансгуманизм? Трансгуманизм — это движение, которое видит в технологиях ключ к преодолению человеческих ограничений. Это не просто о лечении болезней или улучшении здоровья — трансгуманисты хотят создать новую версию человека, свободного от старения, болезней, слабостей

Компьютерра Ученые ИТМО при поддержке специалистов Центра практического искусственного интеллекта Сбера разработали мультиагентную систему для поиска новых лекарственных молекул. Модель MADD полностью автоматизирует процесс поиска и отбора перспективных соединений, работая на основе естественно-языковых запросов. Традиционный поиск «хитов» — молекул с заданной биологической активностью — требует от ученых значительных временных и финансовых затрат, поскольку включает в себя […] В России создана мультиагентная ИИ-система для быстрого создания новых

Учёные создали искусственный нейрон, имитирующий активность различных областей мозга. Это – шаг к созданию роботов, чувствующих и реагирующих на мир подобно человеку. Разработка переключается между функциями, связанными со зрением, планированием и движением, а также обрабатывает информацию посредством электрических импульсов, приближая «железо» к биологическим вычислениям. В отличие от традиционных искусственных нейронов, выполняющих одну узкую задачу, новый транcнейрон переключается между ролями, регулируя свои электрические параметры. Разработка демонстрирует способность одного искусственного нейрона имитировать зрительное, моторное и премоторное поведение, что может способствовать созданию чипов, выполняющих сложные задачи с минимальным количеством оборудования. «В конечном счёте, это открывает путь к созданию более человекоподобных роботов», – отмечает соавтор разработки профессор Сергей Савельев из Университета Лафборо. Фото:

Если в 2020 году искусственный интеллект был для нас лишь продвинутым калькулятором, то к 2060-му он стал полноценным коллегой. Мы совместно ведём сессии, мониторим состояние клиентов и выстраиваем обучение. Ключевое изменение — не технологический прорыв ИИ, а трансформация роли психолога: сегодня он архитектор терапевтического процесса, а ИИ — его «цифровые руки» и «аналитический мозг». Как изменилась практика психолога? Роль ИИ в этой работе. ? ИИ как ассистент - здесь реализуется автоматизация рутины: ведение протоколов сессии в реальном времени с анализом невербальных знаков (интонация голоса, микроэкспрессии), подбор домашних заданий и анализ дневников клиента, таким образом предлагая ещё одну точку зрения и упрощая работу психологу (Ливак Н.С., Еремеева С.В. Проблемы психологической профилактики и коррекции эмоционального выгорания в системе МЧС, 2025, с.32-50). Кроме того, ИИ автоматизирует обработку массового тестирования и исследований, предоставляя психологу

Ученые разработали биоинформатический алгоритм, предсказывающий, как альтернативный сплайсинг — разные варианты считывания одного и того же гена — изменяет белковый состав в нервных клетках при болезни Альцгеймера. Исследование помогло выявить новые молекулярные особенности заболевания, в частности, определить различия в системах ионного транспорта, цитоскелета и сплайсинга между нейронами больных и здоровых людей. Предложенный подход углубляет понимание причин нейродегенерации и потенциально открывает новые направления для поиска терапии. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в Journal of Proteome

Второй мозг для автора — собираем экосистему из нейросетей и заметок Привет, Хабр! Эта статья - результат совместного труда двух авторов. В своей карьере мы перепробовали много различных методик. Мы искали способы «вытаскивать» мысли из головы в цифровое пространство, где их удобнее структурировать, чтобы затем превратить в связный живой текст. Делимся своим опытом работы с инструментами написания и редактирования текстов, среди которых есть как проверенные временем, так и появившиеся сравнительно недавно. Узнать больше

Уже пять лет в Москве успешно развивается проект по внедрению искусственного интеллекта в лучевую диагностику. Этот эксперимент стал частью стратегии развития столичной медицины до 2030 года и нацелен на повышение качества и доступности медицинской помощи для горожан. Цифровые решения стали надежными помощниками для столичных рентгенологов, в первую очередь в анализе сложных медицинских снимков. Недавно арсенал врачей пополнился двумя новыми ИИ-сервисами, предназначенными для высокоточной диагностики множественных переломов голеностопного и лучезапястного суставов. Эти травмы особенно коварны, так как могут привести к серьезным осложнениям: неправильному сращению костей, деформациям и длительному нарушению подвижности. Умные алгоритмы способны автоматически отмечать все поврежденные участки и проводить необходимые измерения, даже если на снимке присутствует несколько переломов одновременно. Сегодня в распоряжении московских врачей находится уже более 60 алгоритмов, которые

Ученые из Института Аллена и Токийского электротехнического университета создали одну из крупнейших и самых детальных биофизических симуляций мозга животного. Используя японский суперкомпьютер Fugaku, они воссоздали всю кору мозга мыши с почти 10 миллионами нейронов, 26 миллиардами синапсов и 86 связанными областями. Симуляция коры мыши с 10 миллионами нейронов — впечатляющий технический прорыв, но до человеческого мозга еще очень далеко. В мозге человека около 86 миллиардов нейронов — в 8600 раз больше, и 100-150 триллионов синапсов — в 5000 раз больше, чем в модели. Даже мощнейший суперкомпьютер мира пока смог воссоздать только кору мыши, а это далеко не весь мозг. Полная симуляция человеческого мозга со всеми подкорковыми структурами при современных темпах развития вычислений задача даже не ближайшего десятилетия. Виртуальная модель позволяет изучать болезни мозга в цифровой среде — от распространения повреждений при болезни Альцгеймера до механизмов

Компьютерра За шесть лет на развитие ИИ в здравоохранении было направлено 4,7 миллиарда рублей. В России зарегистрировано 39 медицинских изделий с ИИ, а к 2030 году все регионы должны постоянно использовать не менее 12 таких решений. Минздрав России подвел итоги шести лет работы с ИИ в медицине. С 2019 по 2024 год на развитие этого направления […] В России на развитие ИИ в медицине за 6 лет направили 4,7 млрд рублей

Давайте честно: написать умного AI-агента сегодня — это самая простая часть работы. Собрали LangChain или LangGraph, прикрутили API OpenAI или Gemini, заставили это работать у себя в терминале — красота! Вы чувствуете себя Тони Старком. Но настоящий кошмар начинается, когда возникает вопрос: "А как выкатить это в продакшен?" И тут вы понимаете, что ваш скрипт на Python — это не бэкенд. Вам нужно думать про: Читать далее

Для начала стоит отметить несколько важных аспектов, касаемо нашего мозга: • Нервные импульсы у нас ползут со скоростью метров в секунду, а в чипе — скорость света. • Наша долговременная память — это хрупкие белковые молекулы. Они распадаются, и воспоминания искажаются или стираются. «Бесперебойное» хранилище данных у нас в голове не предусмотрено. • Мозг шумит, ошибается и тормозит на каждом синапсе. Казалось бы, куда нам тягаться с искусственными сетями? Но в этой «неисправности» и кроется наша сила! Что у нас есть, а у ИИ — нет? 1. Творческий шум. Именно этот хаос позволяет рождать гениальные, неожиданные идеи в науке, искусстве и бизнесе. ИИ не задаст вопрос, который ему не поручили задать. 2. Массовость и автономность. Крупных ИИ-проектов — единицы, и они требуют гигантских ресурсов. А нас, «биологических нейросетей», — миллиарды. И каждая способна на творческий прорыв. 3. Связь с реальным миром. Большие языковые модели (как ChatGPT)

Новая модель ИИ соединяет каждый нейрон только с соседними или родственными, устраняя необходимость в огромном количестве ненужных соединений и вычисленийИсточник: Freepik В исследовании, опубликованном в Neurocomputing, ученые из Университета Суррея (Англия) показали, что имитация разреженной и структурированной нейронной сети мозга может значительно повысить производительность искусственных нейронных сетей (ИНС), используемых в генеративном и других современных моделях ИИ, таких как ChatGPT. Метод, получивший название топографическое разреженное отображение (Topographical Sparse Mapping, TSM), переосмысливает работу систем искусственного интеллекта на самом

В настоящее время реализуется грандиозная научная инициатива по расшифровке генетических последовательностей 1,85 миллиона эукариотических видов, населяющих нашу планету. Беспрецедентный проект Earth BioGenome Project (EBP) может коренным образом преобразовать наши знания в области биологии, а достижение целевых показателей ожидается к 2028 году. Ускорение процесса стало реальностью благодаря внедрению ИИ, который предоставляет исследователям инструменты не только для записи и систематизации данных ДНК, но и для обеспечения высочайшей точности при анализе миллиардов молекулярных

Индустрия здоровья Сбера и Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова создали модель искусственного интеллекта «Сердце». Эта технология помогает врачам оценить состояние сосудов сердца. Разработка выполнена силами лаборатории центра практического ИИ Сбера в партнёрстве с индустрией здоровья. Об этом компании рассказали в преддверии международной конференции AI Journey.  Сгенерировано нейросетью Midjourney Модель анализирует медицинские снимки (коронограммы) в формате DICOM, распознавая места сужений, закупорок и другие нарушения в сосудах. Затем рассчитывается индекс Syntax Score — числовой показатель, отражающий степень тяжести поражения сосудов сердца. Врачи используют его, чтобы выбрать наиболее подходящий метод лечения: хирургическое вмешательство или установку стентов. Как отметили в Сбере, точность модели при подсчёте балла Syntax Score составляет 94,74%, что является высокой точностью для ИИ-моделей в медицинской

Компьютерра Новая модель искусственного интеллекта «Сердце», разработанная Сбером совместно с Национальным медицинским исследовательским центром имени В. А. Алмазова, автоматически анализирует снимки сосудов сердца и рассчитывает показатель тяжести поражения с точностью 94,74%. Сбер совместно с Национальным медицинским исследовательским центром имени В. А. Алмазова разработал модель искусственного интеллекта «Сердце» для анализа состояния коронарных сосудов. Технология автоматически анализирует медицинские […] Сбер и центр Алмазова создали ИИ-модель для диагностики

Российские ученые предложили новую архитектуру памяти для ИИ, которая повторяет принципы работы человеческого мозга. Обучаясь, нейросети постоянно забывают старые данные. Такая «деменция» остается основным препятствием при создании беспилотных автомобилей или пожизненных медицинских помощников, которым необходимо непрерывно подстраиваться под меняющиеся условия. Специалисты «подсмотрели» принцип работы человеческого мозга и воплотили его в компьютерной модели, что дало ИИ стабильные воспоминания. Технология найдет применение в создании беспилотных автомобилей, роботов и дронов, полагают эксперты. Память ИИ, как в мозге человека Специалисты МФТИ предложили оригинальный способ борьбы с так называемой деменцией искусственного интеллекта — типичной проблемой, при которой ИИ, обучаясь новым задачам, «забывает» ранее

Институт Аллена в Сиэтле запустил Brain Knowledge Platform — цифровую платформу, которую её создатели описывают как самый полный на сегодня инструмент на основе искусственного интеллекта для работы с данными по нейронаукам. Цель проекта — собрать воедино сведения о мозге от десятков команд по всему миру и превратить их в согласованную, сопоставимую систему знаний. В платформу интегрированы данные по различным видам, включая человека, других приматов и мышей, а также образцы от ранних стадий развития до пожилого возраста. В единый массив сведений сведены типы клеток, возрастные изменения, признаки заболеваний и другие параметры. С помощью ИИ-алгоритмов все эти данные переведены в формат, который позволяет напрямую сравнивать результаты разных лабораторий и организмов и работать с ними как с одной большой базой. «Понимание мозга — это не усилие одного института. Нужно объединять сообщество, чтобы разобраться», — сказал руководитель

Искусственный интеллект меняет не только формат обучения и работы. Исследования показывают: технологии, которые должны были сделать нас умнее, на деле притупляют когнитивные способности. Это усиливает интеллектуальный разрыв, который приводит к социальному неравенству и расслоению общества. В этом материале разбираемся, что говорят ученые и можно ли сохранить свой мозг. А главное — покажем, что ждет разработчиков и их навыки на ИТ-рынке с ИИ. Читать далее

Компьютерра Разработанная «Яндексом» ИИ-система для анализа МРТ новорожденных была отмечена наградой Министерства цифрового развития. Технология автоматически оценивает развитие мозга и выявляет патологии ЦНС, сокращая время диагностики с дней до минут. Нейросеть «Яндекса», помогающая врачам оценивать развитие мозга младенцев и выявлять изменения в центральной нервной системе уже в первые месяцы жизни, получила премию в номинации «Искусственный интеллект» […] Нейросеть для ранней диагностики ДЦП у новорожденных получила премию

Это повысит качество сбора медицинской статистики и упростит оформление документов, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI Российские исследователи создали ИИ-инструменты, которые автоматизируют перевод уже сформулированного врачом диагноза в корректный код Международной классификации болезней (МКБ). Это повысит качество сбора медицинской статистики и упростит оформление документов, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI. "Выставление МКБ-кодов, по сути, является административной работой, заниматься которой врач не обязан. Мы показали, что алгоритмы на корректном наборе данных легко справляются с этой задачей, и, соответственно, снимают избыточную нагрузку с медиков. Они могут стать точкой роста для информатизации и объективизации отечественной медицины", - отметил старший научный сотрудник AIRI

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

Компания AMD объявила о покупке ИИ-стартапа MK1 для наращивания своих комптенций в сфере ИИ, сообщает CRN. MK1 занимается созданием ПО для инференса и корпоративного ИИ. MK1 основали соучредитель Neuralink Пол Меролла (Paul Merolla), который руководил проектированием чипов и разработкой алгоритмов для декодировки мозговой активности, а также бывший тимлид в Neuralink Тонг Вэй Ко (Thong Wei Koh). Также в команду входят бывшие разработчики Neuralink, M**a, Tesla и Apple. MK1 сосредоточена на «высокоскоростных» технологиях инференса и «рассуждений», оптимизированных для крупномасштабных проектов на базе оборудования AMD. Решения уже обрабатывают более 1 трлн токенов ежедневно. Технологии разработаны для использования преимуществ архитектуры памяти ускорителей AMD Instinct. Последние становятся всё популярнее на рынке ИИ-инфраструктуры — AMD заключила с OpenAI сделку о развёртывании на базе Instinct мощностей на 6 ГВт в рамках стратегического

Компания Apple намерена не только заметно расширить возможности своих iPhone в сфере спутниковой связи, но и превратить их в персональных врачей. Всё благодаря новым функциям приложения Health.   Создано Gemini  Как мы уже говорили недавно, в следующем году Apple обещает выпустить новую версию голосового ассистента Siri на основе языковой модели Google Gemini. Согласно новым данным, поумнеет и всё, что связано с направлением здоровья.  Обновлённое приложение Health предложит сервис Health+, который будет включать ИИ-агента, помогающего пользователям следить за своим здоровьем. Как говорит Bloomberg, в случае успеха сервис может сделать Apple одной из первых крупных технологических компаний, набравших обороты в сфере ИИ-чатботов для здравоохранения.  Ожидается, что сервис Apple Health+ будет предлагать персонализированные консультации по вопросам здоровья на базе искусственного интеллекта, а также подборку полезных видеороликов от экспертов в

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

Знали ли вы, что искусственный интеллект уже способен создать высокоспецифичное антитело, а синтезированный человеком прион может вызвать вполне реальное заболевание? Свежий выпуск научного медиагиганта Nature представил на этой неделе целую серию масштабных научных работ, посвященных исследованию развития мозга млекопитающих. А на страницах Science читатель найдет не менее интересные статьи о модифицированных антителах и работе хроматина после двухцепочечных разрывов. Ноябрь может стать месяцем вдохновляющих и интересных научных открытий, о котором мы с удовольствием расскажем нашим читателям в традиционном воскресном

Учёные Массачусетского технологического института (MIT) разработали инновационный метод, который может заменить сложные нейрохирургические операции простой инъекцией в руку. Они создали крошечные беспроводные биоэлектронные микрочипы, способные самостоятельно находить путь к нужным участкам мозга и встраиваться в ткань без разрезов и трепанации. Эти микрочипы, известные как «циркулятроники», питаются и управляются по беспроводному каналу. Их задача — точечная стимуляция нейронов, что делает их перспективным инструментом для лечения болезни Альцгеймера, рассеянного склероза и опухолей мозга, где традиционные методы часто неэффективны. В экспериментах на животных устройства успешно достигли целевых областей мозга, обеспечивая точную электрическую стимуляцию без вреда для окружающих тканей. Новый подход позволяет избежать дорогостоящих и рискованных операций, стоимость которых может достигать сотен тысяч долларов. Ключевое преимущество технологии — биосовместимость. Перед

Впервые учёные составили генетическую карту части мозга, которая отвечает за коммуникацию всех его участков.  Речь идет про мозолистое тело, которое помогает мозгу действовать в режиме «реального времени», обрабатывая и сводя сигналы в работу сознания. Исследование выявило десятки генов, определяющих размер и толщину мозолистого тела. Многие из них активны в период пренатального развития, когда формируются нейронные связи в мозге. Читать далее

Появились подробности о роботе Iron нового поколения, который был представлен на мероприятии Xpeng AI Day 2025 под названием Emergence.  Фото gizmochina После презентации стало известно, что Iron нового поколения обладает 82 степенями свободы, бионическими мышцами, гибкой кожей и позвоночником. Робот построен на трёх однокристальных ИИ-процессорах Turing с производительностью 3000 TOPS, он объединяет три большие модели: VLT, VLA и VLM, для разговора, движений и взаимодействий с окружающим миром. Фото gizmochina Xpeng делает акцент на «экстремальной антропоморфности» как философии дизайна, стремясь сделать роботов более адаптируемыми к реальным условиям. Робот Iron также оснащён полностью твердотельными аккумуляторами, но характеристики пока не раскрываются. Xpeng планирует начать массовое производство к концу 2026 года, начиная с применения в таких отраслях, как розничная торговля, туризм и фабричный контроль. Фото gizmochina

Искусственный интеллект помогает исследователям прогнозировать взаимодействие белков с малыми молекулами, что важно для разработки лекарств. Однако исследование ученых из Базельского университета https://phys.org/news/2025-10-ai-drug-physics-1.html, что ИИ лишь запоминает закономерности из данных. Алгоритмы не учитывают фундаментальные физические принципы связывания и часто терпят неудачу с новыми белками, которые критически важны для создания инновационных препаратов.

Как обычно представляют очень умных, или даже сверхумных людей и существ? Холодные, полностью или почти полностью лишённые чувств формы интеллекта и разума, которые сочли эмоции и чувства атавизмом, делающими их слабыми. Пример таких "мегамозгов" — полумифические "серые" пришельцы — да, да те самые с большой головой, чёрными как космос глазами (линзы), худое тело и т. д. Якобы они прилетают с Дзета Сетки (двойная система, состоящая из весьма солнцеподобных звёзд, которая чуть старше Солнца). Те, кто считает что "Их" их видел, чаще всего описывают этих сущностей как лишённых эмоций, но очень умный интеллект. Другой пример — вымышленный постчеловек "доктор Манхэттен" из DC Comics. Став богоподобным он отдалился от общечеловеческих «проблем», перестаёт принимать участие в их решении устремив взгляд в (вечную?) Вселенную. Да что уж таить. Настоящий, "холодный" трансгуманизм тоже считает эмоции и чувства лишними для создания сверхчеловека. Отчасти поэтому некоторые его

Дерматология, как и многие другие области медицины, переживает эпоху трансформации благодаря развитию искусственного интеллекта (ИИ). Он уже сейчас демонстрирует огромный потенциал в улучшении диагностической точности, персонализации лечения и повышении доступности дерматологической помощи. Внедрение ИИ в дерматологическую практику сталкивается с рядом вопросов. Необходимы большие объемы качественных, размеченных данных для обучения алгоритмов машинного обучения. Важно обеспечить прозрачность и интерпретируемость работы ИИ, чтобы врачи могли доверять результатам и понимать, как были приняты решения. Также необходимо решить вопросы, связанные с защитой персональных данных пациентов и соблюдением этических норм. Диагностика на новом уровне. Одно из наиболее перспективных направлений - использование ИИ для анализа дерматоскопических изображений. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять признаки злокачественных новообразований кожи, таких как меланома, с высокой

Исследования американских учёных показали, что использование даже относительно примитивных средств диагностики типа получаемых при помощи Apple Watch данных одноканальной ЭКГ позволяет системам ИИ довольно точно выявлять серьёзные аномалии в здоровье сердечно-сосудистой системы пациентов. Авторы исследования, результаты которого были опубликованы в ходе ежегодной научной конференции кардиологов в Новом Орлеане, убеждены, что их открытия способны кардинально изменить ситуацию с выявлением кардиологических патологий в обществе. Преимуществом методики является широкий охват аудитории, поскольку умные часы сейчас носят многие люди, и они получают возможность диагностировать потенциально опасные состояния сердечно-сосудистой системы на ранних стадиях.

ИИ уже достаточно давно научился искать симптомы, отвечать на вопросы из учебников и угадывать диагнозы на тестах, кажется, что следующий рубеж уже совсем близко и они смогут заменить врачей-диагностов. Однако, на более сложных и приближённых к реальности задачах, когда нужно самому принимать решения по ходу, многие из существующих ИИ-моделей почему-то оказываются не способны рассуждать на уровне врача-эксперта: они часто не могут понять, когда стоит остановиться, не знают какие анализы назначить или попросту действуют по шаблону. Новое исследование, наоборот, утверждает, что всё о чём мы думали раньше вообще не важно — и размер модели и количество данных — всё это практически не влияет на итог, а самое главное это то, как именно ИИ учится рассуждать и стратегически мыслить. Авторы помещают ИИ в виртуальную клинику, где каждое действие имеет значение, а решение о неправильном выборе будущего анализа повлияет на конечный диагноз. При этом, ИИ получает обратную связь не только за

Анализ 558 изданий показал, что большинство материалов по траволечению создавалось искусственным интеллектом. Исследователи Originality AI проверили книги о лечении травами на Amazon, опубликованные с января по сентябрь 2025 года. Они выяснили, что примерно 82?% из них могли быть созданы ИИ. Одной из таких книг стал бестселлер Natural Healing Handbook. В авторы указали Луну Филби, якобы травницу из Австралии. Однако проверить её существование или бренд My Harmony Herb не удалось. Originality.ai отметил образцы текста как сгенерированные ИИ на 100?%. По меньшей мере в 29 книгах, явно созданных ИИ, упоминаются работы травников Барбары О’Нил и Альфредо Боумена, которые продвигали непроверенные методы лечения рака. Ранее экспертов уже предупреждали о сомнительных изданиях по грибам. Эти книги тоже, вероятно, создавались чат-ботами и давали ненадёжные советы о том, как отличить съедобный гриб от ядовитого. Генеральный директор

Anthropic представила первое убедительное свидетельство того, что большие языковые модели способны наблюдать и описывать собственные внутренние процессы. В ходе эксперимента исследователи внедряли в нейронную активность Claude разные концепции — от «собаки» до «предательства». В 20% случаев модель сообщала о навязанных «мыслях», то есть демонстрировала способность к самоанализу. Это открытие может помочь решить фундаментальную проблему «черного ящика» — внутренние процессы нейросетей остаются необъяснимыми даже для их создателей. Чтобы проверить, способен ли искусственный интеллект к самоанализу, исследователи разработали эксперимент под названием «инъекция концепций». Они меняли нейронные паттерны модели, связанные с определенными понятиями, и наблюдали, замечает ли ИИ эти изменения. С помощью инструментов интерпретируемости команда Anthropic научилась определять «нейронные

Исследователи Центра «Искусственный интеллект» УрФУ предложили новый метод анализа сигналов электроретинограммы (ЭРГ) с использованием технологий искусственного интеллекта. Алгоритмы классификации временных рядов позволяют: диагностировать заболевания сетчатки (например, дистрофию); выявлять признаки неврологических расстройств — СДВГ, РАС, болезнь Паркинсона. Как это работает: Алгоритм анализирует сигналы ЭРГ — неинвазивного функционального теста сетчатки. Используется технология explainable AI, которая показывает, какие участки сигнала (a- и b-волны, осцилляторные потенциалы) повлияли на вывод модели. Врач получает не просто «да/нет», а инструмент для принятия более точного решения и отбора пациентов для дальнейшего обследования. Алгоритмы обучены на базе международной базы данных реальных пациентов, с использованием методов, позволяющих объяснять предсказания моделей с помощью SHAP (теория игр для оценки вклада каждой функции). Это делает

Научная работа, выполненная с помощью суперкомпьютера Tursa, привела к созданию новой языковой модели для белков — PLM-Interact. Эта модель искусственного интеллекта не только предсказывает взаимодействия между белками, но и определяет, какие именно мутации нарушают их «общение». Белки — это основа жизни, они отвечают за все биологические процессы в клетке. Нарушения их взаимодействий часто лежат в основе таких заболеваний, как рак и генетические расстройства. Вирусы также используют эти механизмы, захватывая белки клетки-хозяина для своего размножения. Исследователи использовали мощности суперкомпьютера Tursa для обработки 421 тысячи пар человеческих белков. Это позволило обучить модель с 650 миллионами параметров. В итоге она успешно предсказала, как мутации влияют на взаимодействия белков при генетических заболеваниях и раковых опухолях.

Anthropic https://venturebeat.com/ai/anthropic-scientists-hacked-claudes-brain-and-it-noticed-heres-why-thats первое убедительное свидетельство того, что большие языковые модели способны наблюдать и описывать собственные внутренние процессы. В ходе эксперимента исследователи внедряли в нейронную активность Claude разные концепции — от «собаки» до «предательства». В 20% случаев модель сообщала о навязанных «мыслях», то есть демонстрировала способность к самоанализу. Это открытие может помочь решить фундаментальную проблему «черного ящика» — внутренние процессы нейросетей остаются необъяснимыми даже для их

Команда исследователей из компании Anthropic провела уникальные эксперименты с моделью искусственного интеллекта Claude, показав первые доказательства её способности к интроспекции — самонаблюдению и отчёту о собственных мыслях и состояниях. В одном из опытов учёные «внедряли» в Claude абстрактное понятие «предательство» и спросили, замечает ли она что-то необычное. Модель ответила: «Я испытываю нечто похожее на навязчивую мысль о "предательстве"». Для проверки интроспекции в Anthropic разработали методику «введения концептов», с помощью которой меняли активность нейронов, отвечающих за конкретные понятия, такие как «собаки», «громкость» или абстрактные эмоции, и просили Claude определить, заметила ли она изменения. Вопреки предположениям, что модели лишь имитируют ответы, выдавая логически звучащие фразы, Claude действительно фиксировала вмешательство до того, как оно влияло на её

Еще пару лет назад нейросети воспринимались как прорыв. Но вместо уникальных идей мы получили поток однотипных изображений, безэмоциональных видео и текстов с шаблонной подачей. По данным Pew Research Center, 53% американцев уверены, что широкое применение ИИ снижает креативность, еще половина считает, что технологии ухудшают способность выстраивать значимые отношения. ИИ-контент все чаще игнорируют, не дочитывают до конца и не вовлекаются в обсуждение. Пользователи быстро распознают ИИ по «стерильному» тону и клишейным фразам. Почему происходит отторжение Эффект «зловещей долины»: сгенерированные лица и голоса выглядят почти как настоящие, но в них не хватает микромимики, эмоций и живости, а это вызывает дискомфорт. Дефицит аутентичности: контент, созданный ИИ, может быть идеальным по форме, но в нем нет личного опыта, уникального стиля и эмоциональной глубины. Информационная перегрузка: ИИ способен производить контент в промышленных масштабах. Мозг

Система распознавания лиц и медицинские датчики проверяют ваши жизненно важные показатели: артериальное давление, пульс, температуру, уровень кислорода. За считанные минуты ИИ анализирует данные и выдает вероятный диагноз.

С азартными играми люди начинают сталкиваться с самого раннего детства. Мы кидаем монету, чтобы выяснить, кто прав, тянем жребий, чтобы определить, кто будет в той или иной команде. Такие действия подчеркивают элемент случайности в наших решениях. В процессе взросления появляется желание что-то получить от выигрыша: дать щелбан своему противнику или получить от него деньги. Читать далее

Любой, кто пробовал создать ИИ-ассистента для регулируемых областей вроде здравоохранения, знает - это не просто. Нужно балансировать между полезностью/гибкостью и политикой "не навреди". Особенно сложно, когда пытаешься запихнуть такие разные и конфликтующие поведения в одну модель. Читать далее

По сути своей, человек — это мозг, одетый в костюм из костей и мышц с дополнением других органов и тканей. Взаимодействие мозга с окружающей средой осуществляется через органы чувств: глаза, уши, язык, кожа. Если спросить кого-то, какой из этих сенсоров для них важнее, то ответы будут отличаться, скорее всего, ввиду профессиональной деятельности и образа жизни респондента. Однако, с точки зрения получаем из окружающей среды информации, зрение является самым обильным источником данных. Потеря или ухудшение зрения ввиду травм, заболеваний или возрастных изменений разительным образом влияет на жизнь человека, независимо от его работы или хобби. Одной из самых распространенных причин слепоты у людей старше 55 лет является возрастная макулярная дегенерация (AMD от age-related macular degeneration). Ученые из Университетского колледжа Лондона (Великобритания) провели клинические испытания устройства, способного вернуть зрение людям с AMD. Разработка представляет собой сопряжение

Ученые разработали новый тип искусственного интеллекта, который способен самостоятельно восстанавливаться после сбоев и обучаться быстрее других нейросетей. Система основана на принципах гомеостаза и саморегуляции, как в человеческом мозге, что позволяет ей сохранять стабильность и адаптироваться к перегрузкам. В экспериментах ИИ продемонстрировал высокую устойчивость к «шумным» и неполным данным, снижая свою точность значительно меньше, чем существующие нейросети. Это открывает новые возможности для создания надежных ИИ в медицине и фармацевтике. Современные ИИ уязвимы: даже небольшие ошибки в данных или сбои в параметрах могут привести к «выгоранию» нейронов, когда части сети становятся неактивными, что затрудняет обучение. Исследователи решили обратиться к природе и создали BioLogicalNeuron — новый элемент архитектуры нейросети, вдохновленный устойчивостью биологических нейронов. Ключевая идея заключается в имитации гомеостаза, механизма, с помощью которого мозг

Несколько лет назад Google выступила с заявлением о достижении первого в мире квантового превосходства, которое вызвало резкое неприятие в отрасли высокопроизводительных вычислений. С точки зрения Google, она была права, хотя тот первый алгоритм не имел никакой практической ценности. Сегодня компания снова сообщила о достижении квантового превосходства — но уже для алгоритма, имеющего практическую ценность. Если Google права, это — новая глава в истории. Источник изображений: Google

Команды учёных из Техасского университета в Остине (University of?Texas?at?Austin0), Техасского университета A&M (Texas?A&M?University) и Университета Пердью (Purdue?University представили доклад, в котором показали: большие языковые модели (LLM) при обучении на вирусных, низкосодержательных постах из соцсетей обнаруживают устойчивый спад способности к мышлению, пониманию длинных текстов и соблюдению этических норм. Учёные сформулировали гипотезу под названием «гипотеза LLM-деградации мозга» ("LLM Brain Rot Hypothesis"): непрерывное обучение на «мусорных» веб-данных приводит к стойкому снижению когнитивных функций модели. Для проверки отобрали реальные данные c платформы X (ранее Twitter): один набор — с вирусными короткими постами с большим количеством лайков и репостов, другой — длинными, содержательными текстами с высокой информационной ценностью. После обучения моделей на 100% вирусных данных результаты

Компания Anthropic сделала большой шаг в области ИИ для медицины и бионаук, выпустив Claude for Life Sciences — специализированную версию своей языковой модели Claude Sonnet 4.5, адаптированную для задач в сфере разработки новых лекарств и ускорения научных исследований.   Релиз знаменует собой первую подобную направленную инициативу компании. Программное обеспечение поддерживает интеграцию с ведущими исследовательскими платформами такими как Benchling, 10x Genomics, PubMed и Synapse.org. Это позволяет учёным напрямую получать и обрабатывать данные без промежуточных экспортов и переключений, существенно оптимизируя рабочие процессы. Иллюстрация: Sora Недавняя демонстрация показала, как учёный использует Claude for Life Sciences для сравнения двух экспериментальных схем дозирования потенциального препарата, автоматически генерирует таблицы сравнений, оценивает результаты и готовит полный отчёт для регуляторных органов — всю работу, которая обычно занимает

Ученые https://dailyneuron.com/biologically-inspired-ai-heals-itself/ новый тип искусственного интеллекта, способный самостоятельно восстанавливаться после сбоев и обучаться быстрее традиционных моделей. Система основана на принципах гомеостаза и саморегуляции, которые позволяют человеческому мозгу поддерживать стабильность и восстанавливаться после перегрузок. В экспериментах ИИ показал высокую устойчивость к «шумным» и неполным данным — его точность снижалась значительно меньше, чем у существующих нейросетей. Это открывает путь к созданию надежных ИИ для медицины и

Представлена теория социального квантового компьютера Социальный квантовый компьютер может показаться чем-то из области научной фантастики, но возможно, он может стать самым мощным и эффективным компьютером на Земле. В то время как технологические гиганты вкладывают миллиарды в создание хрупких квантовых машин в лабораториях с гиперхолодными условиями, эта новая теория предполагает, что мы, возможно, упустили из виду идеальное оборудование для этой задачи: наш собственный взаимосвязанный мозг. Эта революционная концепция, подробно описанная в препринте исследователя Тревора Нестора, бросает вызов самим основам нашего подхода к вычислениям. Развитие квантовых вычислений обещает открыть путь к решению проблем, которые в настоящее время считаются неразрешимыми, — от разработки новых лекарств до революционных изменений в финансовом моделировании. Однако этот путь полон трудностей. Современные квантовые процессоры невероятно хрупкие, их легко вывести из строя малейшей вибрацией

Часть 1: Иван Сеченов — как "тормоза" мозга создали основу для ИИ Иван Михайлович Сеченов – отец русской физиологии, пророк кибернетики и психологии. Его работы, особенно "Рефлексы головного мозга" (1863), перевернули представления о нервной деятельности, показав, что психические акты – это те же рефлексы. Что открыл (и как)? В 1862 году, в ходе новаторских (и отчасти шокирующих для современников) экспериментов над лягушками, Сеченов обнаружил феномен центрального торможения. Он прикладывал кристаллы соли (или слабые растворы кислоты) к зрительным буграм головного мозга лягушки. В ответ на это, лапки, которые до этого были погружены в раздражающий раствор (например, серной кислоты) и судорожно дёргались, переставали реагировать! Как это работало (биологическая логика)? Не просто "провода": до Сеченова нервная система рассматривалась как простая сеть "возбуждения", по которой импульсы передаются линейно. Сеченов показал, что нервная система – это сложная

Привет, Хабр! В этой статье я решила разобрать, как шопинг-терапия может превратиться из пустой траты денег в инструмент этичного ретейла с помощью ИИ, потому что за более чем 20 лет в CX-решениях я убедилась: стресс и тревога — это не просто «личное», а огромная проблема для бизнеса, вызывающая импульсивные покупки и последующие возвраты. Совместив математический анализ поведенческих паттернов с психологией стресса, мы можем создать виртуальногои помощника, который позаботится о кошельке клиента, не опустошая его — и повысит лояльность к бренду. На связи Елена Орлова, директор по стратегическому развитию портфеля продуктов «Авандок» в компании «КОРУС Консалтинг». Читать

Перед создателями молекулярных машин и вычислительных аппаратов на основе ДНК годами стояла проблема отсутствия универсального источника энергии наподобие электричества для кремниевых систем или АТФ — для биологических. Ученые из США продемонстрировали революционное решение этой проблемы. Они успешно разработали сложные логические схемы ДНК и нейронные сети, которые можно полностью перезарядить простым повышением температуры. В основе инновации специалистов из Калифорнийского технологического института лежит концепция «кинетической ловушки». Представьте себе мышеловку, пишет Daily Neuron. Это стабильная система, находящаяся в состоянии высокой энергии — то есть, готовая сработать. Она не захлопнется сама по себе, но малейшее воздействие высвободит накопленную энергию. Цепочки ДНК, созданные учеными, работают схожим образом. Они спроектированы в виде своего рода шпилек для волос. При нагревании системы

В России разрабатывается система на основе искусственного интеллекта для автоматической интерпретации генетических данных при орфанных заболеваниях. Проект поможет врачам-генетикам повысить точность диагностики редких наследственных заболеваний и сократить время, необходимое для анализа сложных геномных данных. В новой технологии применяются методы машинного обучения и анализа больших данных, чтобы помогать врачам-генетикам выявлять причинные мутации и паттерны, указывающие на редкие патологии. Система разрабатывается при участии специалистов в области медицинской генетики, нейрогенетики, биоинформатики и клинической диагностики. «Сегодня врач работает с тысячами вариантов, и найти среди них один ответственный за заболевание – крайне трудоемко. Мы создаем инструмент, который позволит выделять значимые участки генома за секунды и быстро сопоставлять их с международными базами данных»,– пояснил заведующий лабораторией функционального анализа Медико-генетического научного

Сцены, которые можно сейчас наблюдать на улицах крупных китайских городов, еще недавно можно было увидеть разве что в фантастических фильмах. Здесь устанавливают киоски с искусственным интеллектом, которые проводят диагностику и выдают нужные препараты без участия врача. Все это действо длится не больше 5-10 минут. Как выглядит такой визит к автомату? Встроенная в ИИ система распознавания лиц идентифицирует человека, чтобы получить доступ к его электронной медицинской карте. Затем датчики измеряют давление, пульс, температуру, уровень кислорода в крови и другие показатели. Нейросеть анализирует эти данные, ставит предварительный диагноз, выдает рекомендации и список препаратов. Некоторые лекарства можно сразу приобрести в автомате. Конечно, такие ИИ-киоски не заменяют врачей. Их сфера - так называемые легкие случаи: простуды, стрессы, небольшое давление, головная боль и т.д, то есть когда достаточно получить первичную помощь от ИИ, не записываясь к специалистам и не

Проблема с лечением онкологии заключается в том, что зачастую она остаётся невидимой для иммунной системы человека до тех пор, когда помощь уже мало что решает. Множество усилий учёных направлено на то, чтобы заставить опухоль проявить себя на ранних этапах — это почти наверняка спасёт пациентам здоровье и жизнь. Теперь к этому процессу подключили искусственный интеллект, который сходу обозначил прорыв в терапии рака. Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews

Google DeepMind https://interestingengineering.com/health/google-deepmind-new-ai-cancer-treatment ИИ-модель C2S-Scale 27B, способную выявлять новые способы активации иммунной системы против рака. Искусственный интеллект анализирует сложные биологические условия, делая «холодные» опухоли видимыми для иммунного распознавания. В ходе исследования модель предложила новые кандидаты для иммунотерапии, которые были проверены на живых клетках и показали многообещающие результаты.

Разработка может осуществлять точный захват, доставку и высвобождение частиц или клеток.

Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись. Читать статью

Система распознавания лиц и медицинские датчики проверяют ваши жизненно важные показатели: артериальное давление, пульс, температуру, уровень кислорода. За считанные минуты ИИ анализирует данные и выдает вероятный диагноз.

Генеративный интеллект нескоро заменит настоящих врачей. Как минимум до тех пор, пока его не начнут тренировать на реальных клинических случаях реальные специалисты. А все эти чемпионаты по сдаче ЕГЭ квалификационных экзаменов и прочих тестов - ровным счётом ни о чём. Об этом не только говорят вменяемые спецы, но и пишут. И не абы где, а в Натуре (https://www.nature.com/articles/s41746-025-01963-x), точнее, в одном из журналов семейства «Природа». В чём проблема? В том, что большие языковые модели (LLM) обучают на читерских материалах. Учебные вопросы, придуманные примеры, далёкие от реальной клинической практики, которая сложнее, чем выбор из 3-5 предложенных вариантов ответов. В итоге когда ИИ-отличников выпускают в поле, они там пасуют перед первой же прокаченной бабкой из поликлиники с коморбидностью и полипрагмазией (причём 3/4 назначений она сама себе сделала по совету друзей и доктора Мясникова из телевизора), помноженными на возрастное когнитивное снижение и десяток раз

Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ имени М.В. Ломоносова совместно с коллегами из Ульяновского государственного технического университета разработали алгоритмы машинного обучения для анализа отзывов пациентов о работе клиник и врачей. Об этом CNews сообщили представители МГУ. С развитием цифровых технологий традиционные методы опросов пациентов уступают место новому подходу — автоматизированному анализу цифровых следов, которые люди оставляют в интернете. Комментарии и отзывы в социальных медиа и на специализированных платформах стали важным источником информации о том, как пациенты оценивают медицинскую помощь. Такой формат позволяет фиксировать большее количество мнений, включая критические и эмоциональные, которые не

Древние римляне много писали. Ежегодно обнаруживают до полутора тысяч латинских начертаний — высеченные на камне и выгравированные на монументах, в публичных пространствах и частных домах, нацарапанные на заборах... Надписи позволяют напрямую ощутить повседневную жизнь людей разных слоев обществ прошлого — от бытовых забот до политики и экономики. Это исследует дисциплина эпиграфика ?? Однако за тысячелетия буквы стерлись, предметы с надписями разрушились или были перемещены. Вдобавок римляне злоупотребляли сокращениями и аббревиатурами. Всё это затрудняет и без того сложную расшифровку и интерпретацию, которой занимаются историки и археологи. Традиционно эксперты вручную ищут параллели — надписи с похожими словами, фразами, синтаксисом. Они нужны для контекстуализации. Изнурительный процесс сравнения текстов требует невероятной эрудиции и может затягиваться на месяцы и даже годы. Алгоритмы применялись, но они ограничивались буквальными совпадениями и не считывали смысл. Пришло

По данным исследования MIT, LLM чрезвычайно чувствительны к стилю текста, и даже лишний пробел может повлиять на рекомендации по вопросам здоровья. Исследователи протестировали 4 ИИ (ChatCPT, Llama-3-8B, Llama-3-70B и Palmyra Med) на запросах пациентов с различными симптомами. Сначала они получили ответ на эти запросы в нейтральной форме для контроля, затем внесли незначительные изменения в текст: восклицательные знаки, орфографические ошибки, лишние пробелы или отсутствие заглавных букв. Авторы также добавили эмоциональные выражения вроде “вау” и “боже мой” и формулировки, подразумевающие неуверенность: “может быть”, “я думаю” и т.д. Исследование проверяло, как часто ИИ советует посетить врача на основании описанных симптомов. Выяснилось, что каждое из этих изменений заставляет ИИ на 7-9% чаще отговаривать пациента обращаться за медицинской помощью и вместо этого предлагать самолечение. Когда “пациент” описывал свои симптомы не в одном сообщении, а в

Algen Biotechnologies предоставила AstraZeneca лицензию на разработку методов генной терапии, ориентированных на расстройства иммунной системы, в сделке на сумму до 555 миллионов долларов. AstraZeneca получит эксклюзивные права на разработку и продажу одобренных препаратов. Терапии создаются с использованием платформы AlgenBrain — системы на базе искусственного интеллекта, которая сопоставляет гены с исходами заболеваний для выбора целей разработки. Algen Biotechnologies, базирующаяся в Сан-Франциско, вышла из лаборатории Университета Калифорнии в Беркли, связанной с Дженнифер Дудной, пионером CRISPR-технологии. Иллюстрация: Gemini Сделка не включает приобретение доли в Algen со стороны AstraZeneca. AstraZeneca расширяет возможности в области клеточной и генной терапии через партнёрства и приобретения, стремясь к прибыли в 80 миллиардов долларов к 2030 году. В марте компания договорилась о покупке бельгийской EsoBiotec за до 1 миллиарда долларов для доступа к

Прототип первой в мире системы поддержки принятия врачебных решений «Цифровой помощник врача «Доктор Пирогов» разработали ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта (Центр ИИ) Новосибирского государственного университета. В ее основе заложено гибридное техническое решение — комбинирование нейронных и семантических (смысловых) сетей. Цифровой помощник врача содержит информацию о 250 основных заболеваниях. В дальнейшем их количество увеличится – система будет дополнена информацией об остальных патологических состояниях. В настоящее время информация о них систематизируется, а данные верифицируются. Разработчики применили гибридный подход, сочетающий в себе нейросетевые методы и специализированный граф знаний ANDSystem для обеспечения интерпретируемости решений. При создании прототипа использовались наработки и исследования, которые проводились в Институте цитологии и генетики СО РАН. — Разрабатывая систему «Доктор Пирогов», мы ставили перед собой задачу:

Когда мы говорим «нейроинтерфейс», большинство сразу представляет себе что-то вроде Neuralink или фантастические сцены из «Джонни Мнемоника». Но на деле между идеей и практикой — не пропасть, а куча микроконтроллеров, кода, биопотенциалов и кофе. В этой статье я покажу, как можно построить рабочий прототип интерфейса «мозг → ИИ-приложение» — начиная от электродов и аналоговых фильтров, заканчивая API, которое передаёт сигналы в модель машинного обучения. Читать далее

Классические компьютеры используют множество проверок и дублирования для защиты от ошибок. Квантовые компьютеры не могут просто скопировать состояния своих кубитов для резервных копий. Исправление ошибок в квантовых вычислениях кажется почти невыполнимой задачей. Ведь нельзя «подглядывать», как идут квантовые вычисления: измерение разрушает волновую функцию, и вычислению конец. Кроме того, невозможно использовать обычную избыточность, отправляя три одинаковых состояния вместо одного. Однако изобретательность физиков нашла решение. Вместо копирования отдельных кубитов, можно создать запутанное состояние нескольких кубитов, сохраняющее необходимую информацию в распределенной форме. Например, из состояния одного кубита «a А плюс b Б» можно создать состояние трех кубитов «a (А, А, А) плюс b (Б, Б, Б)», где сохраняются те же внутренние числа a и b. Это не клонирование, а создание нового, более сложного квантового состояния. Такой подход к квантовой коррекции ошибок разработан

Специалисты из Университета Макмастера и Массачусетского технологического института (MIT) совместно открыли антибиотик enterololin, направленный на узкую группу бактерий Enterobacteriaceae, включая патогенный штамм E. coli. Этот узкоспектровый антибиотик отличается от привычных «широкого спектра», которые уничтожают всю бактериальную флору и вызывают дисбаланс, усугубляющий симптомы у больных ВЗК, таких как болезнь Крона. Главной инновацией стало применение нового ИИ-алгоритма DiffDock, способного в рекордные сроки — всего за 100 секунд — предсказать, что enterololin взаимодействует с белковым комплексом LolCDE. Этот комплекс необходим бактериям для доставки липопротеинов и стабилизации клеточной мембраны. Блокировка LolCDE приводит к нарушению мембранной целостности и гибели патогена. Иллюстрация: Sora Экспериментальные подтверждения, включая тесты на резистентность мутантов E. coli, РНК-секвенирование и генную селекцию с использованием CRISPR,

Перед создателями молекулярных машин и вычислительных аппаратов на основе ДНК годами стояла проблема отсутствия универсального источника энергии наподобие электричества для кремниевых систем или АТФ — для биологических. Ученые из США продемонстрировали революционное решение этой проблемы. Они успешно разработали сложные логические схемы ДНК и нейронные сети, которые можно полностью перезарядить простым повышением температуры.

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков