Author Archives: xsi - Page 209

Человеческий мозг чрезвычайно сложно устроен: 100 млрд плотно упакованных нейронов быстро обмениваются информацией посредством 100 трлн синапсов и формируют связи для долговременного хранения информации. Некоторые специалисты по ИИ уверены, что часть решений, появившихся в ходе эволюции мозга, следует применить для создания компьютеров. И, как сообщает Science Dailу, им уже удалось достичь некоторых успехов.

Эта область получила название «нейроморфных вычислений». Она заключается в том, чтобы создать чипы, которые будут работать подобно мозгу человека — не на двоичной системе, а с помощью градиента сигналов. Именно так устроена работа нейронов, которые активируются по-разному в зависимости от типа и количества ионов, проходящих через синапсы. Нейросети, построенные по такому принципу, смогли бы одновременно обрабатывать миллионы параллельных вычислений. Сегодня это доступно лишь с использованием суперкомпьютеров.

Однако создать искусственный аналог синапса очень сложно, и это тормозит развитие технологии. Попытки сделать это строились на использовании двух слоев проводника, разделенных промежутком, аналогичным синаптической щели. При воздействии тока ионы должны были перемещаться через этот промежуток, создавая проводящие нити. Однако контроль потока ионов технически сложен: дело в том, что в большинстве материалов, используемых для имитации межсинаптического пространства, ионы могут двигаться по множеству траекторий.

Преодолеть это препятствие удалось группе инженеров из Массачусетского технологического университета. Вместо использования аморфных материалов исследователи предпочли монокристаллический чип, состоящий из упорядоченных атомов кремния и германия. В результате исследователям удалось точно контролировать электрический ток, проходящий через искусственный синапс.

В дальнейшем подобную систему можно будет использовать для распознавания образов и других сферах, связанных с машинным обучением. Например, в симуляции она справилась с расшифровкой человеческого почерка с результатом, всего на 2% уступающим современным нейросетям.
©

Алгоритм VarQuest серьезно ускоряет поиск новых вариаций известных антибиотиков — эта методика призвана бороться с супербактериями, которые вырабатывают иммунитет к существующим лекарствам. Большой вклад в создание алгоритма внесли российские биологи из Центра алгоритмической биотехнологии при СПбГУ.

Устойчивые к известным антибиотикам микроорганизмы называют супербактериями, и их распространение — одна из самых серьезных проблем современной медицины. Такие бактерии вырабатывают механизмы сопротивления известным лекарствам (антибиотикорезистивность). Против них помогли бы новые виды антбиотиков. Однако поиск новых вариаций — очень трудоемкая задача без гарантированного результата, отмечает Futurism. Вернее — была таковой до настоящего времени, утверждают российские ученые.

Статья о новом алгоритме поиска вариаций известных антибактериальных препаратов опубликована в журнала Nature Microbiology. В работе принимали участие пятеро ученых из России: Алексей Гуревич, Алла Михеенко, Александр Шлемов, Антон Коробейников и Павел Певзнер. Все они работают в Центре алгоритмической биотехнологии при СПбГУ. В этом исследовании россияне сотрудничали с Хосейном Мохимани из американского Университета Карнеги-Меллона.

Ученые нацелились на поиск новых вариантов известных пептидных антибиотиков. В пресс-релизе Мохимани утверждает. что разработанный учеными алгоритм VarQuest за несколько часов работы выявил в десять раз больше вариаций антибиотиков, известных как PNP (peptidic natural products), чем все исследования в этой области до настоящего момента. Традиционными методами такой объем исследований нарабатывался бы столетиями, подчеркивает он.

Смотреть далее