Наука

Основатель биотех-стартапа Габриэль Окана-Сантеро рассказал об эксперименте, в котором ИИ-агент получил доступ к автоматизированной хирургической установке и самостоятельно выполнил операцию на мозге мыши с эпилепсией.

Перед агентом поставили одну задачу — попытаться снизить частоту приступов. Для этого ему предоставили данные о доступных вариантах генной терапии и управление роботизированной системой на базе Arduino.

По словам авторов эксперимента, ИИ пришел к выводу, что наиболее перспективным вариантом будет усиление выработки ГАМК — основного тормозного нейромедиатора мозга. Затем агент выбрал препарат, определил область для вмешательства, рассчитал координаты на основе научных публикаций и ввел в мозг животного 250 нанолитров раствора с вирусными носителями генетических модификаций.

Во время операции система контролировала процесс через камеру. После завершения вмешательства робот также наложил швы.

Авторы утверждают, что операция прошла успешно: мышь выжила и нормально восстановилась. При этом об эффективности самой терапии пока не сообщается.

Все время за экспериментом наблюдал ветеринарный специалист, который мог остановить процедуру в любой момент.

Интересно, что первоначально исследователи пытались использовать более продвинутую модель Opus 5.5, однако она отказалась участвовать в биологическом эксперименте. По словам авторов, Opus посчитала риск слишком высоким и опасалась возможного прерывания работы во время операции. В итоге задачу выполнила модель Sonnet 5.

Команда осталась довольна результатами и планирует продолжить использование ИИ-агентов в реальных научных экспериментах.

Исследователи из Тель-Авивского университета разработали экспериментальное «биоэлектронное» сердце, которое объединяет живую ткань и встроенную электронику.

Для создания конструкции ученые взяли сердце крысы и удалили из него все клетки, оставив только белковый каркас с кровеносными сосудами. Затем этот каркас заселили клетками сердечной мышцы человека, выращенными из перепрограммированных стволовых клеток.

Чтобы встроить электронику, исследователи создали трехмерную модель человеческого сердца, уменьшили ее до размеров крысиного и превратили в плоскую схему. На ее основе изготовили гибкую электронную сетку с электродами и проводящими дорожками.

С помощью 3D-печати сетку объединили со слоем гидрогеля, содержащего живые сердечные клетки. Затем этой конструкцией обернули белковый каркас. В итоге получилось сердце, состоящее из трех слоев: живой ткани, электроники и еще одного слоя живых клеток.

Через две недели после сборки искусственное сердце оставалось жизнеспособным и демонстрировало электрическую активность.

Встроенные электроды позволяли регистрировать сигналы сердечных клеток, а также управлять частотой их возбуждения с помощью электрических импульсов.

Пока такая конструкция не способна перекачивать кровь. Однако авторы проекта считают, что в будущем технология может помочь восстанавливать донорские сердца, непригодные для трансплантации. Теоретически из них можно будет удалять старые клетки, заселять орган клетками пациента и использовать встроенную электронику для контроля его работы.

Ученые из Лундского университета выяснили, что миллионы лет назад предки современных шимпанзе и бонобо заразились вирусом PTERV1, который встроил копию своего генома в их ДНК. Эта генетическая вставка отключила ген LINC00662, участвующий в росте и созревании нервных клеток мозга.

Чтобы проверить влияние вируса, исследователи удалили его фрагмент из стволовых клеток шимпанзе. После этого ранее заглушенный участок генома вновь начал работать.

Ученые также провели обратный эксперимент на человеческих мозговых органоидах. Когда они отключили LINC00662, нейроны в таких «мини-мозгах» хуже созревали и слабее развивали свои отростки.

При этом исследователи пока не знают, почему предки человека избежали заражения этим вирусом. Одна из версий связана с особым противовирусным белком TRIM5α, который мог защищать наших предков. Другая предполагает, что во время древней эпидемии линии человека и шимпанзе уже были географически разделены.

«Если бы у людей была такая же вставка, она, вероятно, отключила бы LINC00662 и изменила бы развитие клеток мозга», — говорит ведущий автор исследования Патрисия Гердес.

Впрочем, ученые подчеркивают, что речь не идет об одном «гене интеллекта». Развитие мозга зависит от огромного числа генетических и внешних факторов, поэтому эта находка объясняет лишь небольшую часть различий между человеком и другими приматами.

Ученые из Бристольского университета подключили мозговые органоиды — выращенные из человеческих стволовых клеток сгустки нейронов размером меньше миллиметра — к роботизированной системе и научили их участвовать в распознавании шрифта Брайля.

Для эксперимента робот с тактильным датчиком «ощупывал» все 26 букв алфавита Брайля на пяти разных уровнях нажатия. В результате исследователи собрали около 1,3 тысячи записей.

Полученные данные переводили в электрические импульсы и отправляли в лабораторию стартапа FinalSpark в Швейцарии. Там импульсами стимулировали органоиды, а затем анализировали их реакцию с помощью алгоритма.

По сигналам одного органоида система определяла буквы с точностью 61%, тогда как случайное угадывание давало бы около 4%. После объединения данных от трех органоидов точность выросла до 83%. Почему это происходит, ученые пока не знают. Возможно, органоиды по-разному обрабатывают информацию и дополняют друг друга.

Однако результаты оказались не столь однозначными. Без использования органоидов алгоритм показал почти такую же точность — 82%. Зато на зашумленных данных органоиды справлялись заметно лучше и допускали меньше ошибок.

«Если мы все это время пытались имитировать биологические нейронные сети, почему бы не использовать настоящие?» — говорит автор исследования Тяньи Лю.

Следующим шагом ученые хотят обучить систему более сложным тактильным задачам, например распознаванию текстур. В перспективе они планируют создать замкнутую систему, в которой органоид сможет получать обратную связь на свои действия и адаптироваться. Исследователи считают, что такие разработки могут приблизить появление энергоэффективных биокомпьютеров.

Исследователи из Национального университета Сингапура разработали кофту, в рукав которой встроен полноценный сенсорный экран. Причем дисплей собрали прямо из нитей, внутри которых спрятана электроника.

Для создания «умной ткани» ученые использовали тонкие проводящие волокна. С помощью лазера на них размещали светодиоды, после чего запечатывали конструкцию в гибкую полимерную оболочку. Под светодиодами проходят слои проводящего пластика, которые реагируют на нажатия по принципу старых резистивных экранов смартфонов.

В ткань также встроили микрофон, динамик, компас, а также датчики движения, температуры и освещенности.

В рукав вплели 54 нити, каждая из которых содержит 96 светодиодов. В результате получился дисплей примерно на 5 тысяч пикселей с частотой до 30 кадров в секунду. На нем можно просматривать изображения и видео со звуком, пользоваться калькулятором, отдавать голосовые команды и выводить различную информацию.

При этом разработка остается достаточно практичной. Кофта сохраняет воздухопроницаемость, а встроенный экран выдержал 50 машинных стирок и тысячу изгибов.

«Как смартфоны когда-то подарили нам приложения, о которых в начале никто и не думал, так и интерфейсы в одежде могут со временем породить сценарии, которые пока просто не существуют», — говорит глава команды Турал Худиев.

Пока технология существует в виде прототипа. В будущем исследователи планируют увеличить разрешение дисплея и добавить в тканевый экран возможности искусственного интеллекта.

18-летний студент Университета науки и технологий Китая Лю Сычжэ создал сервис на базе искусственного интеллекта, способный выявлять ранние признаки деменции во время обычных телефонных бесед с пожилыми людьми.

Идея появилась после наблюдений за собственными бабушкой и дедушкой. Молодой человек заметил, что дед все чаще отвечал короткими фразами и делал длительные паузы, а бабушка начала путать имена родственников. Это подтолкнуло его к созданию системы раннего выявления когнитивных нарушений.

Для обучения алгоритма использовали записи разговоров пожилых людей, собранные исследовательской лабораторией университета. Кроме того, студенты дополнительно записывали беседы с пенсионерами в разных районах города. На основе этих данных появился сервис Forget-Me-Not.

После подключения приложения ИИ-ассистент по имени «Сяо Чэнь» самостоятельно звонит пожилым людям и поддерживает непринужденную беседу о повседневных вещах: погоде, еде или соседях. Во время разговора система анализирует скорость речи, продолжительность пауз, связность высказываний и скорость реакции собеседника, после чего оценивает риск развития когнитивных нарушений.

Родственники получают отчеты в режиме реального времени. По словам разработчиков, изменения в речи могут проявляться за 5-10 лет до постановки официального диагноза, что дает возможность раньше обратить внимание на проблему.

Весной этого года за две с половиной недели «Сяо Чэнь» связался со 150 пожилыми людьми. Система отнесла 19 человек к группе высокого риска, а последующее медицинское обследование подтвердило когнитивные нарушения у двух из них.

Сейчас Лю Сычжэ уже основал собственную компанию и получил грант в размере 1 млн юаней. Проект проходит тестирование в медицинском центре Нанкина, а также участвует в совместных исследованиях с несколькими больницами для сбора клинических данных.

При этом сам разработчик отмечает, что для многих одиноких пенсионеров важна не только диагностика. По его мнению, не менее ценно то, что кто-то регулярно звонит им, готов выслушать и проявить интерес к их жизни.

Кажется, что современные автомобили, метро, электрички и самокаты должны были давно сократить время, которое люди тратят на дорогу до работы. Но на практике этого не произошло.

Существует понятие «константа Маркетти» — закономерность, согласно которой жители городов в среднем тратят на дорогу до работы и обратно около часа в день. Примерно по 30 минут в одну сторону.

Интересно, что этот показатель остается удивительно стабильным на протяжении многих поколений. Когда люди передвигались в основном пешком, они тоже были готовы тратить около получаса на путь до места работы. С развитием транспорта время не сократилось, зато выросли сами города.

Чем быстрее становятся способы передвижения, тем дальше люди готовы жить от работы. В результате города разрастаются, появляются новые районы и пригороды, а средняя продолжительность поездки остается примерно такой же.

Эту закономерность описал итальянский физик и инженер Чезаре Маркетти, в честь которого она и получила свое название.

Получается, что технический прогресс не столько экономит нам время в дороге, сколько позволяет жить дальше от места работы, не выходя за пределы привычных 30 минут пути.

На отдаленном острове Никумароро в Тихом океане участники экспедиции, которая пытается раскрыть тайну исчезновения легендарной летчицы Амелии Эрхарт, столкнулись с неожиданной проблемой. Серьезной помехой для исследователей стали гигантские кокосовые крабы.

Команда из 17 человек прибыла на остров после пятидневного плавания, чтобы проверить спутниковую аномалию, которая может оказаться обломками самолета Lockheed Electra.

Однако из-за крупных размеров и ночной активности членистоногих ученые решили не оставаться на ночевку на острове. Вместо этого они ночуют на борту исследовательского судна Marin Mainiku.

Во время расчистки зарослей мачете и бензопилами участники экспедиции встретили как минимум четырех кокосовых крабов. По данным Геологической службы США, этот вид считается крупнейшим сухопутным членистоногим в мире. Крабы могут жить более 40 лет, рыть норы, забираться на деревья и питаться падалью.

По информации Музея естественной истории Лондона, сила сжатия их клешней превышает 1765 ньютонов, что больше силы человеческого укуса, которая обычно составляет от 1100 до 1300 ньютонов.

Участник экспедиции Ренато ЛаРокка признал, что местные обитатели создают определенные трудности для работы, однако назвал Никумароро «магическим местом».

Несмотря на необычное препятствие, руководитель экспедиции и исполнительный директор Института археологического наследия Рик Петтигрю заявил, что команда сохраняет хороший настрой и продолжает поиски.

Амелия Эрхарт пропала вместе со штурманом Фредом Нунаном 2 июля 1937 года во время кругосветного перелета. Она вошла в историю как первая женщина-пилот, самостоятельно пересекшая Атлантический океан. После исчезновения летчицы ВМС США провели крупнейшую на тот момент поисково-спасательную операцию. Спустя две недели поиски завершили, потратив около 4 млн долларов.

Китайские исследователи разработали нейросеть, которая умеет по фотографии определять блюдо, оценивать его вкус и рассчитывать содержание белков, жиров и углеводов.

Для обучения модели ученые использовали около 2 тысяч студийных фотографий 32 популярных в Китае готовых обедов с курицей, свининой и говядиной. Перед этим исследователи подробно изучили химический состав каждого блюда и научили мультимодальную нейросеть сопоставлять внешний вид еды с ее характеристиками.

В результате система распознает блюдо по фото в 91,5% случаев, а содержание белков, жиров и углеводов оценивает с точностью, близкой к лабораторным измерениям.

Нейросеть также протестировали на добровольцах. Участники рассказали о своих вкусовых предпочтениях и требованиях к калорийности рациона, после чего система подобрала для каждого подходящие обеды. Рекомендации ИИ получили оценку 8 из 9 баллов.

Разработчики считают, что технологию можно использовать на пищевых производствах для контроля качества. Камеры смогут проверять готовую продукцию и выявлять неподходящие порции еще до упаковки.

Для обычных пользователей ученые планируют создать приложение, которое сможет по фотографии еды подсчитывать калории и рекомендовать блюда. Однако для этого потребуется значительно расширить объем данных для обучения модели.

Ученые провели три эксперимента, в которых участникам предлагали решать задачи с дробями и отвечать на вопросы по прочитанным текстам.

Одна группа выполняла задания самостоятельно, а другая могла пользоваться ChatGPT для получения подсказок или готовых ответов.

При этом любую задачу разрешалось пропустить.

После серии заданий исследователи неожиданно отключили чат-бот у участников из второй группы. Последние три задачи им пришлось решать без помощи ИИ.

Оказалось, что после отключения ChatGPT участники справлялись с заданиями заметно хуже тех, кто изначально работал самостоятельно. Кроме того, они чаще пропускали вопросы и отказывались от попыток решить задачу, хотя никаких штрафов за неправильные ответы не было.

Наиболее заметным эффект оказался у тех, кто регулярно просил у чат-бота готовые решения, а не подсказки.

Авторы исследования считают, что для эффективного обучения принципы работы ИИ нужно менять. По их мнению, полезный цифровой помощник должен действовать скорее как преподаватель: сначала объяснять подход к решению, затем предлагать разобраться самостоятельно и только после этого помогать разбирать ошибки.