AI算法自动解析脑干白质神经束
美国麻省理工学院、哈佛大学及麻省总医院的科研团队开发出一款人工智能（AI）软件，能够利用算法自动解析脑干中以往难以清晰成像的白质神经束。这一成果打开了研究脑干的新窗口，也为研究神经系统疾病与脑损伤提供了新工具。该研究发表于《美国国家科学院院刊》。该软件名为“脑干束工具”（BSBT），基于扩散磁共振成像数据，利用卷积神经网络自动识别并分割出脑干中8个不同的白质神经束。此前，由于脑干区域结构复杂、易受生理运动及脑脊液干扰，传统成像技术难以对其神经束进行精细刻画。研究团队首先利用人类连接组计划的30例高分辨率影像数据对算法进行训练，并通过尸检解剖结果验证其分割准确性。测试表明，BSBT在不同时间点对同一受试者的扫描结果中表现出高度一致性，且适用于多类影像数据集。在应用层面，团队将BSBT用于分析阿尔茨海默病、帕金森病、多发性硬化症及创伤性脑损伤患者的脑干影像。结果显示，不同疾病在脑干神经束的体积和各向异性分数等指标上呈现具有鉴别意义的......阅读全文
AI算法自动解析脑干白质神经束
美国麻省理工学院、哈佛大学及麻省总医院的科研团队开发出一款人工智能（AI）软件，能够利用算法自动解析脑干中以往难以清晰成像的白质神经束。这一成果打开了研究脑干的新窗口，也为研究神经系统疾病与脑损伤提供了新工具。该研究发表于《美国国家科学院院刊》。该软件名为“脑干束工具”（BSBT），基于扩散磁共振成
AI驱动的蛋白质设计
扩散模型已被证明在图像和文本生成中很有用，而且似乎也适用于蛋白质设计。然而，这类模型目前的成功率并不高；产生的序列基本不能折叠成目标结构。而近期，由《自然》（Nature）发表的一篇论文描述了一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion
蛋白质组学+AI技术
人们在吞咽的时候，颈部有个器官会随着吞咽动作上下活动，它就是甲状腺。西湖欧米有望实现临床转化的第一个项目，就是基于蛋白质标志物的甲状腺结节的良恶性诊断。甲状腺很小，但它影响到五脏六腑。数据显示，每5个成年人中就可能有1人患有甲状腺结节。其中，约60%的甲状腺结节都是良性的。但有10%的结节是恶性的，
AI能“构想”新蛋白质结构
科技日报北京12月2日电 （实习记者张佳欣）半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种
用于边缘AI的神经形态芯片问世
科技日报北京8月21日电 （实习记者张佳欣）一个国际研究团队设计并制造了一种直接在内存中运行计算的芯片，可运行各种人工智能（AI）应用，而且它能在保持高精度的同时，仅消耗通用AI计算平台所耗能量的一小部分，兼具高效率和通用性。相关研究发表在最近的《自然》杂志上。这款名为NeuRRAM的神经形态芯片使
AI教育风潮席卷中国高校－学生用AI学AI
“What does this machine do(这台机器是干什么的)？”4日下午，西南交通大学孟加拉国留学生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲劳试验仪器的照片。收到他的语音提问后，手机中的24小时在线“AI学伴”瞬间给出如论文般详细的英文回答。 这是西南交大首门人工智能通识课的第一课
用AI识别AI：西湖大学研究可检测AI生成文本
虚假新闻、恶意产品评论、剽窃……ChatGPT、 GPT-4等AI大语言模型的应用带来便利，但其误用也带来一系列问题。西湖大学工学院张岳教授的“文本智能实验室”日前发布的一项研究提出一种高准确率、高速、低成本、通用的新文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练即可识别各种AI大语言模型生
AI设计出具非凡结合强度蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/514540.shtm 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所美国科学家借助机器学习软件，创建出一批具有非凡结合强度的蛋白质分子。这些分子与包括人类激素
新型人工神经元有望用于AI技术
斯坦福大学和桑迪亚国家实验室的研究人员在一份研究报告中称开发了基于人脑神经元连接的计算机组分：一种充当人工突触的装置，模仿神经元在大脑中的通信方式。 该团队报告说，这些设备中的9个的原型阵列在处理速度，能效，再现性和耐久性方面表现甚至优于预期。展望未来，团队成员希望将他们的人工突触与传统电子设
韩国：神经元芯片成AI研发“明星”
纳沛斯半导体是一家大型半导体封测企业，在韩国和全球半导体业界以技术和实力著称。不久前，记者参加了纳沛斯半导体公司的一场产品说明会，会后采访了该公司未来智能事业部部门长安廷镐先生。说明会由安先生主持，会上的明星是一款产品编号为NM500的AI芯片，被称为全球第一片正式量产的神经元芯片（NPU）。
神经形态计算：低功耗AI的未来途径
数据驱动的应用，特别是人工智能（AI）的日益普及，正在改变人类与技术的互动方式，也引发了人们对其进一步研究、开发和应用的浓厚兴趣，从而有效解决许多长期未解的复杂问题。不过，AI对环境的影响也愈发受到关注。为了应对低功耗系统执行复杂AI算法的挑战，神经形态技术是未来计算领域的有力竞争者，特别是在解决复
“AI+”时代－|－AI“解码”免疫系统
人体免疫系统包含了很多有关身体健康的信息，其中的关键部分就包含在血液中。医学界提出了一个大胆设想：通过创建一个万能的血液测试，采集免疫系统与病原体之间的反应信息，绘制“免疫图谱”，从而解码免疫系统中的信息，及时在疾病恶化前筛查确诊。那么，什么样的平台能提供足够的计算力，不断通过机器学习和精准模型
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各界关注与担忧。近年来，不少关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，诸如“如何应对AI可能对社会产生
AI识别出290个新蛋白质家族
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509234.shtm
Meta公司AI预测6亿蛋白质结构
ESM宏基因组图谱数据库包含6.17亿个蛋白质的结构预测。图片来源：ESM宏基因组图谱 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2亿个蛋白质的预测结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。现在，另一个科技巨头正在填补蛋白质宇宙中的暗物质。 Meta公司（前
AI无需人干预设计新蛋白质
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516030.shtm
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。使用CARBonAra进行序列预测（示意图
了解蛋白质挑战的AI解决方案
根据一项严格的独立研究，在一项重大的科学进步中，DeepMind的AI系统AlphaFold的-新版本已被认为是解决已有50年历史的蛋白质结构预测挑战(通常称为“蛋白质折叠问题”)的解决方案。评定。从长远来看，这一突破可以大大促进生物学研究，从而在疾病理解和药物发现等领域开辟新的可能性。CASP14
预测蛋白质序列的新AI模型问世
使用CARBonAra进行序列预测（示意图）。图片来源：瑞士洛桑联邦理工学院科技日报北京8月8日电 （记者张佳欣）瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
生成式AI设计出非天然蛋白质
加拿大多伦多大学研究人员开发了一种人工智能系统，可以使用生成扩散来创建自然界中不存在的蛋白质。该系统有望使治疗蛋白的设计和测试更加高效和灵活，从而加速人类药物开发。研究发表在最新一期《自然·计算科学》杂志上。 蛋白质由氨基酸链组成，氨基酸链折叠成的三维形状反过来又决定了蛋白质的功能。这些折叠的
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
AI识别出290个新蛋白质家族
据瑞士巴塞尔大学官网20日报道，该校和瑞士生物信息学研究所（SIB）的科学家借助机器学习技术，识别出了290个新的蛋白质家族和一个类似花朵形状的新蛋白质折叠。相关论文发表于最近的《自然》杂志。 在过去几年里，“阿尔法折叠”彻底改变了蛋白质科学。这种人工智能工具利用科学家在过去50多年收集的蛋白
AI结合“连接组”可预测神经元活动
科技日报讯 （记者张梦然）据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。光线进入果蝇的复眼，使六边形排列的光感受器通过复杂的神经网络发送电信号，从而
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。生成式AI工具越来越受欢迎，如大语言
为什么越使用AI，越活得像个AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生产力的同时，也给高等教育领域带来了颠覆性变革。然而，它所具有的“技术双面性”很可能引发“流利但不真实”“道德偏见”“技术依赖”等问题，这将影响高等教育场景。2023年初，全球多所高校陆续出台政策禁止学生使用生成式AI，但越来越多的大学开始意识到生成式AI势不可挡，单
AI“参谋”来了！中关村AI新药研发平台落成
12月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举行落成典礼。该平台于2020年12月开始筹建，旨在利用人工智能技术帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作，成为生物医药企业新药研发的
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。 生成式AI工具越来越受欢迎，
亚马逊云推出AI代理功能，让AI成为助理
Amazon Bedrock的Agents（代理）功能将使公司能够构建可以自动执行特定任务的AI应用程序，例如预订餐厅，而不仅仅是得到去哪里吃饭的建议。 “很多人都如此聚焦于这些模型和模型的大小，但我认为真正重要的是如何利用它们构建应用，这也是今天发布代理（Agents）功能的一个重要原因。”