オーストリアとイタリアの研究者はXNUMXつ持っています 「QuantumMemristoできるr" コヒーレント量子情報 単一光子の重ね合わせの形で。 このようなデバイスは、人間の脳の働きを模倣するように設計されたニューロモルフィックアーキテクチャの量子バージョンの基礎を形成する可能性があります。
インクルード memristor 電子部品の1971番目の基本的なタイプです。 抵抗、コンデンサ、インダクタについては長い間知っていました。 XNUMX年、カリフォルニアのレオンチュア教授は、彼がXNUMX番目の要素があるかもしれないと仮説を立てました。 memristor 名前付き。 このようなデバイスは、ほぼ40年後の2008年に開発されました。 メモリスタ 想像以上にすぐに役立つことが証明され、XNUMX年前、ニューロンと同様に機能するデバイスを構築するために使用されました。 この電子要素の研究は進行中であり、最新の開発は量子技術との組み合わせです。
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ポーランドの科学者は SkinLogic-より効率的な皮膚アレルギー検査とより信頼できる結果を可能にするソリューションが開発されました。 この方法では、ビデオカメラと赤外線カメラ、および最後のピクセルまで画像を分析するシステムを使用します。
説明されているソリューションの作成者は、ワルシャワ工科大学の電子情報技術学部、JacekStępień教授（Milton Essex社）のチーム、および軍事医学研究所の専門家です。
臨床試験は非常に良い結果をもたらしました。 システムは、まれなケースでも、最大98％のケースを正しく識別します Allergien。 また、 SkinLogic 最大径0,3mmの病変を検出可能。
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リーズ大学では、 人工知能（AI） オプトメトリストまたはオプトメトリストへの定期的な訪問中に行われた目のスキャンを分析し、心臓発作のリスクが高い人を特定します。 システムは、の変化を分析します ミニチュア血管 私たちが知っている網膜の より広範な心血管の問題 。示す
リーズを拠点とするスペシャリストは、ディープラーニング技術を使用してAIをトレーニングし、スキャンを自動的に読み取り、来年中に心臓発作を起こす可能性が最も高い人を特定しました。
そのシステム ネイチャーマシンインテリジェンス 開発者によると、70〜80％の精度が特徴であり、診断に使用できます。 心血管疾患 使用する。
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私たちに影響を与える病気の多くは、細胞の機能不全に関連しています。 それらをより効果的に扱うことは可能かもしれませんが、最初の科学者は細胞がどのように構築され機能するかを正確に理解する必要があります。 組み合わせることで 人工知能 カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部（UCSD）の科学者たちは、顕微鏡的および生化学的手法を使用して、人体の細胞を理解する上で重要な一歩を踏み出しました。
と 顕微鏡 1マイクロメートルほどの小さな細胞構造を見ることができます。 対照的に、個々のタンパク質を使用する生化学的手法により、ナノメートルのサイズ、つまりマイクロメートルの1000/XNUMXの構造を研究することが可能になります。 しかし、ライフサイエンスの大きな問題は、マイクロスケールとナノスケールの間の細胞内にあるものの知識を完成させることです。 これを助けることがわかっています 人工知能 可能です。
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マイクロソフト の出版物を持っています パワーFX 人気のExcel式に基づく新しいローコードプログラミング言語を発表しました。 会社は言語をXNUMXつにまとめています オープンソースライセンス 利用可能であり、彼の開発を支援したいと考えています PowerAutomateやPowerVirtualAgentsなどのPowerプラットフォーム そして最終的にはこのタイプのアプリケーションの標準になります。
ディペンドウイルス、またはアデノウイルス（AAV）に「関連する」パルボウイルスは、米国では非常に便利なツールです。 遺伝子治療。 これは、DNAを細胞に移すことができ、人間に無害であるためです。 したがって、それらは病気と戦うために必要な遺伝情報のキャリアとして使用されます。
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AppleにはXNUMXつのパッチがあります ゼロデイ脆弱性 iPhone、iPad、AppleTVのオペレーティングシステムでリリースされました。 サイバー犯罪者は、iOS、iPadOS、tvOSの脆弱性を積極的に悪用しました。 上記のすべてのシステムのバージョン14.4でパッチが適用されています。
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人工知能（AI）による画像再構成により、 磁気共鳴画像検査 （MRI）重要。
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AIで加速された膝MRIスキャンを従来のスキャンと比較した最初の臨床研究は、AIスキャンが従来のスキャンと診断的に互換性があるだけでなく、より高品質の画像を提供することを示しています。 この互換性調査の結果は、MRIスキャンプロセスを加速するためにニューヨーク市のNYU LangoneHealthとFacebookArtificial Intelligence Research（FAIR）グループが2018年に開始した共同イニシアチブの重要なマイルストーンです。
この研究は、American Journal ofRoentgenologyに掲載されました。
今日、ハードドライブやその他のデータストレージシステムは膨大な量の情報を保存しています。 ただし、過去の磁気テープやフロッピーディスクと同様に、これらのデバイスは時間の経過とともに古くなる可能性があり、収集したデータにアクセスできなくなります。 科学者がデータをに変換する方法を開発したのはそのためです DNA 生物を記録します。 この種の "マスストレージ「近い将来、時代遅れになることはおそらくないだろう。
カリフォルニア大学サンフランシスコ校のセス・シップマン氏は、この作業に関与していなかったが、コロンビア大学の同僚の業績を称賛したが、そのようなシステムが実用化されるまでには長い時間がかかると指摘した。
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詳細については、をご覧ください。 自然。 （https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)
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