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)
ETHチューリッヒの研究者は、流体力学と人工知能を組み合わせることにより、液体の乱流のモデリングを自動化することに初めて成功しました。 彼らのアプローチは、 
乱流を伴う強化機械学習アルゴリズム 流れシミュレーションこれは、スイス国立スーパーコンピューティングセンターのPizDaintスーパーコンピューターで実行されました。
ジャーナルに最近発表された研究の説明によると ネイチャーマシンインテリジェンス が公開され、研究者は新しい強化機械学習（RL）アルゴリズムを開発し、それらをモデリングへの物理的アプローチと組み合わせました 乱流.
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米国とシンガポールの科学者は、ロボット掃除機を使用して部屋の音を盗聴し、掃除機が設置されていた部屋で再生されているテレビ番組を特定しました。 
パフォーマンスはさらに印象的です スタンドアロン掃除機 マイクは装備されていません。 この作業は、LIDARテクノロジーを備えた任意のデバイスが盗聴に使用できる可能性が高いことを示しています。
これらのタイプのデバイスは、実際には考えずに自宅で使用しています。 メリーランド大学のニルパムロイ教授は、このようなデバイスにはマイクがありませんが、ナビゲーションシステムを書き直して、会話を盗聴し、機密情報を明らかにできることを示しました。
ダスイン 自律型ロボット 中古 LIDARシステム レーザーの助けを借りて環境を調べます。 それらの光は掃除機の周囲で反射され、掃除機のセンサーに送られ、部屋の地図が作成されます。 専門家は、自律型掃除機によって作成された地図が広告に使用できると長い間推測してきました。
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AIコンピューターシステム 自動運転車から医師の診断や自律型捜索救助ロボットまで、私たちの生活の多くの分野に参入し、大きな可能性を提供しています。
しかし、特に「ニューラルネットワーク」として知られるAIの分野での主要な未解決の問題のXNUMXつは、科学者が問題が発生する理由を説明できないことが多いことです。 これは、AIシステム内の意思決定プロセスについての理解が不足しているためです。 この問題は「ブラックボックス」問題として知られています。
誰が賢いですか？
リバプール大学も関与しているランカスター大学による新しい15か月の研究プロジェクトは、ブラックボックス問題の秘密を解き明かし、「深層学習「意思決定を透明で説明可能なものにするAIコンピューターモデルの。
プロジェクト "責任ある説明可能な自律ロボット学習システムに向けて「人工知能アルゴリズムを開発するための一連のセキュリティ検証およびテスト手順を開発します。これらは、システムによって行われた決定が堅牢で説明可能であることを保証するのに役立ちます。
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韓国のケーブルテレビのMBNチャンネルは、同時に出身の最初の女性司会者を紹介しました。 人工知能 制御されます。 ザ・ AIモデレーター AI Kimという名前は、MBNで情報セグメントを運営している実在の人物であるJimJu-haに基づいています。 AIキム自身が最近自己紹介をし、キム・ジュハのXNUMX時間のビデオを見たことがきっかけだと言った。 ザ・ KI 彼女の声、話し方、顔の表情、唇の動き、ボディーランゲージの詳細を学びました。 人工知能は次のように述べています。「私はキム・ジュハのようにメッセージを伝えることができます。
タンパク質の構造と振る舞いに関する長年の非常に複雑な科学的問題は、新しいAlphaFold人工知能システムによって解決されました。 DeepMindの科学者は、彼らが作成する人工知能が、アミノ酸配列からどのXNUMX次元形状タンパク質が形成されるかを予測できることを示しました。
タンパク質がどのような三次元形状をとるかを予測することは、半世紀の間科学者にとって謎でした。 アミノ酸配列に基づいてタンパク質の構造を正確に予測する能力は、生命科学と医学にとって大きな恩恵となるでしょう。 それは、細胞の構成要素を理解する努力を大幅に加速し、新薬をより迅速に開発できるようにします。
からのチーム ディープマインド 開発された人工知能が問題に対処しました。 これは、高度なアルゴリズムの開発で多くの成功を収めてきたGoogleの関連会社です。 数年前に AlphaGoプログラム 名人は数回遊んだ。 AlphaStarとして知られる彼らの人工知能のもう99,8つは、リアルタイム戦略ゲームStarCraft IIのプレーヤーのXNUMX％を上回っています。しかし、新しい人工知能の達成であるAlphaFoldは、ゲームでの良い結果を上回っています。
ヘルシンキ大学は、いつでもあなたの脳が何を考えているかを知ることができる人工知能ツールを開発しました。 人の画像に焦点を合わせるように求められた人々の脳波を読んだ後、AIアルゴリズムは、参加者が見る顔の画像を作成します。NatureScientificReportsで説明されているこの研究は、実践のいくつかのフェーズを実行するためのもので構成されていました次に、アルゴリズムをテストします。
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