{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

7 технологий, за которыми стоит следить в 2024 году

По мнению Nature, одного из самых авторитетных научных журналов в мире

Достижения в области ИИ — в основе многих наиболее интересных областей технологических инноваций этого года, но не только. Есть все, от белковой инженерии до 3D печати и обнаружения дипфейков. Как обычно, я также расскажу, почему это важно для нас.

*** Пожалуйста, поставьте лайк публикации!***

1) Глубокое обучение для синтеза новых белков

Два десятилетия назад Дэвид Бейкер из Вашингтонского университета в Сиэтле и его коллеги совершили знаковый подвиг: они использовали вычислительные инструменты для создания совершенно нового белка.

Сейчас прогресс сводится к появлению все более массивных наборов данных о белках, и важно правильно “расшифровать” их закономерности. Белки в какой-то степени похожи на документы. А потому стратегии, основанные на последовательностях, лежащих в основе больших языковых моделей (LLM) и которые используются в том же ChatGPT, могут быть полезны для синтеза белков.

Рассматривая белковые последовательности как документы, содержащие полипептидные «слова», LLM алгоритмы могут распознавать закономерности в основе архитектурного сценария реальных белков.

И в 2023 году также был отмечен заметный прогресс в использовании этого алгоритма для создание белков. Некоторые из них используют «диффузионные» модели, которые также лежат в основе инструментов генерации изображений, таких как DALL-E. Эти алгоритмы изначально обучены удалять сгенерированный компьютером шум из большого количества реальных структур.

Почему это важно?

Сегодня дизайн белков превратился в практический инструмент для создания ферментов и других белков. В свою очередь, эти белки используются в разработке белковых вакцин и средств доставки лекарств.

2) Обнаружение дипфейков

Бурное развитие общедоступных генеративных алгоритмов ИИ упростило создание убедительных фейковых изображений, аудио и видео. Борьба с генерируемой ИИ дезинформацией, будет продолжаться еще долгие годы. И недавний громкий кейс с дипфейком Тейлор Свифт тому доказательство.

Одно из решений — встраивание скрытых сигналов в модели, создавая водяные знаки для сгенерированного ИИ контента. Другая стратегия фокусируется на самом контенте. Например, в некоторых подвергнутых обработке видео черты лица одного человека заменяются чертами лица другого, и алгоритмы могут распознавать артефакты на границах замененных черт.

В 2019 году Луиза Вердолива, специалист по медиакриминалистике Университета Федерико II в Неаполе, разработала FaceForensics++ — инструмент для обнаружения манипуляций лицами.

Однако методы анализа изображений зависят от предмета и программного обеспечения, и нахождение общих принципов является сложной задачей. В рамках программы Semantic Forensics (Sema-For) Министерства обороны США разработан набор инструментов для анализа фейков, но соцсети не используют его регулярно. Команда Сивэй Лю, ученого из Университета Буффало в Нью-Йорке, разработала DeepFake-O-Meter, централизованное общедоступное хранилище алгоритмов, которые могут анализировать видеоконтент для выявления дипфейков.

Почему это важно?

Учитывая многочисленные геополитические конфликты (Лю говорит, что видел множество созданных ИИ фейковых изображений и аудио, связанных с конфликтом между Израилем и ХАМАСом) и выборы (в этом году потенциальными участниками выборов станут больше половины населения земли), риск для превращения фейков в орудие манипуляций более чем серьезен.

3) Генное редактирование крупных фрагментов ДНК

В конце 2023 года регулирующие органы США и Великобритании одобрили первую в истории терапию генного редактирования на основе CRISPR для лечения серповидно-клеточной анемии и трансфузионно-зависимой β-талассемии — крупная победа в области редактирования генома как клинического инструмента.

Новая технология позволяет точно и целенаправленно заменять до 2 тысяч ДНК в геном человека.

Лечение на основе технологии CRISPR также вошла в топ-10 технологий 2024 года по версии MIT.

Почему это важно?

CRISPR и его производные обычно используют для отключения дефектных генов. Точная и программируемая вставка более крупных последовательностей ДНК, охватывающих тысячи нуклеотидов, сложна, но новые решения могут позволить ученым заменить важные сегменты дефектных генов или вставить полностью функциональные последовательности генов.

Стратегия замены генов может оказаться достаточной для смягчения последствий многих генетических заболеваний.

И такие методы актуальны не только для здоровья человека. Этот метод может быть широко полезен для придания сельскохозяйственным культурам устойчивости к болезням и патогенам.

4) Нейроинтерфейсы

У Пэт Беннет речь медленнее, чем у нас, и иногда она может использовать неправильное слово. Но учитывая, что болезнь ранее лишала ее возможности говорить, это выдающееся достижение. Выздоровление Беннетт стало возможным благодаря сложному устройству BCI (brain–computer interface, дословно - интерфейс "мозг-компьютер"), разработанному нейробиологом Стэнфордского университета Фрэнсисом Уиллеттом и его коллегами из американского консорциума BrainGate.

Пэтт, которая обрела возможность заново говорить с помощью интерфейса для мозга. Источник: Nature

Уиллетт и его коллеги имплантировали электроды в мозг Беннет, чтобы отслеживать активность нейронов, а затем обучили алгоритмы глубокого обучения переводить эти сигналы в речь. После нескольких недель тренировок Пэтт смогла произносить до 62 слов в минуту из словарного запаса в 125 тыс. слов (это более чем в два раза превышает словарный запас среднего носителя английского языка).

Отчасти этот прогресс обусловлен постоянным накоплением знаний о функциональной нейроанатомии мозга людей с различными неврологическими заболеваниями. Но эти знания были значительно расширены благодаря основанным на машинном обучении аналитическим методам, которые показывают, как лучше размещать электроды и расшифровывать улавливаемые сигналы.

Исследователи также применяют языковые модели на основе искусственного интеллекта, чтобы ускорить интерпретацию того, что пациенты пытаются сообщить.

В 2021 году Коллинджер и биомедицинский инженер Роберт Гонт из Питтсбургского университета имплантировали электроды в кору головного мозга человека, у которого были парализованы все четыре конечности, чтобы обеспечить контроль над роботизированной рукой и тактильную сенсорную обратную связь. Также проводятся клинические исследования по тестированию системы, которая позволяет парализованным людям управлять компьютером.

На днях Маск объявил, что Neuralink имплантировал свой чип в мозг первому пациенту, результаты пока хорошие. Так что это - тренд, и таких новостей будет больше

Сообщение от Маска в Х.com

Почему это важно?

Исследование BrainGate — одно из нескольких за последние годы, показывающих, как технология BCI может помочь людям с тяжелыми неврологическими нарушениями обрести утраченные способности.

Специалисты стремятся предоставить эту технологии пациентам с наиболее тяжелыми формами инвалидности. Но по мере развития возможностей BCI. они видят потенциал для лечения более умеренных когнитивных нарушений, а также состояний психического здоровья.

5) Супер-пупер разрешение

Именно так и обозначил Nature это направление исследований (по-другому и не скажешь).

Стефан Хелл, Эрик Бетциг и Уильям Мёрнер были удостоены Нобелевской премии по химии 2014 года за разрушение «дифракционного предела», ограничивающего пространственное разрешение световой микроскопии. Полученный в результате уровень детализации — порядка десятков нанометров — открыл широкий спектр экспериментов по визуализации на молекулярном уровне. Тем не менее, некоторые исследователи жаждут большего и добиваются прогресса.

Исследователи из Института междисциплинарных наук Макса Планка в Геттингене сделали первый шаг в конце 2022 года с помощью метода под названием MINSTED, который может распознавать отдельные флуоресцентные метки с точностью 2,3 ангстрема — примерно четверть нанометра. Метод одноэтапной наномасштабной микроскопии (ONE), разработанный группой нейробиологов из Университетского медицинского центра Геттингена (Германия), не достигает такого уровня разрешения. Однако микроскопия ONE дает беспрецедентную возможность напрямую отображать мелкие структурные детали отдельных белков и мультибелковых комплексов, как изолированно, так и в клетках.

Почему это важно?

Микроскопия ONE может позволить визуально диагностировать нарушения, такие как болезнь Паркинсона, по образцам крови. А также методы на основе супер разрешения могут помочь в лечении некоторых заболеваний.

6) Клеточные атласы

Прогресс в различных инициативах по клеточному атласу, основанный на достижениях в анализе отдельных клеток и методах «пространственной омики», может вскоре привести к созданию клеточной карты всех тканей, которого биологи жаждут. О пространственной омике подробнее можно прочитать тут.

Самая крупная и, возможно, самая амбициозная из этих инициатив, — «Атлас клеток человека» (HCA). Консорциум основан в 2016 году, в его состав входят около 3000 ученых почти из 100 стран, работающих с тканями 10 000 доноров. Еще предстоит проделать значительную работу, по оценкам ученых — не менее пяти лет, прежде чем HCA будет создан.

В прошлом году были проведены десятки исследований, демонстрирующих прогресс в создании атласов по конкретным органам с использованием аналитических инструментов, которые могут расшифровывать молекулярное содержимое на уровне отдельных клеток. В июне, например, HCA опубликовало комплексный анализ 49 наборов данных по легким человека

Почему это важно?

Данных атласа могут быть использованы для разработки лекарств, нацеленных на ткани и клетки. А наличие четкой карты легких, например, дает информацию об изменениях, которые происходят при таких заболеваниях, как фиброз легких и различных опухолях, даже при COVID-19.

7) 3D печать наноматериалов

Нано архитекторы могут производить легкие материалы с такими характеристиками как повышенная прочность, индивидуальное взаимодействие со светом или звуком, а также повышенная способность к катализу или сохранению энергии. Существует несколько стратегий создания таких наноматериалов, и за последние несколько лет ученые добились значительных успехов в преодолении ограничений, которые препятствовали более широкому внедрению этих методов.

Один из них — скорость. В 2019 году Сураб Саха, инженер из Технологического института Джорджии в Атланте, и инженер-механик Ши-Чи Чен из Китайского университета Гонконга, установили, что можно ускорить полимеризацию. Последующая работа исследователей, в том числе Чена, выявила другие пути быстрого нанопроизводства.

Другая проблема заключается в том, что не все материалы, например металлы, можно печатать напрямую посредством фотополимеризации. Но Джулия Грир, ученый-материаловед из Калифорнийского технологического института в Пасадене, придумала обходной путь. В 2022 году она и ее коллеги описали метод, в котором фотополимеризованные гидрогели служат микромасштабным шаблоном; затем они пропитываются металлом солями и обработаны таким образом, что металл принимает структуру шаблона, одновременно сжимаясь. Хотя этот метод изначально был разработан для микромасштабных структур, команда Грир использовала эту стратегию для нанопроизводства. Исследователи с энтузиазмом относятся к возможности создания наноструктур из прочных, тугоплавких металлов и сплавов.

Последний барьер — экономический — может оказаться самым трудным. Так, используемые во многих методах фотополимеризации системы на основе импульсного лазера стоят более 500 000 долларов. Но появляются более дешевые альтернативы. Например, физик Мартин Вегенер и его коллеги из Технологического института Карлсруэ в Германии исследовали более дешевые лазеры непрерывного действия. Они более компактны и потребляют меньше энергии.

Почему это важно?

Это позволит разрабатывать прочные наноархитектурные материалы, которые могут быть использованы для создания бронежилетов нового поколения или сверхпрочных и ударопрочных обшивок самолетов и других транспортных средств.

Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!

10 прорывных технологий 2024 года по версии MIT

То, что важно прямо сейчас и окажет самое большое влияние на развитие в мире, и главное — почему. Весь спектр новаций, от медицины и техники до промышленного развития и соцсетей, по версии одного из лучших технологических вузов мира.

Источник: MIT Technology Review
Где ждать прорывов в 2024 году

Билл Гейтс активно вовлечен в развитие новых технологий и инноваций - от медицины до ядерной энергетики. Представляю его экспертное мнение о том, в каких отраслях стоит ждать серьезных технологических изменений в ближайшее время.

Что такое омика / пространственная биология и зачем она нам нужна

Пространственная омика была признана методом 2020 года по версии журнала Nature Methods, а на Всемирном экономическом форуме в 2023 году была названа одной из 10 лучших новых технологий. Что такое омика и пространственная биология, чем они так важны для развития медицины и причем тут искусственный интеллект.

Карта генов человека. Кружки - группы генов. Размер кружка характеризует размер группы, а интенсивность цвета - уровень сходства генов. Опубликовано тут, первоисточник - статья в Nature
Заменит ли искусственный интеллект людей на рабочих местах?

Быстрое развитие ChatGPT поразило нас и одновременно зародило обеспокоенность, что ИИ отнимет наши рабочие места. Самсунг уже строит заводы без людей, бизнесмены заявляют о готовности заменять работников на ИИ. Что нас ждет?

К 2030 году уже 40% рабочих мест в мире могут оказаться под риском

Как искусственный интеллект поможет в борьбе с болезнями

По мере того, как ученые углубляются в понимание клеток и их взаимодействия, данных становится все больше, взаимосвязи между ними становятся все сложнее. И без помощи искусственного интеллекта в анализе и прогнозах уже не обойтись. Расскажу, как именно это отразится на медицинских исследованиях.

Визуализация развития клеток центральной нервной системы мыши, полученная в эксперименте с 2 млн. клеток | Изображение предоставлено доктором философии Коулом Трапнеллом
0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда