我们中的一员! 工程师欺骗鱼群接受机器人锦鲤
单独游泳的鱼往往会很谨慎并避开机器鱼模仿者,但鱼群更有可能接受它作为自己的鱼,甚至抛弃其他鱼来跟随它。
这是北京大学和中国农业大学工程师的结论,他们建造了一个逼真的锦鲤机器人,并在水箱中与真鱼一起对其进行了测试。
来源和详细信息:
https://cosmosmagazine.com/technology/engineers-fool-fish-school-into-accepting-robotic-koi/

先须挽取银河水,后方栽种太华山
我们中的一员! 工程师欺骗鱼群接受机器人锦鲤
单独游泳的鱼往往会很谨慎并避开机器鱼模仿者,但鱼群更有可能接受它作为自己的鱼,甚至抛弃其他鱼来跟随它。
这是北京大学和中国农业大学工程师的结论,他们建造了一个逼真的锦鲤机器人,并在水箱中与真鱼一起对其进行了测试。
来源和详细信息:
https://cosmosmagazine.com/technology/engineers-fool-fish-school-into-accepting-robotic-koi/
人工智能可以识别针对“僵尸细胞”的抗衰老药物
综合生物科学公司的研究人员在《自然衰老》五月版上发表了一篇新文章。 该公司将合成生物学与机器学习相结合来应对衰老问题。 该出版物展示了人工智能 (AI) 的强大功能,它用于发现新型的 senolytic 分子,这是一种小分子类别,因其抑制年龄相关过程(如纤维化和炎症)的能力而受到研究。
论文《Discovering Small-Molecular Senolytics With Deep Neural Networks》是与麻省理工学院、麻省理工学院博德研究所、哈佛大学和麻省理工学院的研究人员合作撰写的。 它描述了超过 800,000 种化合物的人工智能引导筛选,揭示了三种候选药物,与正在研究的 senolytics 相比,具有相似的功效和更优异的药物化学特性。
黄菲利克斯博士 是该出版物的联合创始人和第一作者。 他说:“这项研究代表了长寿研究以及人工智能在药物发现中的应用的一个重要里程碑。”这些数据表明我们可以在计算机中探索化学空间,并提出多种抗衰老方法 与正在研究的最有希望的例子相比,这些候选化合物在临床上更有可能取得成功。
来源和详细信息:
https://phys.org/news/2023-05-artificial-intelligence-anti-aging-drug-candidates.html
很快,你 iPhone 的人工智能大脑将能够用你自己的声音说话
培训非常灵活,因为该系统旨在帮助那些因认知或运动障碍而失声的人。 如果您无法完成 15 分钟的训练课程,您可以停止并重新开始,直到完成所有句子。 培训系统也是自我引导的,因此您无需点击屏幕。
Personal Vocie 是一种存储常用短语的方法,例如“你好吗?”、“谢谢你”和“浴室在哪里?”
个人语音将位于 iPhone、iPad 和 Mac 上的“设置/辅助功能”下,并可与任何运行 Apple 芯片的设备配合使用。 目前,它仅提供英文版本。
来源和详细信息:
https://www.techradar.com/news/your-iphones-ai-brain-will-soon-be-able-to-speak-in-your-voice
观看 AI 和超级计算机模拟 4400 万个原子
人工智能用于对大量原子进行建模。
亚历克斯·威尔金斯
来源和详细信息:
https://www.newscientist.com/article/2373022-watch-44-million-atoms-simulated-using-ai-and-a-supercomputer/
人工智能硬件可以通过运行压缩算法来模拟最复杂的自然系统
HPC 已成为处理大型数据集和模拟最复杂的自然系统的重要工具。 由于摩尔定律规定计算能力每两年翻一番,研究人员很难开发更复杂的模型。 内存带宽也跟不上。 科学家可以通过使用运行压缩算法的人工智能硬件来加速模拟。
领导该团队的计算机科学家 Hatem Ltaief 正在正面解决这个问题。 他使用专为人工智能设计的硬件来帮助科学家改进他们的代码。 他们在一篇期刊文章中报告称,模拟速度可以提高 150 倍。 这包括气候建模、天文学和地震成像以及无线通信。
Ltaief 和他的同事们已经证明,科学家们通过执行不必要的计算“过度求解”了他们的模型。
来源和详细信息:
https://techxplore.com/news/2023-05-compression-algorithms-ai-hardware-simulate.html
AI 胜利:ChatGPT 通过放射学考试
摘要:ChatGPT 成功通过了委员会式放射学考试,展示了其在医学领域的潜力。 该研究使用了 150 个多项选择题,模仿了加拿大皇家学院考试和美国放射学委员会考试的风格和难度级别。
ChatGPT 基于 GPT-3.5,回答正确率为 69%,略低于 70% 的及格分数。 GPT-4 已更新,得分为 81%。 这是一个显着的进步,尤其是在高阶问题上。
来源和详细信息:
基于行业责任的技术:定义
7 月 11 日至 12 日在旧金山与高层管理人员一起了解领导者如何整合人工智能和优化投资以取得成功。 了解更多。
ChatGPT 或 DALL-E 等基于人工智能的软件的到来,因其动态功能以及惊人的潜力而令人眼花缭乱、令人不安。 关于人工智能的争论围绕着广泛的哲学问题和公众的反应。 人们对这一切有何反应?
来源和详细信息:
Friend or foe: Defining industry responsibility for AI-based technology
第一张完整的果蝇大脑图与人工智能神经网络有着惊人的相似之处
研究人员绘制了 12 年来果蝇幼虫的整个大脑图谱。 他们记录了 3,016 个神经元连接和 3,016 个神经元。 这对于神经科学来说是一件大事。
来源和详细信息:
https://gizmodo.com/first-complete-map-fly-brain-neuroscience-1850206820