分类： 新闻

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人工智能技术保障工人安全：提升制造业安全

人工智能和工人安全：制造商如何利用人工智能来改善工人保护

人工智能可用于解决许多危险的工作场所因素。 通过简化流程，该技术可以限制员工接触嘈杂的环境、危险的任务和笨重的机器。

人工智能在制造业中的许多好处都集中在消除最常见的工作场所事故的原因上。 根据职业安全与健康管理局的说法，这些伤害包括“肌肉骨骼损伤，主要是由于用力过度举起和放下，以及被动力工业车辆和其他物料搬运设备撞击造成的。”

最危险的制造任务将从减少这些风险点中获益最多。

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https://www.supplychaindive.com/news/ai-manufacturing-workplace-safety-improvement/649575/

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人工智能引导发现新型抗衰老化合物

人工智能识别新的抗衰老候选药物

麻省理工学院、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所以及生物技术集成生物科学公司的科学家进行的新研究证明了人工智能发现新型抗衰老药物的潜力。

长寿。 Senolytics 是一种小分子，可抑制与年龄相关的过程，如纤维化、炎症以及癌症。 衰老细胞 – 也称为“僵尸细胞” – 是停止分裂并释放有毒化学物质的细胞。 它们是衰老的迹象。 衰老细胞与多种与年龄相关的疾病有关，例如癌症、心血管疾病、糖尿病和阿尔茨海默氏症。 但 senolytics 可以通过选择性地引起这些僵尸细胞的细胞凋亡或程序性死亡来对抗它们。 这项新研究减少了衰老小鼠的衰老细胞数量，并降低了衰老相关基因的表达，作者表示，这一结果“强调了利用深度学习发现衰老疗法的前景”[1]。

人工智能引导的筛选导致了三种候选药物的识别和评估。 将它们与目前正在研究的 senolytics 进行比较，发现其功效相当，但具有更优越的药物化学特性 [1]。

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AI identifies three new antiaging senolytic candidates

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揭示数字不朽——探索人工智能驱动的来世的可能性

发现数字永生：人工智能如何帮助我们永生
探索数字永生的迷人概念，以及人工智能对于实现这一概念的重要性。 该视频探讨了以数字方式保存意识、记忆和个性的迷人想法，这可以让我们永远生活在虚拟世界中。 探索最新的人工智能技术，例如思维上传、人工智能驱动的化身和先进的脑机交互，这些技术正在突破生活的界限。

我们将探讨数字永生的现状、其伦理意义及其未来前景。 了解人工智能驱动的虚拟助手的最新发展，例如 ChatGPT 和 Neuralink。 此外，了解挑战和未来的机遇。 数字永生会改变人类看待生、死和存在的方式吗？ 立即观看，发现可能性。

关键词：人工智能、数字永生（心灵上传）、脑机接口（Neuralink、ChatGPT）、虚拟来世、永恒存在、神经科学、伦理学和虚拟现实。

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极哉武器：释放人机协作力量

人类可以控制并连接看起来像蜘蛛的机械臂

吉在武器

该公司网站称，“半个多世纪以来，通过可穿戴机器人技术实现的吉在体（数字机器人）处于研究的前沿。”

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https://interestingengineering.com/innovation/ai-arms-controlled-by-humans

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解锁类脑人工智能：用于本地设备的大型尖峰神经元网络

人工智能研究揭示了类似于大脑的大型神经网络

HBP 合作伙伴荷兰国家数学和计算机科学研究所 CWI 的研究人员 Bojian Yun 和 Sander Bohte 在《自然机器智能》杂志上发表的一篇新论文中展示了人工智能的重要一步，可以应用于智能手机和 VR 等本地设备。 喜欢应用程序，同时维护隐私。

研究人员展示了新颖的学习方法与类脑神经元结构相结合如何能够快速有效地训练大规模尖峰神经网络。 可穿戴人工智能、语音识别和增强现实都是潜在的应用。

现代人工神经网络是人工智能革命的核心，它只是松散地基于生物神经元网络，例如大脑。 大脑是一个更大的网络，使用更少的能量并对外部刺激做出超快的反应。 尖峰神经网络是模仿生物神经元功能的特殊类型。 我们神经系统中的神经元很少交换电脉冲。

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https://techxplore.com/news/2023-05-large-brain-like-neural-networks-ai.html

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BacterIA 使用 AI 探索微生物组时加速细菌发现

AI 每天对细菌进行 10,000 次实验以加速发现

人工智能能够轻松筛选大量数据。 这项任务对于人类来说可能是一项乏味的任务，但对于人工智能来说却很容易。 BacterAI 是一个新平台，每天可以执行多达 10,000 次实验，以便更多地了解细菌并教授细菌以及我们如何工作。

人体内有数万亿微生物，几乎覆盖了内外所有表面。 有些对于某些身体功能至关重要，而另一些则可能使您生病。 研究人员不断发现我们的健康与微生物组的关系有多么密切。 然而，管理和探索所有数据仍然是一项艰巨的任务。

保罗·詹森是通讯作者。 他说，“我们对影响我们健康的大多数细菌了解不多。”了解细菌如何生长将有助于我们重新设计微生物组。

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https://newatlas.com/science/bacterai-10000-experiments-day-bacteria-artificial-intelligence