?

Log in

No account? Create an account

Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

ИИ предложил новый способ заглянуть в живую клетку человека
luckyea77


За много лет работы биологи разработали огромную библиотеку клеточных структур и соответствующих им данных. Изучение конкретных областей живой клетки включает поэтапный подход, определяющий, как отдельные части работают с другими, и клеточную маркировку. Институт клеточных наук Аллена запустил первую предиктивную 3D-модель живой клетки человека — Allen Integrated Cell — и она может «полностью изменить игру», по мнению ученых.

«Это новый способ заглянуть внутрь человеческих клеток», говори Рик Хорвиц, исполнительный директор Института клеточных наук Аллена. «Это похоже на наблюдение за всей клеткой в первый раз. В будущем это повлияет на открытие лекарств, исследование болезней и то, как мы выстраиваем фундаментальные исследования с участием человеческих клеток».

Чтобы создать прорывную модель, ученые провели редактирование генов огромного собрания живых клеток людей, чтобы включить флуоресцентные белковые метки, которые подсвечивают конкретные структуры внутри клеток. Ученые сделали десятки тысяч снимков светящихся клеток и использовали ИИ для создания вероятностной модели, которая предсказывает наиболее вероятную форму и расположение структур в любой клетке в зависимости от формы плазматической мембраны и ядра.

Затем ученые применили к этим снимкам другой алгоритм машинного обучения, который использовал то, что узнал из клеток с флуоресцентными метками, для поиска клеточных структур в клетках без флуоресцентных меток. Объединив все данные, система смогла произвести изображения, которые выглядят почти идентичными изображениям, полученным с помощью традиционной флуоресцентной микроскопии, которая может быть дорогостоящей и токсичной.

«До сих пор наша способность видеть происходящее внутри человеческих клеток была очень ограниченной», говорит Майкл Эловиц, профессор биологии, биоинженерии и прикладной физики в Калифорнийском технологическом институте. «Раньше мы могли видеть только те белки, которые выборочно отмечали. Но Allen Integrated Cell — это идеальный бесплатный обед. Мы имеем «шведский стол» из различных белков и органелл, ничего конкретно не подсвечивая. Это открывает совершенно новый и мощный способ изучения клеточной биологии».



promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 29
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное образование, бакалавриат, магистратура,…

Ученые смогли вылечить сахарный диабет 1-го типа
luckyea77


Группе исследователей из Японии и США удалось полностью вылечить сахарный диабет 1-го типа.

Сотрудники Медицинского центра Детского госпиталя Цинциннати и Йокогамского городского университета в ходе эксперимента с человеческими клетками, клетками мышей и индуцированными плюрипотентными стволовыми клетками смогли создать панкреатические островки. Они также носят название островков Лангерганса. И именно они отвечают за выработку инсулина клетками поджелудочной железы.

Сначала in vitro (то есть в пробирке) ученые наблюдали за тем, как «настоящие» островки Лангерганса работают и запускают процессы выработки необходимых гормонов. После этого из вышеописанного состава клеток эксперты сформировали подобные по строению структуры и пересадили их мышам, страдавшим от сахарного диабета 1-го типа. В итоге новые структуры уже in vivo (внутри организма) стали вырабатывать инсулин и контролировать уровень сахара в крови ровно так же, как это делали бы обычные клетки. Сейчас эксперты надеются на то, что им одобрят продолжение испытаний на человеке для того, чтобы выяснить, сработает ли созданный метод на людях. Сами авторы работы настроены весьма оптимистично:

«Мы считаем, что в будущем люди смогут избавиться от сахарного диабета лишь благодаря их собственным тканям, выращенным специально для них в лаборатории. Ведь такие ткани, помимо выработки инсулина, не отторгаются организмом».



Инженеры разработали метаматериал, заставляющий звуковые волны огибать объект
luckyea77


Ученые из Университета штата Пенсильвания показали устройство для маскировки объекта под водой. Оно заставляет звуковые волны огибать определенный объект, защищенный специальным метаматериалом — в результате он становится невидимым для сонара.

Команда ученых под руководством Аманды Хэнфорд разрабатывают метаматериал, структура которого заставляет звуковые волны огибать его. У таких метаматериалов очень необычные физические свойства, которые не встречаются в природе — например, отрицательная плотность энергии.
Read more...Collapse )

Море волнуется раз: как умнеет «морской бизнес» и где будущее уже наступило
luckyea77


Новые технологии приходят не только в финансы, производство и телеком, но и в морское дело. Технологии помогают быстрее доставлять грузы, сделать труд моряков эффективным, а судоходный бизнес — прибыльным. О том, как искусственный интеллект следит за моряками, подсказывает кораблям наиболее короткий путь в место назначения и помогает им избежать столкновений, рассказывает менеджер по развитию бизнеса в области судоходства Orange Business Services в России и СНГ Алексей Афонин.

Коммерческое судоходство


Примерно 90% коммерческих транспортных потоков проходит по морю и лишь 10% — по земле и воздуху. Большинство современных сухогрузов и транспортников иных типов — уже не обычные суда, а воплощение высокотехнологичной системы. Ее основные элементы — модули связи (как правило, спутниковые, сотовые и традиционные радио), датчики и сенсоры, а также компьютерные системы, обрабатывающие информацию, которая поступает с подсистем судна.

Пример: умный балкер из Китая Great Intelligence, транспортное судно, перевозящее каменный уголь и соль. Разработчики корабля использовали целый ряд современных «умных» систем для проверки работоспособности всех важных узлов судна с выявлением проблемных элементов при помощи IoT-устройств, анализа эффективности работы как отдельных подсистем Great Intelligence, так и всего судна в целом, определения оптимального курса исходя из затрат топлива и погодных условий.
Read more...Collapse )

Ярослав Холодов — о математике транспортных потоков, борьбе с пробками и транспорте будущего
luckyea77


Количество автомобилей растет, транспортные потоки становятся интенсивнее. Чтобы разруливать проблемы на дорогах, математики строят сложные теоретические модели, инженеры — беспилотные автомобили, а городские власти — новые развязки и парковки. Руководитель лаборатории интеллектуальных транспортных систем Университета Иннополис Ярослав Холодов рассказал «Хайтеку», как рассчитать загруженность трассы, не отслеживая поведение каждого водителя, зачем автомобилям открытая программная платформа и почему беспилотники — это общественный транспорт.

О дорогах

— В чем отличие вашего метода математического моделирования транспортных потоков от других подходов?

— Он позволяет моделировать весь транспортный поток как специальную жидкость или газ. Это макроскопический подход, при котором мы используем усреднённые параметры транспортного потока: скорость, интенсивность, плотность. При этом объём вычислений существенно ниже и производить его на компьютере можно значительно быстрее, чем при микроскопическом подходе. Последний учитывает поведение каждого водителя, но при критической плотности транспортного потока действия отдельных водителей на ситуацию не влияют и оценивать их бессмысленно.

— Многие страны и большие города стремятся ограничить пользование автомобилями — делают упор на платные парковки, велосипеды. Как это соотносится с темой моделирования транспортных потоков?

— Это всё можно включить в математическую модель. Например, задача оптимизации урбанистического пространства — где и сколько нужно парковок, где проложить велосипедную дорожку, где построить новую дорожную развязку — это та же задача многокритериальной оптимизации. Более того: специалисты рассчитывают матрицу корреспонденции — строят на карте городской транспортной сети маршруты и определяют количество людей, которые по ним проезжают в течение дня из одной точки в другую. Зная распределение этих транспортных потоков, можно понять, где узкое место, а где ситуация приближается к критической.
Read more...Collapse )