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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से पता चलता है कि हम अपने शरीर की कोशिकाओं की आधी संरचनाओं को भी नहीं जान सकते हैं

हमें प्रभावित करने वाली कई बीमारियाँ कोशिका की खराबी से संबंधित होती हैं। उनका अधिक प्रभावी ढंग से इलाज करना संभव हो सकता है, लेकिन पहले वैज्ञानिकों को यह समझने की जरूरत है कि कोशिकाएं कैसे बनती हैं और कैसे कार्य करती हैं। जोड़ने से कृत्रिम होशियारी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो मेडिकल स्कूल (यूसीएसडी) के वैज्ञानिकों ने सूक्ष्म और जैव रासायनिक तकनीकों का उपयोग करते हुए मानव शरीर की कोशिकाओं को समझने में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है।


साथ माइक्रोस्कोप हम सेल संरचनाओं को सिंगल माइक्रोमीटर जितना छोटा देख सकते हैं। इसके विपरीत, जैव रासायनिक तकनीकें जो व्यक्तिगत प्रोटीन का उपयोग करती हैं, नैनोमीटर के आकार की संरचनाओं का अध्ययन करना संभव बनाती हैं, अर्थात एक माइक्रोमीटर का 1/1000वां। हालांकि, जीवन विज्ञान में एक बड़ी समस्या सूक्ष्म और नैनोस्केल के बीच कोशिका के अंदर क्या है, इसका ज्ञान पूरा करना है। यह इसके साथ मदद करने के लिए पाया गया है कृत्रिम होशियारी संभव है।

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पावर एफएक्स - गैर-प्रोग्रामर के लिए प्रोग्रामिंग

माइक्रोसॉफ्ट का प्रकाशन है पावर एफएक्स लोकप्रिय एक्सेल फ़ार्मुलों पर आधारित एक नई कम-कोड प्रोग्रामिंग भाषा की घोषणा की। कंपनी भाषा को एक के अंतर्गत रखती है ओपन सोर्स लाइसेंस उपलब्ध है और उसके विकास में मदद करने की उम्मीद है पावर प्लेटफॉर्म जैसे पावर ऑटोमेट या पावर वर्चुअल एजेंट और अंततः इस प्रकार के आवेदन के लिए एक मानक बन गया।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जीन थेरेपी के लिए वायरस में सुधार करता है

डिपेंडोविर्यूज़, या एडवोविर्यूज़ (एएवी) के साथ "संबद्ध" parvoviruses, अमेरिका में बहुत उपयोगी उपकरण हैं जीन थेरेपी। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे डीएनए को कोशिका में स्थानांतरित कर सकते हैं और मनुष्यों के लिए हानिरहित हैं। इसलिए, उन्हें बीमारियों से लड़ने के लिए आवश्यक आनुवंशिक जानकारी के वाहक के रूप में उपयोग किया जाता है।

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Apple उपकरणों में कमजोरियाँ। अपराधी पहले से ही उनका फायदा उठा रहे हैं

Apple के पास तीन के लिए पैच हैं शून्य दिन कमजोरियों IPhone, iPad और Apple TV ऑपरेटिंग सिस्टम में जारी। साइबर अपराधियों ने आईओएस, आईपैडओएस और टीवीओएस में सक्रिय रूप से कमजोरियों का फायदा उठाया। उल्लेखित सभी प्रणालियों के संस्करण 14.4 के साथ उन्हें पैच किया गया है।

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Facebook AI MRI परीक्षा में तेजी लाता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा छवि पुनर्निर्माण के समय को छोटा करता है चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग परीक्षा (MRI) महत्वपूर्ण है।

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पारंपरिक स्कैन के साथ एआई-त्वरित घुटने एमआरआई स्कैन की तुलना करने वाला पहला नैदानिक ​​अध्ययन बताता है कि एआई स्कैन न केवल पारंपरिक लोगों के साथ नैदानिक ​​रूप से विनिमेय हैं, बल्कि उच्च गुणवत्ता वाली छवियां भी प्रदान करते हैं। इस इंटरचेंबिलिटी स्टडी के परिणाम न्यूयॉर्क शहर के NYU लैंगोन हेल्थ और फेसबुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (FAIR) समूह द्वारा MRI स्कैनिंग प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए 2018 में शुरू की गई एक संयुक्त पहल है।
शोध को अमेरिकन जर्नल ऑफ रोएंटजेनोलॉजी में प्रकाशित किया गया था।

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एक जीवित जीव के डीएनए में डिजिटल जानकारी का सफल भंडारण

हार्ड ड्राइव और अन्य डेटा स्टोरेज सिस्टम आज भारी मात्रा में जानकारी संग्रहीत करते हैं। हालांकि, अतीत में चुंबकीय टेप या फ्लॉपी डिस्क की तरह, ये डिवाइस समय के साथ आउटडेटेड हो सकते हैं और हम उन डेटा तक पहुंच खो देंगे जो हम उन पर एकत्र करते हैं। यही कारण है कि वैज्ञानिकों ने डेटा को विधि में बदलने के लिए एक विधि विकसित की है डीएनए एक जीवित जीव रिकॉर्ड करने के लिए। इस प्रकार का "विपुल भंडारण“शायद भविष्य के भविष्य में अप्रचलित नहीं हो जाएगा।

सैन फ्रांसिस्को में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के सेठ शिपमैन, जो काम में शामिल नहीं थे, ने कोलंबिया विश्वविद्यालय से अपने सहयोगियों के प्रदर्शन की प्रशंसा की, लेकिन बताते हैं कि इस तरह के सिस्टम को व्यावहारिक अनुप्रयोग मिलने से पहले यह एक लंबा समय होगा।

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आगे के विवरण में पाया जा सकता है प्रकृति। (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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एआई भौतिकी की सबसे बड़ी अनसुलझी समस्याओं में से एक को हल करने में मदद करता है

ETH ज्यूरिख के शोधकर्ताओं ने पहली बार तरल यांत्रिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन से तरल पदार्थ में अशांति के मॉडलिंग को स्वचालित करने में सफलता प्राप्त की है। उनका दृष्टिकोण के संयोजन पर आधारित है अशांत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अशांत के साथ प्रवाह सिमुलेशनस्विस नेशनल सुपरकंप्यूटिंग सेंटर के पिज़ डेंट सुपरकंप्यूटर पर किए गए।

हाल ही में जर्नल में प्रकाशित शोध के विवरण के अनुसार प्रकृति मशीन इंटेलिजेंस प्रकाशित किया गया था, शोधकर्ताओं ने नए सुदृढीकरण मशीन लर्निंग (आरएल) एल्गोरिदम विकसित किए और उन्हें मॉडलिंग के लिए एक भौतिक दृष्टिकोण के साथ जोड़ा अशांति.

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उन्होंने एक रोबोट वैक्यूम क्लीनर पर हमला किया और उस कमरे में क्या चल रहा था, इस पर काम किया

संयुक्त राज्य अमेरिका और सिंगापुर के वैज्ञानिकों ने एक रोबोट वैक्यूम क्लीनर का उपयोग कमरों में ध्वनि पर प्रकाश डालने के लिए किया और टीवी कार्यक्रमों की पहचान उस कमरे में की जहां वैक्यूम क्लीनर स्थित था। प्रदर्शन और भी प्रभावशाली है स्टैंडअलोन वैक्यूम क्लीनर एक माइक्रोफोन से लैस नहीं हैं। इस काम से पता चलता है कि लिडार तकनीक वाले किसी भी उपकरण का उपयोग ईवसड्रॉपिंग के लिए किया जा सकता है।

हम घर पर इस प्रकार के उपकरणों का उपयोग वास्तव में इसके बारे में सोचने के बिना करते हैं। हमने दिखाया है कि हालांकि इस तरह के उपकरणों में माइक्रोफोन नहीं होता है, हम उनकी नेविगेशन प्रणाली को फिर से बातचीत पर बातचीत करने और गोपनीय जानकारी प्रकट करने के लिए लिख सकते हैं, मैरीलैंड विश्वविद्यालय के प्रोफेसर निरुपम रॉय कहते हैं।

में दास स्वायत्त रोबोट उपयोग किया गया लिडार प्रणाली लेज़रों की मदद से पर्यावरण की जांच करता है। उनका प्रकाश वैक्यूम क्लीनर के आसपास के क्षेत्र से परिलक्षित होता है और एक कमरे का नक्शा बनाने के लिए वैक्यूम क्लीनर के सेंसर में खिलाया जाता है। विशेषज्ञ कुछ समय से अनुमान लगा रहे हैं कि स्वायत्त वैक्यूम क्लीनर द्वारा बनाए गए नक्शे, जो अक्सर क्लाउड में संग्रहीत होते हैं, का उपयोग विज्ञापन के लिए किया जा सकता है।

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कृत्रिम बुद्धि को कैसे बाहर निकालना है - मानव बनाम मशीन।

ऐ कंप्यूटर सिस्टम हमारे जीवन के कई क्षेत्रों में अपना रास्ता तलाश रहे हैं और स्व-ड्राइविंग वाहनों से लेकर स्वायत्त खोज और बचाव रोबोट के लिए डॉक्टरों की सहायता करने के लिए बड़ी क्षमता प्रदान करते हैं।

हालांकि, प्रमुख अनसुलझी समस्याओं में से एक, विशेष रूप से एआई की शाखा के साथ "तंत्रिका नेटवर्क" के रूप में जाना जाता है, यह है कि वैज्ञानिक अक्सर यह नहीं समझा सकते हैं कि चीजें गलत क्यों होती हैं। यह एआई सिस्टम के भीतर निर्णय लेने की प्रक्रिया की समझ की कमी के कारण है। इस समस्या को "ब्लैक बॉक्स" समस्या के रूप में जाना जाता है।

कौन होशियार है?

लैंकेस्टर विश्वविद्यालय द्वारा 15 महीने की एक नई शोध परियोजना, जिसमें लिवरपूल विश्वविद्यालय भी शामिल है, का उद्देश्य ब्लैक बॉक्स समस्या के रहस्यों को खोलना है और एक नया तरीका ढूंढना है।गहरी सीख"एआई कंप्यूटर मॉडल का पता लगाएं जो निर्णय पारदर्शी और व्याख्यात्मक बनाते हैं।

परियोजना "जिम्मेदार और व्याख्यात्मक स्वायत्त रोबोटिक लर्निंग सिस्टम की ओर"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम विकसित करने के लिए सुरक्षा ऑडिटिंग और परीक्षण प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला विकसित करेगा। यह सुनिश्चित करने में मदद करेगा कि सिस्टम द्वारा किए गए निर्णय मजबूत और समझाने योग्य हैं।

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