robomeow
О науке, роботах и искусственном интеллекте
https://vk.com/robomeow
https://t.me/robomeow
Награды:
81К рейтинг
124 подписчика
82 подписки
141 пост
50 в горячем
Старые медицинские фотографии
Одна из первых операций с принением паров эфира в качестве анестетика. Бостон, 1847 год.
Медсестры с медицинским оборудованием, 1868 год.
Доктор ставит ветерану гражданской войны укол морфия. Морфий использовался в качестве обезбаливающего для раненых после войны и привел к появлению большого количества наркоманов в последующие годы. Фото сделано в 1880 году.
Французский каталог рентгеновских снимков, 1902 год.
Альбом с фотопортретами врачей, 1911 год.
«Стерео-клиника» доктора Говарда Келли. Содержит тысячи фотографий операций, проведенных между 1908 и 1918 годами. С помощью стереоскопа обучающиеся врачи могли рассматривать подробные трехмерные детали операций.
Показать полностью
7
Власти Сингапура одобрили продажу выращенного в лаборатории куриного мяса
Министерство еды Сингапура (Singapore Food Agency) провело проверку куриного мяса, выращиваемого в лаборатории американского стартапа Eat Just, и одобрило его продажу в магазинах и ресторанах Сингапура.
Показать полностью
3D-печать иделий из металла на обычном 3D-принтере
Металлические шестеренки на картинке были напечатаны на обычном 3D-принтере. Эту методику печати разработал немецкий стартап TIWARI при поддержке Европейского космического агентства. Соль заключается в следующем:
1. Деталь печатается на обычном 3D-принтере из специального филамента, состоящего из термопластика и металлических частиц.
2. После печати деталь подвергается термообработке, при этом пластик удаляется и у вас остается металлическая деталь.
Показать полностью
1
Ученые из Сиднея научились создавать наноштрихкоды размером около 200 нм
Ученые разработали методику модуляции роста кристаллов, которая позволяет им с высокой точностью кодировать оптическую информацию. Эта технология позволяет создавать нанопалочки со «штрихкодом», вживлять их в органические структуры и позднее использовать для идентификации протекающих в организмах процессов.
ИИ AlphaFold добился беспрецедентной точности в предсказании структуры белков
Внутри каждой клетки вашего тела трудятся миллиарды миниатюрных механизмов. Они переносят кислород в крови, позволяют глазам видеть свет и помогают двигаться вашим мышцам. Эти механизмы называются «белки», и они принимают участие в каждом биологическом процессе во всех живых организмах. Каждый белок имеет определенную трехмерную структуру, которая определяет, что он делает и как он работает. На сегодняшний день нам известно более 200 миллионов белков, и их количество постоянно растет. Однако мы знаем точную трехмерную структуру лишь малой части этого многообразия белков.
Если белок распрямить, он станет похож на нить, на которую нанизаны бусинки-аминокислоты, всего 20 видов. Взаимодействия между этими аминокислотами заставляют белок сворачиваться и принимать конкретную форму из бесконечного многообразия возможностей. В течение десятилетий, сообщество ученых работает над определением формы белка по последовательности его аминокислот. Это важная задача современной биологии. Мы создали систему искусственного интеллекта AlphaFold, чтобы помочь решить эту задачу. Мы обучили систему на 100 тысячах белков с известной трехмерной структурой. Теперь система может точно предсказать форму белка по последовательности аминокислот.
Предсказания AlphaFold поспособствуют прогрессу в самых разных областях. В будущем мы сможем более быстро понимать механизмы новых заболеваний и разрабатывать лекарства для борьбы с ними. Мы сможем использовать энзимы для переработки пластиковых отходов, и даже фиксировать углекислый газ из атмосферы. Все это с помощью белков. Предстоит еще много работы, но распознание формы белков по последовательности аминокислот поможет ученым лучше понимать природу и живую материю.
На соревновании CASP 2020 (Critical Assessment of protein Structure Prediction) система AlphaFold добилась беспрецедентной точности в предсказании структуры белков. Медианное значение GDT (Global distance test) 92.4 соответствует ошибке предсказания, примерно равной 0.1 нанометра.
Показать полностью
1