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양자 멤리스터, 뉴로모픽 양자 아키텍처 시대를 열다

오스트리아와 이탈리아의 연구원들은 "퀀텀 멤리스토할 수 있는 r" 일관된 양자 정보 단일 광자의 중첩 형태로. 이러한 장치는 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하도록 설계된 뉴로모픽 아키텍처의 양자 버전의 기초를 형성할 수 있습니다.


Der 멤리스터 전자 부품의 네 번째 기본 유형입니다. 우리는 저항, 커패시터 및 인덕터에 대해 오랫동안 알고 있었습니다. 1971년, 캘리포니아의 Leon Chua 교수는 자신이 멤리스터 명명 된. 이러한 장치는 거의 40년 후인 2008년에 개발되었습니다. 멤 리스터 처음 생각했던 것보다 더 유용하다는 것이 빠르게 입증되었으며 XNUMX년 전 뉴런과 유사하게 기능하는 장치를 만드는 데 사용되었습니다. 이 전자 소자에 대한 연구가 진행 중이며 최신 개발은 양자 기술과의 결합입니다.


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인공 지능은 피부 알레르기 테스트를 평가하는 데 도움이 됩니다.

폴란드 과학자들은 스킨로직- 보다 효율적인 피부 알레르기 테스트와 보다 신뢰할 수 있는 결과를 가능하게 하는 솔루션 개발. 이 방법은 비디오 및 열화상 카메라와 이미지를 마지막 픽셀까지 분석하는 시스템을 사용합니다.

설명된 솔루션의 저자는 바르샤바 공과 대학 전자 정보 기술 학부, Jacek Stępień 교수 팀(Milton Essex 회사) 및 Military Medical Institute의 전문가입니다.

임상 테스트는 매우 좋은 결과를 보였습니다. 시스템은 드문 경우를 포함하여 최대 98%의 사례를 정확하게 식별합니다. Allergien. 또한, 스킨로직 최대 직경 0,3mm의 병변을 감지할 수 있습니다.

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인공 지능은 눈을 검사하고 심장 마비의 위험을 계산합니다

리즈 대학교 시스템에서 인공 지능(AI) 검안사 또는 검안사를 정기적으로 방문하는 동안 촬영한 안과 스캔을 분석하고 심장마비 위험이 높은 사람을 식별합니다. 시스템의 변화를 분석합니다. 소형 혈관 우리가 알고 있는 망막의 더 넓은 심혈관 문제 점.

리즈에 기반을 둔 전문가들은 딥 러닝 기술을 사용하여 AI가 스캔을 자동으로 읽고 내년 안에 심장마비를 일으킬 가능성이 가장 높은 사람을 식별하도록 훈련했습니다.

시스템 자연 기계 지능 70-80%의 정확도가 특징이며 개발자에 따르면 진단에 사용할 수 있습니다. 심혈관 질환 사용하십시오.

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인공 지능은 우리가 신체 세포 구조의 절반조차 알지 못할 수 있음을 보여줍니다

우리에게 영향을 미치는 많은 질병은 세포 기능 장애와 관련이 있습니다. 더 효과적으로 치료하는 것이 가능할 수도 있지만 먼저 과학자들은 세포가 어떻게 만들어지고 기능하는지 정확히 이해해야 합니다. 결합하여 인공 지능 UCSD(University of California, San Diego Medical School)의 과학자들은 현미경 및 생화학적 기술을 사용하여 인체 세포를 이해하는 데 중요한 단계를 거쳤습니다.


현미경 우리는 단일 마이크로미터만큼 작은 세포 구조를 볼 수 있습니다. 대조적으로, 개별 단백질을 사용하는 생화학적 기술은 나노미터, 즉 마이크로미터의 1/1000 크기의 구조를 연구하는 것을 가능하게 합니다. 그러나 생명 과학의 주요 문제는 마이크로와 나노 사이에서 세포 내부에 무엇이 있는지에 대한 지식을 완성하는 것입니다. 이에 도움이 되는 것으로 밝혀졌다 인공 지능 가능합니다.

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Power Fx-프로그래머가 아닌 사용자를위한 프로그래밍

Microsoft 출판이있다 파워 FX 인기있는 Excel 수식을 기반으로하는 새로운 로우 코드 프로그래밍 언어를 발표했습니다. 회사는 언어를 하나의 오픈 소스 라이선스 사용 가능하고 그의 개발을 돕기를 희망합니다 Power Automate 또는 Power Virtual Agent와 같은 Power 플랫폼 결국 이러한 유형의 응용 프로그램의 표준이됩니다.

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인공 지능은 유전자 치료를 위해 바이러스를 개선합니다

아데노 바이러스 (AAV)와 "관련된"의존성 바이러스 또는 파보 바이러스는 미국에서 매우 유용한 도구입니다. 유전자 치료. DNA를 세포로 옮길 수 있고 인간에게 무해하기 때문입니다. 따라서 그들은 질병과 싸우는 데 필요한 유전 정보의 운반자로 사용됩니다.

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Facebook AI로 MRI 시험 가속화

인공 지능 (AI)에 의한 이미지 재구성은 자기 공명 영상 검사 (MRI) 중요합니다.

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AI 가속 무릎 MRI 스캔을 기존 스캔과 비교하는 첫 번째 임상 연구는 AI 스캔이 기존 스캔과 진 단적으로 상호 교환 될 수있을뿐만 아니라 더 높은 품질의 이미지를 제공한다는 것을 보여줍니다. 이 상호 교환 성 연구의 결과는 MRI 스캔 프로세스를 가속화하기 위해 뉴욕시의 NYU Langone Health와 Facebook 인공 지능 연구 (FAIR) 그룹이 2018 년에 시작한 공동 이니셔티브의 핵심 이정표입니다.
이 연구는 American Journal of Roentgenology에 게재되었습니다.

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살아있는 유기체의 DNA에 디지털 정보를 성공적으로 저장

하드 드라이브 및 기타 데이터 저장 시스템은 오늘날 엄청난 양의 정보를 저장합니다. 그러나 과거의 자기 테이프 또는 플로피 디스크와 마찬가지로 이러한 장치는 시간이 지남에 따라 구식이 될 수 있으며 수집 한 데이터에 액세스 할 수 없게됩니다. 그래서 과학자들은 데이터를 DNA 살아있는 유기체를 기록합니다. 이런 종류의 "대용량 저장"아마 가까운 장래에 쓸모 없게되지 않을 것입니다.

이 작업에 참여하지 않은 샌프란시스코 캘리포니아 대학의 Seth Shipman은 컬럼비아 대학 동료들의 성과를 칭찬했지만 이러한 시스템이 실제 적용되기까지는 오랜 시간이 걸릴 것이라고 지적합니다.

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자세한 내용은 자연. (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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