GPT-5 демонстрирует способность ускорять научные открытия в математике и биологии
OpenAI for Science опубликовала результаты 13 экспериментов, где GPT-5 помог решить математические задачи и ускорить исследования в биологии и физике.
Революция искусственного интеллекта в научных исследованиях. От предсказания структуры белков до поиска новых лекарств. Машинное обучение в физике, химии, биологии, астрономии.
OpenAI for Science опубликовала результаты 13 экспериментов, где GPT-5 помог решить математические задачи и ускорить исследования в биологии и физике.
BioCLIP 2 — ИИ-модель, обученная на 214 млн изображений организмов, способная анализировать экосистемы и определять межвидовые связи без явного обучения.
Физический эффект XIX века объясняет ключевой этап формирования эмбрионов, бросая вызов традиционным генетическим объяснениям развития организмов.
Google Quantum AI разработала квантовый алгоритм DQI, который решает сложные оптимизационные задачи через преобразование в задачи декодирования с демонстрацией квантового преимущества.
IBM перешла на этап B программы DARPA по созданию отказоустойчивого квантового компьютера к 2033 году с проверкой подходов независимыми экспертами.
Сравнение потенциала квантовых вычислений и искусственного интеллекта: какие технологии окажут большее влияние на будущее и с какими вызовами столкнутся.
DeepMind представила три проекта ИИ для экологии: прогнозирование вырубки лесов, картографирование видов и биоакустический мониторинг, что ускорит природоохранные усилия.
Google представила Gemini Enterprise — специализированную платформу ИИ для научных исследований, автоматизирующую рабочие процессы ученых и ускоряющую обработку экспериментальных данных.
ExpansionRx запускает открытый конкурс для тестирования моделей машинного обучения в прогнозировании ADMET-свойств фармацевтических соединений.
Google представила алгоритм Quantum Echoes для измерения корреляторов неупорядоченных во времени величин, демонстрирующий верифицируемое квантовое преимущество на 103 кубитах.