Революция искусственного интеллекта в научных исследованиях. От предсказания структуры белков до поиска новых лекарств. Машинное обучение в физике, химии, биологии, астрономии.
Google представила алгоритм Quantum Echoes для измерения корреляторов неупорядоченных во времени величин, демонстрирующий верифицируемое квантовое преимущество на 103 кубитах.
Hugging Face представила PromoterGPT — специализированную языковую модель для анализа промоутеров ДНК, которая точно идентифицирует регуляторные генетические последовательности.
Исследователи используют GPU NVIDIA для ускорения моделирования прибрежных наводнений в 9 раз, помогая защитить экосистемы и разработать инновационные страховые решения.
Google научила Gemini находить взрывающиеся звезды с точностью 93%, используя всего 15 примеров для обучения. Модель не только классифицирует космические события, но и объясняет свои решения.
DeepMind сотрудничает с Commonwealth Fusion Systems для применения ИИ в управлении термоядерным синтезом. Искусственный интеллект оптимизирует работу реактора SPARC через симуляцию плазмы и обучение с подкреплением.
Эксперты раскрыли техники съемки двух зеленых комет Леммон и SWAN. Подробное руководство по настройкам камер и поиску небесных тел для астрофотографов.
Австралийские ученые доказали, что бактерии способны выживать при космических запусках и возвращении на Землю, что меняет подходы к планетарной защите.
Квантовые точки и нитрид галлия революционизируют солнечную энергетику, повышая эффективность панелей и создавая прозрачные солнечные окна для зданий.
Исследователи MIT разрабатывают методы снижения энергопотребления генеративного ИИ, включая оптимизацию обучения моделей и использование энергоэффективного оборудования.
ИИ-инструменты радикально снижают стоимость производства «научных» материалов, создавая угрозу затопления рецензируемой литературы корпоративно ангажированными публикациями.