Революция искусственного интеллекта в научных исследованиях. От предсказания структуры белков до поиска новых лекарств. Машинное обучение в физике, химии, биологии, астрономии.
DeepMind с помощью модифицированных нейросетей обнаружила новые семейства неустойчивых сингулярностей в уравнениях гидродинамики, открывая новые возможности для решения математических проблем тысячелетия.
Stanford Medicine разработала CRISPR-GPT — ИИ-инструмент, который ускоряет проектирование генного редактирования и делает технологию CRISPR доступной для ученых без опыта.
Исследование UCSD показывает: космические полеты вызывают ускоренное старение клеток астронавтов. Стволовые клетки стареют десятилетиями всего за 45 дней на орбите.
AirForestry и Stilfold разрабатывают дроны для лесного хозяйства с использованием ИИ-оптимизированного дизайна и технологии криволинейного складывания.
Google Research и Move37 Labs создали первый масштабный бенчмарк NucleoBench для сравнения алгоритмов дизайна ДНК и РНК, разработав гибридный алгоритм AdaBeam.
MIT создает центр экзафлопсного моделирования экстремальных условий для гиперзвуковых полетов и космических аппаратов при финансировании $17.5 млн от Министерства энергетики США.
Google разработала ИИ-систему на базе Gemini, которая генерирует экспертный код для научных исследований, ускоряя открытия с месяцев до часов.
Стэнфордский физик Сурья Гангули возглавляет проект по фундаментальному исследованию ИИ, объединяя физиков и компьютерных ученых для понимания внутренних механизмов нейросетей.
Исследователи MIT разработали ИИ-систему FlowER, которая точно предсказывает химические реакции, строго соблюдая законы сохранения массы и энергии.
Microsoft и зоопарк Сиэтла тестируют ИИ-систему SPARROW для спасения тихоокеанской куницы — вида, почти исчезнувшего с Олимпийского полуострова.