Если мы хотим сделать новый антибиотик, мы сначала должны решить, что именно в бактериальной клетке мы хотим испортить. Это может быть, например, какой-нибудь фермент, необходимый для постройки клеточной стенки, или фермент, участвующий в синтезе белков. Зная структуру молекулы-мишени, мы конструируем молекулу антибиотика, который будет связываться с мишенью и отключать её.

При этом мы,
Подробности
конечно, помним, что антибактериальных веществ на свете существует множество, так что мы можем взять какое-нибудь готовое вещество и усовершенствовать его, добавив к нему химические группы, которые, как нам кажется, должны повысить его эффективность. Проблема в том, как из огромного количества уже существующих и потенциально возможных соединений выбрать наиболее перспективное. Здесь не мог не появиться искусственный интеллект, и в статье, которая вышла на днях в Cell, речь идёт как раз об антибиотике, в прямом смысле созданном машинным алгоритмом.

Исследователи из Массачусетского технологического института создали нейросеть – алгоритм, который учился выбирать среди моря химических соединений те, которые лучше всего подавляют рост бактерий. Программу тренировали на кишечной палочке и 2335 молекулах, среди которых были как медицинские антибиотики, так и разнообразные вещества животного, растительного и микробного происхождения с антибактериальной активностью; кроме них, были вещества без антибактериальной активности. Сами исследователи и так знали всё про эти молекулы, но сейчас нужно было, чтобы нейросеть, сравнивая вещества между собой, научилась по структуре определять антибиотики.

Алгоритм создавали с двумя важными условиями: ему не давали информации о том, что за механизм действия у того или иного вещества, и в самих молекулах не было отмечено никаких химических групп. При «человеческом» анализе химики и биологи всегда держат в уме, на какие процессы в бактериальной клетке действует молекула, и какие группы атомов к ней нужно прицепить или убрать, чтобы она действовала эффективнее – то о чём мы говорили в начале. Так вот, алгоритм запрограммировали так, чтобы он такими категориями не думал.

После обучения на тренировочных 2335 молекулах нейросети дали примерно 6000 потенциальных лекарственных молекул, которые сейчас только изучаются и про которых неизвестно, как они действуют на бактерий. Задача была та же – найти вещества, подавляющие рост кишечной палочки. Из этих более чем 6000 нейросеть выбрала около сотни. Их протестировали на настоящих микробах, и оказалось, что одна из молекул, которую изучают как потенциальное лекарство от диабета, может быть весьма эффективным антибиотиком.
Он уже "поздоровался" с вечностью. Это деменция. Господа, поздоровайтесь с нашим новым другом, искусственным интеллектом, который разработан у нас, в России, господином Чубайсом, Петром Ивановым из Сколково, и нашими доблестными офицерами из федеральной службы безопасности, господином Патрушевым и его коллегами, в сотрудничестве с воинами Росгвардии во главе генералом армии Золотовым, при поддержк
Подробности
е Генерального штаба военно-космических сил РФ, и другими нашими заслуженными учеными и изобретателями, при поддержке партии Единой России и всея Руси! Аминь!
Нейросеть носит название GauGAN, которое она получила в честь живописца Поля Гогена, чьи работы относят к направлению постимпрессионизма. Она представляет собой генеративно-состязательную сеть (GAN). В нее входит две сети, которые называют генератором и дискриминатором. Генератор создает изображение, а дискриминатор, обученный на реальных фотографиях, подсказывает, как его необходимо исправить.
Подробности
Интерфейс приложения состоит из трех инструментов: кисти, карандаша и заливки. Помимо них, доступны различные текстуры — от неба до камней и деревьев. Достаточно выбрать нужную текстуру, задать форму, залить, и нейросеть сама создаст на ее месте реалистичный объект. Для тренировки искусственного интеллекта (ИИ) использовали один миллион фотографий, большую часть которых взяли с портала Flickr. Вице-президент по прикладным исследованиям в области ИИ Брайан Катандзаро (Bryan Catanzaro) заверил, что они соблюдали авторское право. Создатели отмечают, что нейросеть способна менять время суток и времена года. К примеру, если указать зиму, то изменится не только ландшафт, который теперь покроется снегом, но и небо — оно станет облачным и серым. То же касается и деревьев, которые скинут листья. При этом GauGAN понимает, когда объекты стоят перед водной гладью, и отражает их там. Алгоритм мультимодальный: даже по двум одинаковым эскизам он создаст два отличающихся изображения. Во время демонстрации программа производила все процессы за секунды в режиме реального времени. Брайан Катандзаро сказал, что такие результаты получились благодаря графическому процессору Titan. Однако, по его словам, с некоторыми доработками алгоритм сможет работать практически на любой платформе, но процесс преобразования займет больше времени.
Соревнование с экспериментальным характером прошло на юридической онлайн-платформе LawGeex под наблюдением профессоров из Стэнфордского университета, Школы права Университета Дьюка и Университета Южной Калифорнии. За право «лучшего» боролись 20 высококвалифицированных юристов и специально обученная система. За четыре часа участники должны были изучить пять соглашений о неразглашении информации и в
Подробности
ыявить 30 нарушений, некоторые из которых требовали арбитражного суда и возмещения ущерба. Их оценивали по тому, насколько точно они могли определить каждый из случаев. В результате нейросеть достигла 95-процентной точности в толковании разных пунктов соглашения, в то время как точность специалистов составила 85%. Более того, искусственный интеллект справился с заданием всего за 26 секунд, а юристам на это потребовалось более полутора часов – 92 минуты. Самый высокий показатель компьютера – 100% точности в решении одного из вопросов, у человека же он не превысил 97%. Грант Гуловсен (Grant Gulovsen), эксперт по интеллектуальной собственности и один из участников соревнования, сказал, что поставленные перед ними задачи были очень похожи на те, с которым ему и его коллегам приходится сталкиваться каждый день. Кстати, он признался, что не чувствует себя побежденным, так как считает, что машинное обучение в будущем облегчит работу юристов и даст им возможность сосредоточиться на тех кейсах, которые всегда будут требовать «человеческого» подхода. Не так давно консалтинговая компания McKinsey опубликовала отчет под названием «Потерянные и найденные рабочие места: перемещения рабочей силы во время автоматизации», в котором говорилось о том, что в течение 13 лет примерно 800 млн работников по всему миру могут быть замещены машинами. По мнению авторов отчета, уже сейчас можно автоматизировать около 60% работы, выполняемой людьми. В зоне риска находятся в основном сотрудники общепита и операторы машин, а вот садовников, сантехников и нянь боты заменят с меньшей вероятностью.
Руководство социальной сети Facebook вынуждено было отключить свою систему искусственного интеллекта, после того как машины начали общаться на собственном, несуществующем языке, который люди не понимали.

Система использует чат-боты, которые изначально создавались для общения с живыми людьми, но постепенно начали общаться между собой. Сначала они общались на английском языке, но в какой
Подробности
-то момент начали переписываться на языке, который они сами создали в процессе развития программы.

В американских СМИ появились отрывки из "диалогов", которые вели между собой виртуальные собеседники [орфография и пунктуация сохранены]. Боб: Я могу могуЯЯ все остальное. Элис: Шары имеют ноль для меня для меня для меня для меня для меня.

Как поясняет издание Digital Journal, системы искусственного интеллекта опираются на принцип "поощрения", то есть продолжают действия при условии, что это принесет им определенную "пользу". В определенный момент они не получили от операторов сигнал поощрения на использование английского языка, поэтому и решили создать свой собственный.

Издание Tech Times отмечает, что у роботов изначально не было ограничений в выборе языка, поэтому постепенно они и создали свой язык, на котором они могут общаться проще и быстрее, чем на английском. -->>
С 1 марта 2017 года на аптеки будут накладываться штрафы за свободную продажу рецептурных лекарственных препаратов. Решение, конечно, правильное, но непонятно, как его выполнить. Ведь для того, чтобы получить рецепт, надо пойти к врачу. В нашей стране есть места, где до ближайшего врача надо добираться 40 км, а то и больше. Родственники покупают пенсионерам лекарства на полдеревни. Да и в город
Подробности
ах не сказать чтобы так просто было прийти на прием к врачу. Разве что в платный центр..
Нейробиологи из Медицинского центра университета им. Дьюка представили новый тип интерфейса между мозгом и компьютером, который позволяет объединять мозги нескольких живых существ в одну вычислительную сеть. В опубликованных работах были описаны эксперименты, в котором мозги нескольких животных работали сообща ради достижения общей цели. Для эксперимента учёные вживляли электроды непосредственно в
Подробности
мозг млекопитающих.

В двух независимых экспериментах учёные проверяли возможности т.н. Brainet — мозговой сети, связывая в одном из них мозги нескольких обезьян, а в другом — нескольких крыс. Животные в обоих экспериментах могли обмениваться сенсорной информацией и совместно управлять моторикой, чтобы достигать поставленных целей или проводить вычисления.

В одном эксперименте объединённые в сеть мозги трёх макаков-резусов управляли виртуальной рукой, которая должна была схватить некий движущийся объект. На движения руки влияла мозговая деятельность всех животных. Каждая из обезьян контролировала движения виртуальной руки по двум осям. В связи с этим удачно двигать рукой и схватить виртуальный объект они могли только в том случае, если хотя бы две из них синхронизировали мозговые сигналы.

В ходе эксперимента обезьяны обучались управлению виртуальным манипулятором и со временем успешно подстроились под него. Затем, в следующей фазе эксперимента, обезьянам оставили контроль над движениями виртуальной руки только по одной оси. Через несколько дней они научились успешно действовать сообща и при таких ограничениях. -->>
Экспериментальный антибиотик «тейксобактин» может стать лекарством против инфекций, которые ежегодно убивают сотни тысяч людей: он поможет бороться с устойчивым к антибиотикам золотистым стафилококком и с туберкулёзом.

Золотистый стафилококк прекрасно чувствует себя в носовых проходах и подмышечных областях здоровых людей. Его носителями являются от 30% до 50% детей в возрасте 4-6 лет и
Подробности
15-20% взрослых. Метициллин-резистентная разновидность золотистого стафилококка только в США уносит жизни более 20 тысяч человек в год, около 30% от всех заболевших.

Туберкулез — распространенное в мире инфекционное заболевание, поражающее лёгкие и другие органы. Эта болезнь передается от человека к человеку через капли из глотки и легких. Одна из самых сложных для лечения разновидностей — туберкулез с множественной лекарственной устойчивостью: он не реагирует на изониазид и рифампицин, два самых мощных противотуберкулезных препарата. В 2012 году эта разновидность была диагностирована у 450 000 человек. По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2013 от туберкулеза умерли 1,5 миллиона человек.

Проблема лечения усложняется тем, что бактерии становятся устойчивыми к антибиотикам.

Новый антибиотик, который может изменить картину смертности от этих болезней, ученые достали практически из грязи: в ходе изучения бактерий на травяных полях Новой Англии, штата Мэн. Он был получен в результате совместных трудов ученых из Германии, Великобритании и США. «Тейксобактин» был выделен из бактерии Eleftheria terrae.

Тестирование «тейксобактина» на лабораторных мышах показало, что он способен излечить животное от мультирезистентного штамма золотистого стафилококка, при этом не было отмечено никаких побочных эффектов. Тестирование «in vitro», то есть «в стекле», показало способность антибиотика уничтожать резистентные штаммы ряда инфекций, таких как возбудитель сибирской язвы, возбудителя диареи — клостридии, туберкулезной палочки и стафилококка.
Голландские химики создали антибиотик, который активируется ультрафиолетовым излучением, а затем в течение нескольких часов возвращается в неактивное состояние. Описание нового вещества опубликовано в журнале Nature Chemistry, кратко о работе пишет сайт Университета Гронингена. Фотоактивируемая молекула создана на основе известных с 60-х годов прошлого века синтетических антибиотиков хиноло
Подробности
нов. Чтобы управлять антибиотиком при помощи света, ученые добавили к нему несколько заместителей, которые могут подвергаться изомеризации — менять свою форму за счет разрыва и последующего восстановления двойной связи. В обычном состоянии фоточувствительный заместитель находится в неактивном транс-положении, а после облучения приобретает активную цис-конфигурацию. Постепенный обратный переход, занимающий около 2-4 часов, происходит спонтанно за счет того, что транс-конфигурация более энергетически выгодна для соединения. Переключаемые антибиотики имеют как минимум два важных преимущества над обычными. Во-первых, использование таких веществ в агропромышленности может резко уменьшить выбросы антибиотиков в окружающую среду и за счет этого замедлить возникновение устойчивости. Во-вторых, активируемые светом вещества можно применять локально, не боясь повредить здоровую микрофлору кишечника и других здоровых органов.