【ScienceAI Weekly】تعمل شريحة الذكاء الاصطناعي الجديدة من IBM على تحسين الكفاءة بمقدار 25 مرة؛ جامعة تسينغهوا تطلق إطار عمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي؛ أداة DeepMind الجديدة تتنبأ بـ 2.2 مليون بلورة جديدة
"ScienceAI Weekly" هو عمود شهري تم إنشاؤه حديثًا بواسطة HyperAI. يقوم بشكل أساسي بجمع وتقديم أحدث التطورات في مجال ScienceAI التي تستحق الاهتمام بها في المستقبل القريب من أربعة أبعاد: نتائج البحث العلمي، وديناميكيات الشركات، وموارد الأدوات، والأنشطة الأخيرة. وتأمل أن تقدم معلومات داخلية أكثر قيمة وإلهامًا صناعيًا للممارسين والمتحمسين الذين كانوا يهتمون بهذا المجال لفترة طويلة.
دعونا نلقي نظرة على التقدم الذي أحرزته العلوم والذكاء الاصطناعي والذي يستحق الإشارة إليه في هذا العدد!
نتائج البحث
GaUDI: نموذج انتشار موجه للتصميم الجزيئي العكسي
* عنوان:الانتشار الموجه للتصميم الجزيئي العكسي
* مصدر:علوم الحوسبة الطبيعية
* مجالالتصميم الجزيئي، كيمياء المواد
* مؤلف:معهد تكنيون-إسرائيل للتكنولوجيا وجامعة كا فوسكاري في البندقية
* النص الأصلي:
https://www.nature.com/articles/s43588-023-00532-0
وصف الطريقة:
GaUDI هو نموذج انتشار موجه للتصميم الجزيئي العكسي. إنه يجمع بين شبكة عصبية بيانية متغايرة للتنبؤ بالخصائص مع نموذج الانتشار التوليدي. وباستخدام الكشف عن مهمة هدف واحد ومتعدد الأهداف على مجموعة بيانات مكونة من 475000 نظام عطري متعدد الحلقات، وجد الباحثون أن GaUDI فعال للغاية في التصميم الجزيئي لتطبيقات الإلكترونيات العضوية.
يعمل GaUDI على تحسين التصميم الشرطي لتوليد جزيئات ذات خصائص مثالية، حتى خارج التوزيع الأصلي، ويمكنه تحديد الجزيئات المتفوقة على تلك الموجودة في مجموعة البيانات. بالإضافة إلى الأهداف النقطية، يمكن أيضًا استخدام GaUDI للأهداف المفتوحة (مثل الحد الأدنى أو الأقصى)، وفي جميع الحالات، تتمتع الجزيئات الناتجة بصلاحية قريبة من 100%.
SurfGen: نموذج جديد لاكتشاف الأدوية بمساعدة الكمبيوتر
* عنوان:التعلم على السطح الطوبولوجي والبنية الهندسية لتوليد الجزيئات ثلاثية الأبعاد
* مصدر:علوم الحوسبة الطبيعية
* مجال:التصميم الجزيئي واكتشاف الأدوية
* مؤلف:جامعة تشجيانغ وفريق أبحاث ذكاء الكربون والسيليكون
* النص الأصلي:
https://www.nature.com/articles/s43588-023-00530-2
وصف الطريقة:
يقوم نموذج SurfGen بتصميم الجزيئات بطريقة مشابهة لمبدأ "المفتاح والقفل". ويحتوي على شبكتين عصبيتين متكافئتين - Geodesic-GNN وGeoatom-GNN، والتي تلتقط التفاعلات الطوبولوجية على سطح الجيب والتفاعلات المكانية بين ذرات الربيطة وعقد السطح، على التوالي.
يتفوق SurfGen على الطرق الأخرى في العديد من المعايير ولديه حساسية عالية لبنية الجيب، مما يتيح للنهج القائمة على النماذج التوليدية معالجة المشكلة الشائكة المتمثلة في مقاومة الأدوية الناجمة عن الطفرة.
فريق بحثي من جامعة تسينغهوا يُصدر إطار عمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي - DeepSEED
* عنوان:
هندسة تسلسل التطويق العميق لتصميم مُروِّج فعال باستخدام DeepSEED
* مصدر:اتصالات الطبيعة
* مجال:علم الأحياء الاصطناعي
* مؤلف:فريق البحث بجامعة تسينغهوا
* النص الأصلي:
https://www.nature.com/articles/s41467-023-41899-y
وصف الطريقة:
يتكون DeepSEED من وحدتين للتعلم العميق: شبكة تنافسية توليدية مشروطة (cGAN) لالتقاط التبعيات بين الأنماط الصريحة والضمنية، ونموذج التنبؤ القائم على DenseNet-LSTM لتقييم أداء المروج. يتم ربط النموذجين باستخدام خوارزمية وراثية لتحقيق التصميم الأمثل للمحفزات الوظيفية من خلال تكرار النموذج.
FIREANN: نموذج تعلُّم آلي عام لاستجابة الأنظمة الذرية للحقول الخارجية
* عنوان:
التعلم الآلي الشامل لاستجابة الأنظمة الذرية للحقول الخارجية
* مصدر:اتصالات الطبيعة
* مجال:الأنظمة الذرية والتعلم الآلي
* مؤلف:فريق من جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين وجامعة آنهوي للعلوم والتكنولوجيا
* النص الأصلي:
https://www.nature.com/articles/s41467-023-42148-y
وصف الطريقة:
اقترح فريق البحث نموذجًا عامًا لشبكة عصبية ذرية مضمنة متكررة مستحثة بالمجال (FIREANN) يمكنه دمج ميزات تعتمد على متجه المجال الزائف في الوصافات الذرية لتمثيل تفاعلات النظام والحقل مع التباين الدوراني الصارم.
يربط هذا النهج "الكل في واحد" بين خصائص الاستجابة المختلفة مثل عزم ثنائي القطب وقابلية الاستقطاب والإمكانات المعتمدة على المجال في نموذج واحد وهو مناسب تمامًا للمحاكاة الطيفية والديناميكية للجزيئات والأنظمة الدورية في وجود المجالات الكهربائية. بالنسبة للأنظمة الدورية، يمكن لـ FIREANN التغلب على مشكلة الاستقطاب متعددة القيم الجوهرية عن طريق تدريب القوى الذرية فقط.
أخبار الشركة
DeepMind تطلق GNoME، باستخدام التعلم العميق للتنبؤ بـ 2.2 مليون بلورة جديدة
مخطط عملية GNoME
جوجل ديب مايند أظهرت دراسة نشرت مؤخرا في مجلة Nature أنه بمساعدة أداة التعلم العميق GNoME، اكتشف الباحثون 2.2 مليون بلورة جديدة في فترة قصيرة من الزمن (ما يعادل ما يقرب من 800 عام من المعرفة المتراكمة لدى العلماء البشريين)، منها 380 ألف بلورة جديدة لها هياكل مستقرة، مما يجعلها المواد الجديدة المحتملة الأكثر احتمالية للتصنيع من خلال التجارب ووضعها موضع الاستخدام.
GNoME، واسمه الكامل هو Graph Networks for Materials Exploration، وهو نموذج SOTA GNN للبحث والتطوير في مجال المواد الجديدة. ويستخدم التعلم العميق للتنبؤ باستقرار المواد الجديدة في وقت قصير للغاية، مما يحسن بشكل كبير سرعة وكفاءة البحث والتطوير في مجال المواد، ويوضح إمكانات استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير مواد جديدة على نطاق واسع.
DeepMind تطلق GraphCast، وهو نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالطقس
يمكن لـ GraphCast التنبؤ بالطقس خلال الساعات الست القادمة استنادًا إلى الظروف الجوية الحالية والسابقة.
أعلنت شركة Google DeepMind مؤخرًا في مدونتها الرسمية عن إطلاق نموذج للتنبؤ بالطقس يعتمد على التعلم الآلي - GraphCast، والذي يمكنه التنبؤ بمئات المتغيرات الجوية للأيام العشرة القادمة في غضون دقيقة واحدة بدقة عالمية تبلغ 0.25 درجة، متفوقًا بشكل كبير على طرق التنبؤ بالطقس التقليدية.
بالإضافة إلى ذلك، يعمل النموذج أيضًا بشكل جيد في التنبؤ بالأحداث المتطرفة. وبالمقارنة بنظام محاكاة الطقس القياسي في الصناعة، التنبؤ عالي الدقة (HRES)، تنبأ GraphCast بدقة بأكثر من 90% من أصل 1380 متغيرًا تم اختبارها.
بيوفارما وسانوفي تتوصلان إلى تعاون استراتيجي واسع النطاق
أعلنت شركة بيوماب عن شراكة استراتيجية مع شركة سانوفي، إحدى أكبر 10 شركات متعددة الجنسيات للأدوية في العالم. وبموجب الاتفاقية، سيعمل الطرفان بشكل مشترك على تطوير نماذج متطورة لاكتشاف الأدوية العلاجية الحيوية استنادًا إلى نموذج مؤسسة الذكاء الاصطناعي لعلوم الحياة التابع لشركة Baidu Bio. ويعد هذا التعاون أول تعاون تجاري يعتمد على نماذج كبيرة في مجال علوم الحياة. كما أنه يعزز بشكل أكبر التطوير المتوازي لنموذجي الأعمال "تطوير النماذج" و"تطوير خط أنابيب الأدوية بالذكاء الاصطناعي".
IBM تطلق شريحة الذكاء الاصطناعي الجديدة NorthPole، والتي تتميز بكفاءة طاقة أعلى بـ 25 مرة
قبل فترة من الزمن، أطلقت شركة IBM الأمريكية شريحة ذكاء اصطناعي تشبه الدماغ، تُدعى NorthPole، والتي يمكنها تحسين كفاءة الطاقة والمساحة والوقت بشكل كبير. وقد تم نشر الورقة البحثية ذات الصلة في مجلة Nature العالمية المرموقة. وتشير التقارير إلى أن NorthPole مبني على تقنية معالجة العقدة 12 نانومتر. باستخدام نموذج ResNet-50 كمعيار، فإن كفاءة NorthPole أعلى بكثير من وحدة معالجة الرسومات 12 نانومتر ووحدة المعالجة المركزية 14 نانومتر الشائعة، كما تم تحسين كفاءتها في استخدام الطاقة بمقدار 25 مرة.
عنوان الورقة:
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03267-0
أكملت شركة Xuanyan Biotech تمويل عشرات الملايين من جولة التمويل الملائكي
أعلنت شركة شنغهاي شوانيان للتكنولوجيا الحيوية المحدودة في وقت سابق عن إكمال جولة تمويل ملائكية بقيمة عشرات الملايين من اليوان، بقيادة شراكة الاستثمار هاينان تشيانغانغوي حصريًا. سيتم استخدام الأموال التي يتم جمعها في الأبحاث ما قبل السريرية على INTX-001، وهو دواء مضاد للسرطان جديد في العالم، وتطوير خطوط أنابيب التشخيص المخبري اللاحقة، والتنبؤ القائم على الذكاء الاصطناعي بمنتجات التشخيص المخبري والبرمجيات المتعلقة بتطور الأمراض الرئيسية (الفحص المبكر، والنقائل، وما إلى ذلك).
الأدوات والموارد
الذكاء الاصطناعيأو العلوم تم الكشف عن الفريق الرئيسي للمشروع الجديد مفتوح المصدر Polymathic AI
يهدف برنامج الذكاء الاصطناعي المتعدد الرياضيات إلى تسريع تطوير نماذج أساسية متعددة الاستخدامات ومصممة خصيصًا لمجموعات البيانات الرقمية ومهام التعلم الآلي العلمية.
ولتحقيق هذه الغاية، جمعت Polymathic AI فريقًا من الباحثين في مجال التعلم الآلي وعلماء المجال، والذين يسترشدون بمجموعة استشارية علمية من الخبراء الرائدين عالميًا، وينصحهم الفائز بجائزة تورينج ورئيس العلماء في Meta، يان ليكون، وبدعم من عدد من كبار الأكاديميين بما في ذلك مايلز كرانمر، الأستاذ المساعد في الذكاء الاصطناعي + علم الفلك / الفيزياء في جامعة كامبريدج، من أجل التركيز على تطوير نماذج أساسية للبيانات العلمية واستخدام المفاهيم المشتركة متعددة التخصصات لحل تحديات الصناعة في مجال الذكاء الاصطناعي للعلوم.
عنوان المشروع مفتوح المصدر:
https://github.com/PolymathicAI/
أكاديمية علي بابا دامو تطلق نموذجًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي للاستشعار عن بعد
منذ وقت ليس ببعيد، أصدرت أكاديمية علي بابا دامو أول نموذج كبير للذكاء الاصطناعي للاستشعار عن بعد (AIE-SEG) في الصناعة، والذي كان أول من حقق توحيد مهام تقسيم الصور في مجال الاستشعار عن بعد. يمكنه تحقيق الاستخراج السريع لـ "عينات الصفر من كل الأشياء"، وتحديد ما يقرب من 100 نوع من تصنيفات كائنات الاستشعار عن بعد مثل الأراضي الزراعية والمياه والمباني، وضبط نتائج التعرف تلقائيًا بناءً على ردود الفعل التفاعلية للمستخدم، مما يحسن بشكل كبير كفاءة تحليل تطبيقات الاستشعار عن بعد مثل الوقاية من الكوارث والسيطرة عليها، وإدارة الموارد الطبيعية، وتقدير الإنتاج الزراعي.
تم توفير النموذج على منصة علوم الأرض السحابية AI Earth. في بعض السيناريوهات المحددة، وبالمقارنة مع نماذج الاستشعار عن بعد التقليدية، يمكن تحسين دقة استخراج المثيلات بواسطة 25%، ويمكن تحسين دقة اكتشاف التغيير بواسطة 30%.
عنوان النموذج:
https://engine-aiearth.aliyun.com/#/app/aie-seg
مختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي يفتح مصدر أول نموذج ثلاثي الأبعاد واقعي لـ NeRF على مستوى المدينة
في الوقت الحاضر، أطلق مختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي رسميًا أول نموذج ثلاثي الأبعاد كبير الحجم على مستوى المدينة في العالم "Shusheng·Skyline" (LandMark)، والذي يدعم النشر في سيناريوهات تطبيق مختلفة ويوفر الاستخدام التجاري المجاني. وهذه هي المرة الأولى أيضًا التي يصدر فيها مختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي علنًا الخوارزمية الأساسية لنموذج GridNeRF متعدد الفروع واستراتيجية التدريب المقابلة.
الموقع الرسمي للباحث · سكاي:
https://landmark.intern-ai.org.cn
عنوان المصدر المفتوح:
https://github.com/InternLandMark/LandMark
عنوان الورقة:
https://city-super.github.io/gridnerf
معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي يصدر Uni3D، وهو نموذج رؤية ثلاثي الأبعاد عالمي يحتوي على مليار معلمة
أصدرت أكاديمية الذكاء الاصطناعي مؤخرًا نموذج Uni3D مفتوح المصدر للرؤية ثلاثية الأبعاد بمليار معلمة، والذي أظهر أداءً يتجاوز التوقعات في مهام التصنيف التي تعد حاسمة لقياس القدرات البصرية العامة، بالإضافة إلى مهام التعرف على العينة الصفرية والفهم والتجزئة. ويقال إن فريق Zhiyuan Vision الذي أنتج Uni3D أصدر في وقت سابق نموذجًا مرئيًا عالميًا يبلغ مليارًا EVA. إن مفتاح هذا الاختراق في نموذج الرؤية ثلاثية الأبعاد هو استخدام تقنية ViT لترقية تجربة التدريب الأساسية ثنائية الأبعاد إلى ثلاثية الأبعاد.
رابط الورقة:
https://arxiv.org/abs/2310.06773
روابط الكود/النموذج:
https://github.com/baaivision/Uni3D
https://huggingface.co/BAAI/Uni3D/tree/main/modelzoo
الأحداث الأخيرة
مؤتمر صناعة علوم البيانات الطبية الحيوية والتطوير المهني بجامعة الصين للأدوية
من 8 إلى 9 ديسمبر 2023، سيُعقد مؤتمر صناعة علوم البيانات الطبية الحيوية وتطوير التخصصات 2023 BDSC (مؤتمر علوم البيانات الطبية الحيوية لتطوير الصناعة والتخصص) لجامعة الأدوية الصينية في نانجينغ.
تحت عنوان "البحث عن الحقيقة باستخدام البيانات والطب الذكي"، ركز المؤتمر على التطوير المتبادل متعدد التخصصات للطب الحيوي وعلوم البيانات، وقام بتحليل اتجاهات تطوير الصناعة بشكل عميق، واستكشف الديناميكيات المتطورة والإنجازات الأكاديمية وممارسات تطبيق علوم البيانات التي يمثلها الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات التي تهم الصناعة، مثل اكتشاف الأدوية، وإنتاج الأدوية، والجودة والسلامة، والإشراف على السياسات، والتحول الرقمي وتطوير شركات الطب الحيوي.
عنوان التسجيل:
https://www.huodongxing.com/event/2729440479800
"بعد المستقبل" منتدى القمة الدولي الثاني للذكاء الاصطناعي من أجل المستقبل
في 14 ديسمبر 2023، سيتم افتتاح المنتدى الدولي الثاني لقمة AI4S "بعد المستقبل" الذي بدأته كلية الدراسات العليا بجامعة بكين شنتشن رسميًا في مركز المؤتمرات بكلية الدراسات العليا بجامعة بكين شنتشن.
وقد تمت دعوة البروفيسور ديفيد بيكر، عضو الأكاديمية الوطنية الأمريكية للعلوم، والدكتور ليو تي يان، كبير العلماء المتميزين في مايكروسوفت، ولو يي، أستاذ كرسي متميز في جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين، ويو فينج تشي، أستاذ كرسي دائم في قسم الهندسة الكيميائية والهندسة الجزيئية الحيوية في جامعة كورنيل، وتشنغ جون، أستاذ في كلية الكيمياء والهندسة الكيميائية في جامعة شيامن، لإلقاء خطابات متعمقة حول تطوير الذكاء الاصطناعي للعلوم.
عنوان التسجيل: