HyperAI超神经

الذكاء الاصطناعي للعلوم إنجازات جديدة، واتجاهات جديدة، ووجهات نظر جديدة——

* أعلنت أول شركة في العالم تستخدم المكثفات الجزيئية الحيوية في اكتشاف الأدوية عن إلغاء 18 وظيفة

* Google DeepMind تطلق AlphaGeometry

* أعلنت شركة Evaxion Biotech عن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير لقاحات مخصصة للسرطان

* تقدمت شركة iFlytek Medical رسميًا بطلبها إلى بورصة هونج كونج للأوراق المالية

* تم إنشاء مركز الابتكار المشترك بين جامعة تشونغتشينغ وبايدو للسحابة الذكية

انظر أدناه للحصول على التفاصيل~

أخبار الشركة

جوجل ديب مايند تطلق AlphaGeometry

تم تطوير AlphaGeometry بواسطة فريق Google DeepMind وباحثين من جامعة نيويورك. وهو يجمع بين نموذج اللغة العصبية ومحرك الاستنتاج الرمزي لحل مشاكل الهندسة المعقدة على مستوى قريب من مستوى البشر. في اختبار معياري لـ 30 مسألة هندسية من أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، تمكن AlphaGeometry من حل 25 منها في وقت محدد، وحلت "طريقة Wu" السابقة في SOTA 10 مسائل، واستطاع الفائز بالميدالية الذهبية في IMO حل 25.9 مسألة في المتوسط.

أعلنت شركة Evaxion Biotech عن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير لقاحات مخصصة للسرطان

أعلنت شركة Evaxion Biotech مؤخرًا أنها طورت لقاحات مخصصة للسرطان من خلال استهداف مستضدات الورم الجديدة التي تم تحديدها بواسطة الذكاء الاصطناعي (تسمى الفيروسات الرجعية الذاتية، ERVs). بعد صدور الخبر، ارتفع سعر سهم Evaxion بشكل حاد، مع زيادة قدرها 113.43%. تأسست شركة Evaxion في عام 2008، وهي شركة ذكاء اصطناعي مخصصة لبناء منصة اكتشاف الأهداف. يحتوي حاليًا على ثلاث منصات لعلم المناعة تعتمد على الذكاء الاصطناعي:

* رائد：يمكنه تحديد أهداف المستضدات الجديدة للمرضى بدقة وفعالية بطريقة شخصية، وتحديد مستضدات المستضدات الجديدة المناعية من بيانات تسلسل الحمض النووي وmRNA في غضون 24 ساعة.

* عدن：يتم استخدامه للأمراض المعدية البكتيرية، ويمكنه التعرف بسرعة على المستضدات التي تسبب الأمراض المعدية البكتيرية لتطوير اللقاح.

* الغراب:التعرف بسرعة على مرشحي اللقاحات ضد الأمراض الفيروسية الموجودة والناشئة والمتحولة مع تحفيز استجابات فعالة للخلايا البائية والخلايا التائية. تواجه اللقاحات ضد الأمراض الفيروسية تحديات تتمثل في انخفاض فعاليتها والقدرة على التهرب من الفيروسات المتحولة.

شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمكثفات الحيوية ديو بوينت ثيرابيوتكس إعادة تنظيم الموظفين

باعتبارها الشركة الأولى في العالم التي تطبق المكثفات الجزيئية الحيوية لاكتشاف الأدوية، جمعت شركة Dewpoint ما مجموعه 287 مليون دولار أمريكي. ومع ذلك، لم يدخل أي خط أنابيب لشركة Dewpoint Therapeutics، التي تأسست في عام 2018، في التجارب السريرية حتى الآن. وبما أن تطوير الأدوية التي تستهدف المكثفات الجزيئية الحيوية لا يزال في مراحله الأولى، يتعين على الشركات أن تنفق الكثير من الوقت والطاقة على التحقق البيولوجي، وهو ما يؤدي أيضاً إلى بطء التقدم في التطوير السريري. وأعلنت الشركة قبل فترة ليست طويلة أنها ستقوم بخفض 18 وظيفة، وهو ما يمثل نحو 15% من إجمالي عدد الموظفين.

قدمت شركة iFlytek Medical رسميًا طلبها للإدراج في بورصة هونج كونج، لتحتل المرتبة الأولى في صناعة الذكاء الاصطناعي الطبي في الصين

وبحسب الإفصاح الصادر عن بورصة هونج كونج في 26 يناير، قدمت شركة iFlytek Medical Technology Co.، Ltd. طلبها للإدراج في المجلس الرئيسي لبورصة هونج كونج، مع وجود Huatai International وGF Capital (هونج كونج) وCCB International كرعاة مشتركين. تأسست شركة iFlytek Medical في عام 2016. وقد نجح المساعد الطبي الذكي الذي طورته الشركة في اجتياز امتحان تأهيل ممارس الطب الوطني (اختبار كتابي شامل). في الوقت الحاضر، غطى المساعد الطبي الذكي أكثر من 400 منطقة ومقاطعة في أكثر من 30 مقاطعة في جميع أنحاء البلاد، حيث قدم أكثر من 740 مليون اقتراح تشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي وأكثر من 280 مليون اقتراح لتوحيد معايير السجلات الطبية الإلكترونية.

تم إنشاء مركز الابتكار المشترك بين جامعة تشونغتشينغ وبايدو للسحابة الذكية

وقعت شركة بايدو وجامعة تشونغتشينغ مؤخرًا اتفاقية تعاون استراتيجي في حرم شابينغبا بجامعة تشونغتشينغ، وكشفت عن "مركز الابتكار المشترك للسحابة الذكية بين جامعة تشونغتشينغ وبايدو". ويذكر أن "مركز الابتكار المشترك للسحابة الذكية بجامعة تشونغتشينغ وبايدو" يركز على مجالات رئيسية متطورة مثل القيادة الذاتية الجبلية وتطبيق النماذج الكبيرة وأمن المعلومات. وسوف يعمل الطرفان بشكل مشترك على بناء منصة الحوسبة البحثية العلمية "الذكاء الاصطناعي للعلوم" لتعزيز تكامل الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحث، وتعزيز التحول المتبادل للإنجازات العلمية والتكنولوجية.

مواصفات السياسة

أصدرت إدارة الإشراف بوزارة العلوم والتكنولوجيا "المبادئ التوجيهية بشأن سلوك البحث المسؤول (2023)"

تنص "المبادئ التوجيهية لسلوك البحث المسؤول (2023)" في قسم اختيار موضوع البحث وتنفيذه على ما يلي: يجب أن تكون مواد الطلب الخاصة بمشاريع البحث التي يقدمها الباحثون العلميون صحيحة ودقيقة وموضوعية. لا يجوز تكرار تقديم نفس المحتوى البحثي أو محتوى مشابه، ولا يجوز إدراج أشخاص آخرين كأعضاء في فريق البحث دون موافقة. لا يجوز انتحال أو شراء أو بيع أو كتابة مواد الطلب، ولا يجوز استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد مواد الطلب بشكل مباشر. "في نفس الوقت"المبادئ التوجيهية"ينص أيضًا بوضوح على أنه لا يجوز استخدام المراجع غير الموثوقة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مباشر.

الأدوات والموارد

مشروع المحفز المفتوح

مشروع Open Catalyst هو عبارة عن تعاون بين قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي (FAIR) التابع لشركة Meta AI وقسم الهندسة الكيميائية (CMU) بجامعة كارنيجي ميلون، والذي يهدف إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لنمذجة واكتشاف محفزات جديدة يمكن استخدامها لتخزين الطاقة المتجددة لمكافحة تغير المناخ.

ولتمكين المزيد من الباحثين من الانضمام إلى مشروع Open Catalyst، أصدر الفريق مجموعات البيانات Open Catalyst 2020 (OC20) وOpen Catalyst 2022 (OC22) لتدريب نماذج التعلم الآلي. تحتوي مجموعة البيانات على إجمالي 1.3 مليون استرخاء جزيئي ونتائج أكثر من 260 مليون حساب DFT. بالإضافة إلى ذلك، فإن النموذج الأساسي والرمز مفتوحان المصدر أيضًا على Github.

عنوان المصدر المفتوح:

https://github.com/Open-Catalyst-Project

مشاريع المواد

يهدف مشروع المواد إلى حساب خصائص جميع المواد غير العضوية وجعل البيانات وخوارزميات التحليل المرتبطة بها متاحة لكل باحث في المواد مجانًا. الهدف النهائي للمشروع هو تقليل الوقت المستغرق لتطوير مواد جديدة بشكل كبير من خلال التركيز على تلك المركبات الأكثر قدرة على تحقيق نتائج حسابية جيدة. في الوقت الحالي، يمكنه أن يوفر للباحثين:

* بيماتجين:مكتبة Python مفتوحة المصدر لتحليل المواد، حيث يمكن للباحثين الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات للمواد لتحليل مجموعات بيانات المواد المعقدة بشكل أكبر.

* مجموعة أدوات الكريستال:صندوق تطبيق ويب مفتوح المصدر لعرض أنواع بيانات المواد الشائعة مثل البنية البلورية وبنية النطاق وما إلى ذلك، تم تصميمه خصيصًا لمستخدمي Python، مما يسمح للمستخدمين بتطوير تطبيقات ويب كاملة دون الحاجة إلى تعلم تقنيات الويب التقليدية.

* ألعاب نارية:كود مفتوح المصدر مجاني يمكن استخدامه لحساب أي مورد حوسبة تلقائيًا ويدعم تشغيل الحسابات عالية الإنتاجية في مراكز الحوسبة الكبيرة.

* ذرة:يوفر "وصفات" لإجراء حسابات مادية معقدة، وإجراء سلسلة من الحسابات المعقدة المترابطة تلقائيًا باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية فقط.

عنوان الموقع الرسمي:

https://next-gen.materialsproject.org/

الباحث Puyu 2.0: جيل جديد من نموذج اللغة الكبيرة مفتوح المصدر المحلي

في 17 يناير، أصدر مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي وSenseTime، بالتعاون مع الجامعة الصينية في هونج كونج وجامعة فودان، رسميًا نموذج اللغة الكبيرة من الجيل التالي Scholar Puyu 2.0 (InternLM2). بعد التدريب باستخدام 2.6 تريليون رمز من مجموعة عالية الجودة، فإنه يتضمن مواصفات معلمتين 7B و20B، بالإضافة إلى الإصدارات الأساسية والحوار. من حيث التفكير الرياضي، يتفوق نموذج المعلمة 20B على ChatGPT (GPT-3.5) في تقييمات GSM8K وMATH.

عنوان المصدر المفتوح:

https://github.com/InternLM/InternLM

بو كي الكيميائية: نموذج علمي مفتوح المصدر

في 26 يناير، أصدر مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي أول نموذج علمي كبير مفتوح المصدر، ChemLLM. من خلال حقن كميات هائلة من البيانات المهنية الكيميائية، اكتسب النموذج الكبير المعرفة والقدرة على فهم المهام المهنية المتعلقة بالكيمياء والتعامل معها. وفي الوقت نفسه، وجد الباحثون أنه مع اكتساب القدرة على الكيمياء، تعززت أيضًا القدرات الرياضية والعلمية والقدرات الاستدلالية للنموذج الكبير.

عنوان المصدر المفتوح:

https://huggingface.co/AI4Chem/ChemLLM-7B-Chat

نتائج البحث

AMIE: نموذج حوار تشخيصي واسع النطاق يعتمد على اللعبة الذاتية

نحو الذكاء الاصطناعي التشخيصي المحادثي

* المصدر: arXiv

* المجال: الرعاية الصحية

* المؤلف: Google Research وGoogle DeepMind

يستخدم برنامج AMIE (مستكشف الذكاء الطبي المفصل) بيئة محاكاة جديدة تعتمد على اللعب الذاتي مع آلية ردود فعل تلقائية لتوسيع نطاق التعلم عبر حالات الأمراض المختلفة والتخصصات والسياقات. قام الباحثون بمقارنة أداء AMIE بأداء أطباء الرعاية الأولية، وصنف المتخصصون AMIE على أنه يتمتع بدقة تشخيصية أكبر، حيث كان أداؤه أفضل في 28 من 32 مؤشرًا.

اقرأ المقال الأصلي:

https://arxiv.org/abs/2401.05654

* المصدر: bioRiv

* المجال: الطب الحيوي

* المؤلف: فريق بحث من جامعة كاليفورنيا

قام الباحثون باختبار نموذج AF2 غير المكرر بشكل استباقي، ومقارنة معدلات الإصابة والتقارب للمكتبات الكبيرة المرتبطة بنموذج AF2 مع نفس نتائج الشاشة مقابل نفس هيكل التجربة المستقبلة. بعد ربط نموذج AF2 بمستقبل 5-HT2A، اكتشف الباحثون بنية المجهر الإلكتروني المبرد لربيطة أكثر فعالية وانتقائية. تُظهر نتائجنا أن نموذج AF2 يمكنه أخذ عينات من التكوينات ذات الصلة باكتشاف الربيطة، وبالتالي توسيع نطاق تطبيق اكتشاف الربيطة القائم على البنية بشكل كبير.

اقرأ المقال الأصلي:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.12.20.572662v1

OptADMET: لتحسين خصائص ADMET لمركبات الرصاص

OptADMET: أداة تعتمد على الويب لتعديل البنية التحتية لتحسين خصائص ADMET للمركبات الرصاصية

* المصدر: بروتوكولات الطبيعة

* المجال: الطب الحيوي

* المؤلف: جامعة تشجيانغ وكلية شيانغيا للصيدلة، جامعة جنوب وسط الصين

OptADMET عبارة عن منصة متكاملة عبر الإنترنت توفر قواعد التحول الكيميائي لـ 32 خاصية ADMET (الامتصاص والتوزيع والاستقلاب والإخراج والسمية) وتستخدم بيانات التجارب السابقة لتحسين الرصاص. في الوقت نفسه، يمكن لـ OptADMET أيضًا توفير أطياف ADMET لجميع الجزيئات المحسّنة في جزيء الاستعلام، مما يمكنه التنبؤ بتحويل البنية الفرعية المثالية وإجراء التحقق اللاحق للأدوية المرشحة.

اقرأ المقال الأصلي:

https://www.nature.com/articles/s41596-023-00942-4

نماذج قابلة للتفسير تعتمد على التعلم البياني

نموذج قابل للتفسير يعتمد على التعلم البياني لتشخيص مرض باركنسون باستخدام تخطيط كهربية الدماغ المرتبط بالصوت

* المصدر: npj Digital Medicine

* المجال: الرعاية الصحية

* المؤلف: معاهد شنتشن للتكنولوجيا المتقدمة، والأكاديمية الصينية للعلوم، والمستشفى التابع الأول لجامعة صن يات صن

وباستخدام سمات تخطيط كهربية الدماغ غير الطبيعية للمهام الكلامية والحركية في مرض باركنسون، اقترح الباحثون نموذجًا قابلًا للتفسير لمعالجة إشارات الرسم البياني - شبكة تلافيفية للرسم البياني (GSP-GCNs). وباستخدام بيانات تخطيط كهربية الدماغ لمهمة تنظيم التردد الأساسي للكلام واستخراج العلامات العصبية للشبكة الوظيفية الدماغية واسعة النطاق لمرضى باركنسون، تمكن الباحثون من تحقيق تشخيص ذكي عالي الدقة لمرض باركنسون.

اقرأ المقال الأصلي:

https://www.nature.com/articles/s41746-023-00983-9

نموذج التعلم الآلي القائم على خوارزمية XGBoost: لفحص أقطاب الهواء P-SOC

فحص بمساعدة التعلم الآلي لأكسيد موصل للبروتون قائم على Co/Fe للقطب الهوائي لخلية أكسيد صلب بروتوني

* المصدر: المواد الوظيفية المتقدمة

* المجال: كيمياء المواد

* المؤلف: جامعة قوانغتشو

استنادًا إلى نموذج التعلم الآلي XGBoost، قام فريق البحث بفحص أقطاب الهواء P-SOCs مع بنية العنصر كمدخل، ونجحوا في فحص مادة أقطاب الهواء عالية الكفاءة LCN91 لـ P-SOCs استنادًا إلى نتائج التنبؤ بالتعلم الآلي وحسابات نظرية الكثافة الوظيفية (DFT)، والتي تكون طاقة تنشيطها قابلة للمقارنة مع طاقة أقطاب الهواء المعروفة.

اقرأ المقال الأصلي:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202309855

الأحداث القادمة

سيتم افتتاح معرض Bio-IT World الثالث والعشرون في 15 أبريل

سيُعقد مؤتمر Bio-IT World في بوسطن في الفترة من 15 إلى 17 أبريل 2024. ومن بين الجلسات العشر التي تتكون من عشرات المؤتمرات، ستركز ثلاث جلسات على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية وتطويرها، والذكاء الاصطناعي لعلم الأورام والطب الدقيق، وما إلى ذلك.

ومن بينها، غطت 6 ندوات معمقة أيضًا بيانات FAIR، ورسوم المعرفة، والحوسبة الكمومية، والأتمتة، والمختبرات الرقمية والروبوتات، والمستحضرات الصيدلانية الحيوية الرقمية، والترقيات الرقمية للتطوير السريري والتجارب السريرية. كانت مواضيع ورش العمل التسع التي أقيمت قبل المؤتمر هي الذكاء الاصطناعي التوليدي، وعلوم البيانات، وتقنيات وعمليات الإدارة الدلالية، ونماذج اللغة الكبيرة وتطبيقاتها العملية في نوفارتيس، ورقمنة البحث والتطوير الصيدلاني، والتوائم الرقمية الطبية الحيوية، وما إلى ذلك.

رابط التسجيل:

https://www.bio-itworldexpo.com/

ما سبق هو كل المحتوى الذي ترغب مجلة "Science AI Weekly" في مشاركته ~

إذا كانت لديك أحدث نتائج الأبحاث، أو معلومات مباشرة عن الشركات، وما إلى ذلك حول الذكاء الاصطناعي للعلوم، فيرجى ترك رسالة "لكشف المعلومات".