1 Punkt Von Gold Entfernt! DeepMind Kombiniertes KI-System Zur Lösung Von IMO-Geometrieproblemen in 19 Sekunden; Yaosu Technology Schloss Eine Angel+-Finanzierungsrunde in Höhe Von 100 Millionen Yuan Ab Und Förderte Weiterhin KI+Organoid-Chips
Überblick über die Unternehmensnachrichten zu „KI für die Wissenschaft“——
* Das kombinierte KI-System Google DeepMind löste das IMO-Geometrieproblem in 19 Sekunden und verpasste die Goldmedaille um 1 Punkt
* Xili Technology erhielt 30 Millionen US-Dollar in der Serie-A-Finanzierung zur Förderung der „oralen Gentherapie“ mit AI+RNA
* Die Universität Cambridge entwickelt ein KI-Modell, das Alzheimer mit einer Genauigkeit von bis zu 80% im Voraus vorhersagen kann
* Yaosu Technology schloss eine Angel+-Finanzierungsrunde in Höhe von 100 Millionen Yuan ab und förderte weiterhin AI+-Organoid-Chips
* Google-Team nutzt KI zum Auswerten klinischer Daten, um die Genentdeckung und Krankheitsvorhersage zu verbessern (Veröffentlichung im Fachjournal „Nature“)
* Huiguan Bio schloss in einer Pre-A-Finanzierungsrunde mehrere zehn Millionen Yuan ab und konzentrierte sich dabei auf fortschrittliche Zellbildgebungstechnologie
* Das KI-Pharmaunternehmen InnoMab erhielt eine Angel+-Finanzierungsrunde, um die Proteomik-Technologieplattform tief in die Arzneimittelentwicklung zu integrieren
Das kombinierte KI-System Google DeepMind löste das IMO-Geometrieproblem in 19 Sekunden und fehlte nur noch 1 Punkt zum Gewinn der Goldmedaille
Vor Kurzem fand die 65. Internationale Mathematik-Olympiade (IMO) statt. Das kombinierte KI-System Google DeepMind löste das IMO-Geometrieproblem in nur 19 Sekunden und erzielte 28 Punkte (von insgesamt 42 Punkten), was dem Niveau eines Silbermedaillengewinners entspricht. Berichten zufolge liegt dieses Ergebnis nur 1 Punkt vom Goldmedaillenstandard entfernt und nur 58 der 609 Teilnehmer haben in diesem Jahr die Goldmedaille gewonnen.
Das kombinierte KI-System DeepMind vereint AlphaProof, ein neues bahnbrechendes formales Argumentationsmodell, und AlphaGeometry 2, eine verbesserte Version des vorherigen Systems. Unter ihnen verwendet das AlphaProof-System eine Methode des bestärkenden Lernens, um ein vorab trainiertes Sprachmodell mit dem AlphaZero-Algorithmus zu kombinieren. AlphaGeometry 2 ist eine verbesserte Version von AlphaGeometry. Sein Sprachmodell basiert auf Gemini und wird mit einer Größenordnung mehr synthetischen Daten trainiert als sein Vorgänger.
Xili Technology erhielt 30 Millionen US-Dollar in der Serie-A-Finanzierung zur Förderung der „oralen Gentherapie“ mit AI+RNA
Kürzlich gab ReviR Therapeutics den Abschluss einer Finanzierungsrunde der Serie A in Höhe von 30 Millionen US-Dollar bekannt. Angeführt wurde die Runde von Longpan Investment, gefolgt von CDH Investments, 5Y Capital und Yayi Capital, gefolgt von Jingtai Technology und CMT Research Foundation.
Diese Investitionsrunde wird dazu verwendet, ReviRs unabhängig entwickelte KI-Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsplattform VoyageR weiter auszubauen und die präklinische und klinische Entwicklung der bestehenden Pipeline für die Huntington-Krankheit (HD) sowie Pipelines im Zusammenhang mit verschiedenen neurologischen Erkrankungen, darunter der Charcot-Marie-Tooth-Krankheit (CMT) und der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS), weiter voranzutreiben.
Berichten zufolge wurde ReviR im Jahr 2021 gegründet. Es handelt sich um ein Biotechnologieunternehmen, das KI-Technologie kombiniert, um zielgerichtete RNA-Medikamente mit kleinen Molekülen zu entwickeln. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, mithilfe modernster Technologie und der KI-basierten Arzneimittelentwicklungsplattform VoyageR wirksamere und sicherere Forschungen zur gezielten RNA-Therapie durchzuführen und so den seit langem ungedeckten klinischen Bedarf im Bereich Tumore und genetische Erkrankungen zu decken.
Die Universität Cambridge entwickelt ein KI-Modell, das Alzheimer mit einer Genauigkeit von bis zu 80% im Voraus vorhersagen kann
Kürzlich verwendeten Forscher der Universität Cambridge und anderer Institutionen in Großbritannien Algorithmen des maschinellen Lernens, um ein KI-Vorhersagemodell zu erstellen und testeten das Modell anhand realer Daten aus mehreren Kliniken in Großbritannien, Singapur und anderen Ländern. Das Team sagte, dass das Modell nicht nur invasive oder teure Tests vermeiden, sondern auch die Alzheimer-Krankheit früher vorhersagen könne.
Die Testergebnisse zeigen, dass das Modell eine Genauigkeitsrate von 82% bei der Identifizierung von Personen aufweist, die innerhalb von 3 Jahren an Alzheimer erkranken werden, und eine Genauigkeitsrate von 81% bei der Identifizierung von Personen, die innerhalb von 3 Jahren nicht an Alzheimer erkranken werden.
Die entsprechende Forschungsarbeit wurde in der Fachzeitschrift The Lancet unter dem Titel „Robuster und interpretierbarer KI-gesteuerter Marker für die frühe Demenzvorhersage in realen klinischen Umgebungen“ veröffentlicht.
Link zum Artikel:
https://www.thelancet.com/journals/eclinm/home
Yaosu Technology schloss eine Milliarden-Yuan-Angel+-Finanzierungsrunde ab und förderte weiterhin AI+-Organoid-Chips
Kürzlich gab das Biotech-Startup Xellar Biosystems den Abschluss einer Angel+-Finanzierungsrunde in Höhe von 100 Millionen RMB bekannt, die dem Unternehmen dabei helfen soll, seine AI+-Organ-on-Chip-Technologieplattform weiterzuentwickeln und ihre umfassende Anwendung im Bereich der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente voranzutreiben.
Berichten zufolge wurde Yaosu Technology Ende 2021 in Boston, USA, gegründet. Es ist das weltweit erste „3D-Wet-AI“-Biotechnologie-Startup-Unternehmen, das Organoid-Chips, hochauflösende dreidimensionale Zellbildgebung, Computervision und KI-Technologien für die Arzneimittelforschung integriert.
Im August 2022 schloss Yaosu Technology eine Angel-Finanzierungsrunde in Höhe von 10 Millionen US-Dollar ab, die von Legend Capital, ZhenFund und Yayi Capital investiert wurde.
Google-Team nutzt KI zum Auswerten klinischer Daten, um die Genentdeckung und Krankheitsvorhersage zu verbessern (Veröffentlichung im Fachjournal „Nature“)
Vor kurzem hat das Genomik-Team bei Google Research Fortschritte bei der Verwendung hochdimensionaler klinischer Daten (HDCD) zur Charakterisierung von Krankheiten und biologischen Merkmalen erzielt. Sie schlugen ein unüberwachtes Deep-Learning-Modell namens REGLE vor, um den Zusammenhang zwischen genetischer Variation und HDCD zu entdecken.
Es wird berichtet, dass das Modell eine hohe Rechenleistung aufweist, keine Krankheitsbezeichnungen erfordert und von Experten definierte Wissensinformationen integrieren kann. Es enthält klinisch relevante Informationen, die über die von vorhandenen, von Experten definierten Funktionen erfassten hinausgehen, und kann die Genentdeckung und Krankheitsvorhersage verbessern.
Die entsprechende Forschung wurde in „Nature Genetics“ unter dem Titel „Unsupervised representation learning on high-dimensional clinical data improves genomic discovery and prediction“ veröffentlicht.
Link zum Artikel:
https://www.nature.com/articles/s41588-024-01831-6
Huiguan Biotech schloss in einer Pre-A-Finanzierungsrunde mehrere zehn Millionen Yuan ab und konzentrierte sich dabei auf fortschrittliche Zellbildgebungstechnologie
Wuhan Huiguan Biotechnology Co., Ltd., ein Anbieter hochwertiger biomedizinischer Bildgebungstechnologie, hat vor Kurzem eine Pre-A-Finanzierungsrunde in Höhe von mehreren zehn Millionen Yuan abgeschlossen. Mit dem Betrag will das Unternehmen seine F&E-Kapazitäten verbessern, die Produktliniengestaltung erweitern, den Markt erschließen und die vor- und nachgelagerten Bereiche der industriellen Kette optimieren.
Berichten zufolge wurde Huiguan Bio im September 2022 gegründet und konzentriert sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Zellbildgebungstechnologie. Das Unternehmen nutzt seine eigenständige innovative Lichtfeld-Steuerungstechnologie und seinen gehirnähnlichen KI-Bildalgorithmus als Kerntechnologien und hat sich zum Ziel gesetzt, den Markt mit hochwertigen Bildgebungsgeräten und -diensten zu versorgen.
Das KI-Pharmaunternehmen InnoMab erhält eine Angel+-Finanzierungsrunde zur umfassenden Integration der Proteomik-Technologieplattform in die Arzneimittelentwicklung
Vor Kurzem hat InnoMab Biopharmaceutical Technology Co., Ltd. die Angel+-Finanzierungsrunde von Dandelion (Shenzhen) Pharmaceutical Venture Capital abgeschlossen. Die Finanzierung wird dazu verwendet, die Proteomik-Technologieplattform eng mit der Arzneimittelforschung und -entwicklung zu integrieren, um mehrere ADC-Pipelines mit Best-in-Class-Potenzial zu schaffen.
Öffentlichen Informationen zufolge ist InnoMab ein Unternehmen, das Omics-Big Data nutzt, um die gezielte Arzneimittelforschung und -entwicklung voranzutreiben und neue Entscheidungshilfen für die Präzisionsmedizin zu entwickeln.
Das Unternehmen hat eine Plattform für Entscheidungshilfen zur Arzneimittelentwicklung auf der Grundlage von Proteomik-Technologie, PDX/PDO und anderen klinisch hochrelevanten Krankheitsmodellbibliotheken eingerichtet. Es nutzt hochgradig klinisch relevante Big Data und tiefgreifendes biologisches Wissen, das durch KI-Computing gewonnen wird, um die Entwicklung von selbst entwickelten neuen Arzneimittelpipelines und IVD-Produkten mit hoher Erfolgsquote zu fördern.