1,4 Milliard De Dollars Américains ! Merck D'allemagne Coopère Avec Une Société De Biotechnologie D'ia ; Le Premier Implant D'interface Cerveau-ordinateur Neuralink De Musk Joue Avec Son Esprit ; Huang Renxun Donne Une Conférence À L'université D'état De L'oregon
Nouvelles réalisations, nouveaux développements et nouvelles perspectives de l’IA pour la science——
* Fujitsu, leader japonais des technologies de l'information : l'IA générative accélère le développement de médicaments
* Musk : Le premier implant d'interface cerveau-ordinateur de Neuralink utilise les « pensées » pour jouer à des jeux
* Merck et la société de biotechnologie d'IA Caris concluent une coopération
* Le fournisseur de services de conception de protéines d'IA « Tianwu Technology » a levé des dizaines de millions de yuans lors d'un tour de financement pré-A
* AbbVie acquiert la société pharmaceutique d'IA Landos Biopharma pour 200 millions de dollars
* Huang Renxun a assisté au Global Futures Forum qui s'est tenu à l'Université d'État de l'Oregon
* La conférence académique 2024 sur la bioinformatique et le traitement intelligent de l'information se tiendra bientôt
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Actualités de l'entrepriseFujitsu, leader japonais des technologies de l'information : l'IA générative accélère le développement de médicaments
Récemment, Fujitsu a collaboré avec le RIKEN, soutenu par le gouvernement, pour développer une technologie d’IA générative. À l’aide d’images de protéines prises avec des microscopes électroniques cryogéniques avancés, l’IA générative est appliquée pour reproduire les protéines sous forme de structures tridimensionnelles en mouvement. Cette technologie prédit l’état d’une protéine cible 10 fois plus rapidement qu’auparavant. Il semblerait que Fujitsu soit le premier fabricant informatique du Japon. Elle est entrée en Chine dans les années 1970 et a investi plus de 8 milliards de yuans en Chine. Ses produits sont largement utilisés dans les secteurs de l’automobile, de l’alimentation, de la médecine, de la finance et d’autres secteurs.
Le premier implant d'interface cerveau-ordinateur de Musk Neuralink utilise les « pensées » pour jouer à des jeux
Récemment, une émission en direct de Neuralink, une société appartenant à Musk, a montré que Noland Arbaugh, la première personne à recevoir un implant d'interface cerveau-ordinateur, peut désormais faire fonctionner un ordinateur grâce à des signaux électriques provenant de son cerveau. Il semblerait que Noland Arbaugh, 29 ans, soit un joueur d'échecs à la retraite. Un accident de plongée il y a 8 ans l'a laissé complètement paralysé. Mais après l'implantation de la puce cérébrale, il a pu contrôler l'ordinateur pour jouer aux échecs et même à des jeux Mario Kart par la « pensée ». Sa performance a contribué à hauteur de 271 pages de données précieuses pour Neuralink.
Merck et la société de biotechnologie d'IA Caris concluent une coopération
Récemment, la société allemande Merck KGaA a annoncé une collaboration de 1,4 milliard de dollars avec la société américaine de biotechnologie de l'IA Caris Life Sciences. Caris recevra des redevances échelonnées sur les candidats médicaments post-commercialisation, et Merck recevra une licence mondiale exclusive pour développer, fabriquer et commercialiser des thérapies ADC pour des cibles sélectionnées. Fondée en 1668, Merck est une entreprise technologique axée sur trois domaines majeurs : les sciences de la vie, la santé pharmaceutique et la technologie électronique. Elle a récemment élargi avec succès son portefeuille de médicaments oncologiques grâce aux médicaments ADC. Fondée en 1996, Caris s'engage à utiliser la médecine de précision pour offrir aux patients des options de traitement plus précises et personnalisées.
Le fournisseur de services de conception de protéines d'IA « Tianwu Technology » a levé des dizaines de millions de yuans lors d'un tour de financement pré-A
Récemment, Shanghai Tianwu Technology Co., Ltd. a annoncé la réussite d'un tour de financement pré-A de plusieurs dizaines de millions de yuans. Ce tour de financement a été mené par Jinshajiang United Capital, suivi par Bencao Capital, Xiaochi Capital et Sichuan Jiaoyan Capital. Les fonds collectés seront principalement utilisés pour accélérer l’application industrielle de grands modèles universels d’ingénierie des protéines et contribuer à la modernisation industrielle. « Tianwu Technology » a été fondée en 2021. Son équipe principale provient principalement de l'Université Jiaotong de Shanghai. C'est l'une des premières entreprises en Chine à déployer de grands modèles de protéines d'IA. Le grand modèle de conception de protéines IA AccelProtein développé par celui-ci adopte l'architecture Transformer et le modèle de langage masqué. Il saisit la connexion sémantique complexe entre la séquence protéique et sa fonction, et réalise une prédiction de bout en bout de la « séquence à la fonction ».
AbbVie acquiert la société pharmaceutique d'IA Landos Biopharma pour 200 millions de dollars
Récemment, AbbVie a annoncé avoir signé un accord définitif avec la société pharmaceutique d'IA Landos Biopharma pour acquérir Landos pour 212,5 millions de dollars américains. La transaction devrait être finalisée au deuxième trimestre 2024. Fondée en 2017, Landos Biopharma est une société de découverte de médicaments basée sur l'IA, axée sur l'immunité et le métabolisme, identifiant de nouvelles cibles moléculaires importantes. Selon l'accord, AbbVie acquerra le principal pipeline de Landos Biopharma, NX-13, basé sur la plateforme de développement de médicaments à intelligence artificielle. NX-13 est un agoniste oral potentiel du NLRX1 du FIC pour le traitement de la colite ulcéreuse et est entré dans la phase clinique II.
Outils et ressources
Fondation Derm : Développement de modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour la dermatologie
Derm Foundation est un outil permettant de générer des intégrations à partir d'images de peau. Il peut être utilisé pour développer des modèles d’apprentissage automatique personnalisés pour la dermatologie avec moins de données et d’efforts de calcul que les méthodes de développement de modèles traditionnelles.
Adresse de la ressource :
https://github.com/Google-Health/imaging-research/tree/master/derm-foundation
Pymatgen : une bibliothèque Python pour l'analyse des matériaux
Pymatgen (Python Materials Genomics) est une bibliothèque Python open source pour l'analyse des matériaux. Il dispose de puissants codes d'analyse de matériaux, définit des catégories pour les structures et les molécules et prend en charge plusieurs codes de structure électronique pour alimenter les projets de matériaux.
Adresse de la ressource :
https://github.com/materialsproject/pymatgen
PubChemPy : une boîte à outils pour la chimie
PubChemPy s'appuie sur la base de données PubChem et est une boîte à outils chimique qui fournit un moyen d'interagir avec PubChem en Python via le service Web PUG REST, permettant aux utilisateurs d'exécuter des fonctions telles que la conversion de format de fichier et la récupération de propriétés chimiques par nom, sous-structure et similarité.
Adresse de la ressource :
https://github.com/mcs07/PubChemPy
Ersilia : Centre de modélisation des maladies infectieuses et négligées
Ersilia Model Hub est une plateforme unifiée de modèles d'IA/ML pré-entraînés dédiés à la recherche sur les maladies infectieuses et les maladies négligées. La plateforme fournit des solutions open source et low-code pour faciliter la découverte de médicaments.
Adresse de la ressource :
https://github.com/ersilia-os/ersilia
Farmassist : logiciel d'application pour l'agriculture intelligente
Farmassist est un logiciel d'application agricole intelligent pour la détection des maladies des plantes basée sur l'IoT et l'IA. Il est construit avec Flutter et utilise Firebase comme backend.
Adresse de la ressource :
https://github.com/farmassistX/farmassist
EFAS : Système européen de sensibilisation aux inondations
EFAS est le premier système opérationnel de surveillance et de prévision des inondations à l’échelle européenne. Ses objectifs sont de soutenir les mesures de préparation aux inondations dans les grands bassins fluviaux transnationaux et à travers l'Europe, et d'informer le Centre de coordination des interventions d'urgence (ERCC) des inondations en cours ou potentiellement imminentes à travers l'Europe.
Adresse de la ressource :
https://european-flood.emergency.copernicus.eu/en/european-flood-awareness-system-efas
Résultats de la recherche
PLMSearch : le modèle de langage des protéines permet une recherche précise et rapide de séquences homologues à distance
PLMSearch : le modèle de langage des protéines permet une recherche de séquence précise et rapide pour un homologue distant
*Source : Nature
* Domaine : Biomédecine
*Auteur : Équipe de recherche de l'Université Fudan
Adresse d'origine :
https://www.nature.com/articles/s41467-024-46808-5
Suivi automatisé multidimensionnel de particules uniques dans les cellules vivantes assisté par apprentissage profond
Suivi automatisé multidimensionnel de particules uniques dans les cellules vivantes assisté par apprentissage profond
*Source : ACS Publications
* Domaine : Biomédecine
*Auteur : Équipe de recherche de l'Université de Xiamen
Adresse d'origine :
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.3c04870
Analyse textuelle historique de la représentation conceptuelle contextualisée (RCC) en chinois classique
Enquête sur les esprits morts : analyse textuelle historico-psychologique avec représentation contextualisée des constructions (CCR) pour le chinois classique
*Source : arXiv
*Domaine : Santé médicale
*Auteur : Équipe de recherche de l'Université de Pékin
Adresse d'origine :
https://arxiv.org/abs/2403.00509
Une architecture générale d'apprentissage profond pour l'ingénierie de l'émissivité
Cadre général d'apprentissage profond pour l'ingénierie de l'émissivité
*Source : Nature
*Domaine : Chimie des matériaux
*Auteur : Équipe de recherche de l'Université des sciences et technologies de Huazhong
Adresse d'origine :
https://www.nature.com/articles/s41377-023-01341-w
Utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire l'impact de la sécheresse future sur le rendement du mil dans le nord du Shanxi
Projection des impacts futurs de la sécheresse sur le rendement du mil dans le nord du Shanxi en Chine à l'aide d'une approche d'apprentissage automatique d'ensemble
*Source : ELSEVIER
* Domaine : Agriculture, sylviculture et élevage
*Auteur : Équipe de recherche de l'Université d'agriculture et de foresterie de Chine
Adresse d'origine :https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169924001169
Événements à venir
Conférence académique 2024 sur la bioinformatique et le traitement intelligent de l'information
La conférence académique 2024 sur la bioinformatique et le traitement intelligent de l'information, organisée par la China Artificial Intelligence Society et d'autres, se tiendra à l'hôtel Grand Palace de Guilin, Guangxi, du 14 au 16 juin.
Le thème de cette conférence est « La biologie numérique à l’ère des grands modèles d’IA ». De nombreux experts et chercheurs renommés dans les domaines de l’intelligence artificielle, des sciences de la vie, des sciences médicales, etc. sont invités à présenter des rapports spéciaux. Les thèmes des sous-espaces comprennent l'analyse biologique et les algorithmes de traitement intelligent, l'analyse des données biologiques multi-omiques, la conception intelligente de médicaments, la médecine de précision et le big data, les grands modèles linguistiques et les grands modèles biologiques, etc.
Lien vers l'événement :
http://www.biip2024gl.com/
Forum mondial sur l'avenir : Intelligence artificielle
Français Le « Global Futures Forum: Artificial Intelligence » s'est tenu à l'Université d'État de l'Oregon le 12 avril. La conférence a invité Huang Renxun, fondateur de NVIDIA, Loren Albert, professeur adjoint de forêts, d'écosystèmes et de société à l'Université d'État de l'Oregon, et des doctorants en art expérimental et médias numériques de l'Université de Washington. Chari Glogovac-Smith. Les sujets abordés lors de la conférence comprenaient la science du climat et l’IA, ainsi que l’impact de l’IA sur la main-d’œuvre et l’économie.
Lien vers l'événement :
Revue de l'événement
Atelier Chalmers AI4Science
Récemment, l'atelier Chalmers AI4Science organisé par Simon Olsson et Rocío Mercado s'est tenu sur le thème « Méthodes du noyau pour la modélisation basée sur Koopman dans la simulation moléculaire ». L'événement a été présenté par le Dr Feliks Nüske, chef du groupe de recherche à l'Institut Max-Planck pour la dynamique des systèmes techniques complexes, qui a présenté des résultats récents sur l'utilisation efficace de la décomposition de modes dynamiques basée sur le noyau (EDMD) dans le contexte des simulations moléculaires, montrant comment les problèmes d'algèbre linéaire résultants peuvent être résolus efficacement en utilisant des approximations de bas rang basées sur des caractéristiques de Fourier aléatoires (RFF).
Lien vers l'événement :
https://psolsson.github.io/AI4ScienceSeminar
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