【ScienceAI Weekly】黙って大金を稼ごう！ NVIDIA の医療事業は 10 億米ドルの収益を生み出す、マスク氏：初の人間の脳チップ被験者は回復した可能性がある
科学のための AI 新たな成果、新たな展開、新たな視点——
* Nvidia のヘルスケア事業は 2024 年度に 10 億ドル以上の収益を生み出す
* Bioptimus が 3,500 万ドルのシード資金を確保
* Neuralink の最初の人間被験者は回復した可能性がある
* WIVI Vision は 400 万ユーロの融資を受けました
* Yili Chuanning Biotechnology Co., Ltd.とShanghai Jinjuan Technology Co., Ltd.が協力関係に達しました
※科学技術省、わが国初の「ブレイン・コンピュータ・インターフェース研究の倫理指針」を発表
詳細は下記をご覧ください~
企業ニュース
Nvidia のヘルスケア事業は 2024 年度に 10 億ドル以上の収益を生み出す
Nvidia のヘルスケア事業は、目標より 2 ～ 3 年早く、2024 会計年度に 10 億米ドルを超える収益を生み出すと報告されています。現在、NVIDIA には、低分子モデリング ツール、OpenFold タンパク質予測モデル、標的および創薬のために Recursion で開発された Phenom-Beta モデルなど、10 を超える生成 AI モデルがあります。 2023 年に、NVIDIA は合計 9 社の AI 製薬会社に投資しました。 チャームセラピューティクス、Recursion Pharmaceuticals、Genesis Therapeutics、Superluminal Medicine、Inceptive、Generate Biomedicines、Evozyne、Iambic Therapeutics、Erray Therapeutics。
Bioptimus が 3,500 万ドルのシード資金を確保
最近、フランスのスタートアップ Bioptimus はシードラウンドで 3,500 万米ドルの資金調達を受けました。この資金調達ラウンドは Sofinnova Partners と Bpifrance Large Venture によって主導されました。キャセイイノベーション Headline社や他の企業も追加投資を行った。 Bioptimus チームの主要メンバーは、Google DeepMind とフランスの人工知能企業 Owkin の元幹部で構成されており、その目標は、生物学の分野で初の一般的な人工知能の基本モデルを構築し、科学的な画期的な発見を促進し、生物医学のイノベーションを加速することです。そして他の分野。
Neuralinkの最初の人間被験者は回復した可能性がある
現地時間2月20日、テスラの最高経営責任者（CEO）イーロン・マスク氏は、ニューラリンク脳チップを移植された最初の人間の被験者は「私たちが認識しているような副作用もなく完全に回復したようだ。被験者はマウスを動かすことだけを考える必要があった」と述べた。コンピューターの画面。」
同社は2016年にマスク氏によって設立された。同社の使命は、さまざまな脳関連疾患を治療するためのブレイン・コンピューター・インターフェースを開発し、生物学と人工知能をより密接に結び付けることができる全脳インターフェースを作成することである。昨年5月、ニューラリンクは初の人体臨床試験が米国食品医薬品局（FDA）によって承認されたと発表し、昨年9月にはブレイン・コンピューター・インターフェースの初の人体試験を今年実施すると発表した。
WIVI Vision が 400 万ユーロの資金調達を受ける
スペインの企業Visionは400万ユーロの資金調達を受けた。この資金調達ラウンドは以下によって提供されます。 アダラ・ベンチャーズ 投資を主導するハースラボ、アヴァンサ、カイシャバンク デイワン、BBVA スパークもこの資金調達ラウンドに参加した。同社は今回の資金調達を、国内外の成長促進、チーム拡大の加速、新技術開発の支援に利用する予定だ。
WIVI Vision は、2016 年に設立された視覚療法サービスプロバイダーです。同社は、ビッグデータと人工知能 (AI) テクノロジーを使用して、誰かが視覚機能障害に苦しんでいるかどうかを評価し、3D ベースの個別トレーニング プログラムで患者の視力を改善することに努めています。ビジョンセラピープログラムを提供しています。
Yili Chuanning Biotechnology Co., Ltd.とShanghai Jinjuan Technology Co., Ltd.が協力関係を締結
2月22日、Yili Chuanning Biotechnology Co., Ltd.とShanghai Jinhui Technology Co., Ltd.は提携を発表し、両社はそれぞれの分野でそれぞれの利点を最大限に発揮し、さまざまなリソースを統合し、Chuanning Biotechnology Co., Ltd.を発展させると発表した。生物抗生物質中間発酵産業の最適化とアップグレードに協力し、AIを使用して合成生物学の研究開発を支援し、新製品を共同開発し、人工知能をTwinings Biotechの既存産業と組み合わせて、Twiningsを包括的に改善するための新しい生産性をできるだけ早く形成します。バイオテクノロジーの生産方法と生産効率。
政策規範
科学技術省が我が国初の「ブレイン・コンピュータ・インターフェース研究の倫理指針」を発表
2024年2月、科学技術省は我が国初の「ブレイン・コンピュータ・インターフェース研究の倫理指針」を発行し、ブレイン・コンピュータ・インターフェース研究を実施する際には、研究に社会的価値があることを確認し、主に修復的研究に焦点を当てるべきであることを明らかにした。ブレイン・コンピューター・インターフェース技術を開発し、技術開発を通じて公衆衛生のニーズに応えるブレイン・コンピューター・インターフェースの開発に重点を置きます。注意力の制御、睡眠の制御、記憶の制御、非医療目的の外骨格などの強化されたブレイン・コンピュータ・インターフェース技術は、厳格な規制と明確な利点の下で、ある程度の探索と開発が奨励されるべきである。 《ガイドライン「ブレイン・コンピューター・インターフェースの使用目的や対象者のプライバシー保護などの問題も明らかになった。
完全な仕様については、以下を参照してください。
https://www.most.gov.cn/kjbgz/202402/t20240202_189582.html
ツールとリソース
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool): 生体高分子配列アラインメント検索ツール
BLAST は、生物学的配列間の局所的類似性領域を見つけ、ヌクレオチドまたはタンパク質の配列を配列データベースと比較し、統計的有意性を計算することができます。統計的有意性は、配列間の機能的および進化的関係を推測するために使用でき、遺伝子ファミリーのメンバーの特定に役立ちます。
オープンソースのアドレス:
https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi
TheAlgorithms/C-Plus-Plus: アルゴリズムのコレクション
TheAlgorithms/C-Plus-Plus は、数学、機械学習、コンピューター サイエンス、物理学の分野で C++ で実装されたアルゴリズムのコレクションです。
リソースアドレス:
https://github.com/TheAlgorithms/C-Plus-Plus
NIMS-OS: 自動材料検出
NIMS-OS (NIMS Orchestration System) は、人手を介さずに材料の自動検出を可能にする Python ライブラリです。 NIMS Automated Robotic Electrochemistry Experiment (NAREE) システムは、ロボット実験として使用でき、最適化結果をリアルタイムで確認できる結果可視化ツールも提供します。
リソースアドレス:
https://github.com/nimsos-dev/nimsos
ChemCrow: 一般的な化学タスクの推論を簡素化する
ChemCrow は、製薬、材料設計、合成などの分野におけるさまざまな一般的な化学タスクの推論を簡素化するために、専門家が設計した 13 の化学ツールを統合したオープンソース ソフトウェア パッケージです。このモデルは、合成的に生成されたフローチャートの独立したテスト データ セットで、80% のトップ 1 の精度と 84% のトップ 5 の精度を達成し、合成フローチャートを自動的に修正する方法を学習できます。
リソースアドレス:
https://github.com/ur-whitelab/chemcrow-public
BioMistral: 生物医学分野のオープンソース LLM
BioMistral 7B は生物医学分野向けのプロフェッショナル LLM であり、Mistral 7B Instruct v0.1 から派生し、PubMed Central でさらに事前トレーニングされています。
リソースアドレス:
https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B
科学的研究結果
深層強化学習に基づいて潜在的なプラズマティアを 300 ミリ秒前に予測します
深層強化学習による核融合プラズマ引き裂き不安定性の回避
* 出典: 自然
※分野：エネルギー・環境
*著者: プリンストン大学
プラズマの不安定性の問題は、核融合研究における重要な課題です。研究者らは強化学習AIのトレーニング環境としてマルチモーダル動的モデルを使用し、リアルタイムのプラズマ特性に基づいて将来のテアリングモード不安定性の発生確率を予測できるディープニューラルネットワークを構築した。国立核融合施設で行われた実験では、開発したAIコントローラーがプラズマの不安定性を破裂の300ミリ秒前に予測できることが示された。
元の記事を読む:
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07024-9 マルチスケールの深層生成モデルを使用した状態特異的なタンパク質-リガンド複合体構造の予測
マルチスケールの深層生成モデルによる状態特異的なタンパク質-リガンド複合体構造予測
* 出典: 自然
※分野：生物医学
*著者: カリフォルニア工科大学
研究者らによって提案された NeuralPLexer は、深層生成モデルを使用して、結合複合体の三次元構造とその構造変化を原子分解能でサンプリングします。研究では、NeuralPLexer の予測が、酵素工学や創薬における重要な標的の構造決定実験と一致していることが示されています。さらに、NeuralPLexer の全体的なタンパク質構造予測精度は、大きな立体構造変化を伴う代表的な構造ペアや新たに同定されたリガンド結合タンパク質に関して、AlphaFold2 よりも一貫して優れています。
元の記事を読む:
https://www.nature.com/articles/s42256-024-00792-z
グラフニューラルネットワークに基づく新薬相互作用の予測
バイオメディカルネットワークを備えたフローベースのグラフニューラルネットワークによって可能になる新興薬物相互作用予測
*出典: Nature Computational Science
※分野：生物医学
* 著者: 清華大学
研究者らは、薬物ペア間のパスを抽出し、ある薬物から別の薬物に情報を伝播し、関連する生物医学的概念をパスに追加することで、薬物ペアリングの特徴を学習するためのグラフ ニューラル ネットワーク EmerGNN を提案しました。実験によれば、EmerGNN は新たな薬物相互作用を予測する際に既存の方法よりも高い精度を持っています。
元の記事を読む:
https://www.nature.com/articles/s43588-023-00558-4Cas-DiffCom: 乳児の縦方向の超解像度 3D 医療画像用のカスケード拡散モデル
Cas-DiffCom: 乳児の縦方向の超解像度 3D 医用画像を完成させるためのカスケード拡散モデル
* 出典: arXiv
※分野：医療・健康
*著者：上海理工大学
研究者らは、高密度で縦方向の 3D 乳児脳磁気共鳴イメージングの完成と超解像のためのカスケード拡散モデルである Cas-DiffCom を提案し、提案された手法を Baby Connectome Project (BCP) データセットに適用します。この結果は、Cas-DiffCom が縦方向の乳児の脳画像の完成において個別の一貫性と高い忠実度を達成していることを示しています。
元の記事を読む:
https://arxiv.org/abs/2402.13776
二酸化炭素回収のための生成 AI
炭素回収のための金属有機フレームワークの設計のための分子拡散モデルに基づく生成人工知能フレームワーク
*出典: コミュニケーション化学
*分野: 材料化学
*著者: アルゴンヌ国立研究所、米国
有機金属フレームワーク (MOF) は、CO2 回収に大きな可能性を秘めています。研究者らが提案した生成型 AI 高性能フレームワーク GHP-MOFassemble は、ランダムに生成された MOF 構造を組み立て、分子動力学シミュレーションとモンテカルロ シミュレーションを組み合わせることで、30 分以内に 120,000 を超える新しい候補 MOF をコンポーネントごとに組み立てることができます。
元の記事を読む:
https://www.nature.com/articles/s42004-023-01090-2
イベントのお知らせ
5月6日にSIMONSセミナーを開催します
ニューヨーク大学が主催する SIMONS セミナーは、オックスフォード大学、ベルリン自由大学、その他の大学からの学者が 5 月 6 日に招待され、生体分子シミュレーションおよび開発の最新の進歩について議論します。課題。
このワークショップで最初に提案されたトピックには、タンパク質の動態を理解するためのシミュレーション、実験データ、機械学習の組み合わせ、細菌膜の大規模 MD シミュレーション、物理モデリングと大規模シミュレーションによるクロマチンの構造と動態の解明などが含まれます。
登録リンク:
https://wp.nyu.edu/sccpc/event/challenges-in-biomolecular-simulations-symposium/
AI4SCIENCE@カリフォルニア工科大学
カリフォルニア工科大学は、アニマ・アナンドクマール教授とイーソン・ユエ教授が主導する AI4Science プログラムを立ち上げ、AI およびその他の分野の多くの専門家を集め、最先端の人工知能テクノロジーを科学と工学のさまざまな分野に統合することに取り組んでいます。学問的障壁を打ち破り、科学研究を推進します。
学年度中、このプログラムは隔週で水曜日の正午に固定され、講義やコースの形式をとり、さまざまな科学分野の学者に機械学習の理論的知識のトレーニングと実践的な機会を提供します。
登録リンク:
https://www.ai4science.caltech.edu/events.html
活動レビュー
AI for Science ライブ シリーズ上海交通大学自然科学研究所と上海国立応用数学センター（上海交通大学分校）が主催するライブ放送「AI for Science」シリーズの第5期が2月29日に開幕する。ライブブロードキャストは、マルチモーダル生成大規模モデルです。講演者のYangshuai Wangは、最新の研究結果と技術進歩を共有することで、人工知能の理解と応用を強化します。科学分野における AI は、学際的な協力を促進し、科学の進歩を促進します。
イベントリンク:
https://mp.weixin.qq.com/s/0kkh52_qhLr2bn-75GulPw
LoG 2023 上海お役立ち情報共有上海交通大学と北京大学が共同で上海でLoG2023セミナーを開催し成功裏に終了しました。このカンファレンスは、グラフィックスと幾何学機械学習の関連分野に焦点を当て、国内外の数学エリートとコンピュータサイエンスの専門家を結集し、幾何学ディープラーニングの数学理論を中心に徹底的な議論を行い、信頼性の高いトポロジー構造と効率的なディープニューラルネットワークコンピューティングを育成します。単位。
ライブリプレイ:
以上が「サイエンスAIウィークリー」の内容のすべてです～
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