Périphériques technologiques
IA
Comment l'intelligence artificielle va-t-elle changer la biotechnologie ?
Comment l'intelligence artificielle va-t-elle changer la biotechnologie ?
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ont pris d'assaut le monde, changeant la façon dont les gens vivent et travaillent. Les avancées dans ces domaines ont suscité à la fois des éloges et des critiques. On sait que l’IA et le ML offrent de multiples applications et avantages dans un large éventail de domaines. Plus important encore, ils transforment la recherche biologique, conduisant à de nouvelles découvertes dans les domaines des soins de santé et de la biotechnologie.
Voici quelques cas d'utilisation du ML en biotechnologie :
Identification des régions codantes des gènes
Le séquençage de nouvelle génération a considérablement amélioré la recherche en génomique en séquençant les gènes en peu de temps. Par conséquent, des méthodes d’apprentissage automatique sont utilisées pour découvrir les régions codantes pour les gènes dans le génome. Cette technologie de prédiction génétique basée sur l’apprentissage automatique sera plus sensible que l’analyse de séquence traditionnelle basée sur l’homologie.
Structure Prediction
PPI a déjà été mentionné dans le contexte de la protéomique. Cependant, l'application du ML dans la prédiction de structure a augmenté la précision de 70 % à plus de 80 %. L'application du ML dans l'exploration de texte est très prometteuse, avec des ensembles de formation utilisés pour découvrir des cibles pharmacologiques nouvelles ou uniques à partir de nombreux articles de revues et bases de données secondaires recherchées.
Réseaux de neurones
Le deep learning est une extension des réseaux de neurones et un sujet relativement nouveau en ML. Le terme « profondeur » dans le deep learning fait référence au nombre de couches à travers lesquelles les données changent. Par conséquent, l’apprentissage profond s’apparente à une structure neuronale à plusieurs niveaux. Ces nœuds multicouches tentent de simuler la manière dont le cerveau humain fonctionne pour résoudre des problèmes. ML utilise déjà des réseaux de neurones. Pour l'analyse, les algorithmes de ML basés sur les réseaux neuronaux nécessitent des données raffinées ou significatives de l'ensemble de données d'origine. Cependant, la quantité croissante de données générées par le séquençage du génome rend plus difficile l’analyse d’informations importantes. Plusieurs couches d'un réseau neuronal filtrent les informations et interagissent, permettant d'améliorer le résultat.
Psychose
L'anxiété, le stress, les troubles liés à la consommation de substances, les troubles de l'alimentation et d'autres symptômes de maladie mentale en sont tous des exemples. La mauvaise nouvelle est que la plupart des gens n’obtiennent pas de diagnostic parce qu’ils ne savent pas s’ils ont un problème. C'est une réalité choquante mais cruelle. Jusqu’à aujourd’hui, les médecins et les scientifiques n’ont pas été aussi efficaces pour prédire la maladie mentale. Oui, les innovations technologiques permettent aux professionnels de la santé de créer des solutions intelligentes qui non seulement détectent la maladie mentale, mais recommandent également des techniques de diagnostic et de traitement appropriées.
Intelligence artificielle dans les soins de santé
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) sont largement adoptés par les hôpitaux et les prestataires de soins de santé pour améliorer le bien-être des patients, mettre en œuvre des traitements personnalisés, faire des prédictions précises et améliorer la qualité de vie. Il est également utilisé pour améliorer l’efficacité des essais cliniques et accélérer le processus de développement et de commercialisation des médicaments.
Réflexions finales
Le développement de la numérisation a rendu le 21e siècle centré sur les données, affectant chaque entreprise et chaque département. Les secteurs de la santé, des biotechnologies et des biotechnologies ne sont pas à l’abri. Les entreprises recherchent une solution capable d'intégrer leurs opérations à des solutions puissantes et offrant la possibilité d'enregistrer, d'échanger et de transférer des données de manière systématique, plus rapide et plus fluide. La bioinformatique, la biomédecine, la biologie des réseaux et d’autres sous-domaines biologiques sont depuis longtemps confrontés à des défis liés au traitement des données biologiques.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
