로봇공학 및 의생명공학: 인공조직
최근 몇 년 동안 로봇공학과 생체의학 공학의 교차는 재생의학 분야에서 획기적인 혁신을 가져왔습니다. 가장 흥미로운 발전 중 하나는 인공 조직의 생성으로, 이는 의료 치료와 치료법에 혁명을 일으킬 가능성이 높습니다. 이 기사에서는 인공 조직을 개발하고 의료 분야에서 잠재적인 응용을 개발하기 위한 로봇공학 및 생체의학 공학 분야의 혁신적인 노력을 살펴봅니다. 기존의 의학적 치료법은 인간의 장기를 이식하거나 합성 물질을 사용하여 손상된 조직을 복구할 수 있는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 접근 방식에는 기증된 장기의 부족과 면역 거부의 위험을 포함하여 많은 제한과 위험이 따릅니다. 따라서 인공조직의 개발이 시급한 실정이다. 로봇 공학 및 생물 의학
조직 공학 또는 재생 의학으로도 알려진 인공 조직은 신체의 자연 조직의 구조와 기능을 모방하는 생물학적 구조의 생성을 포함합니다. 이러한 구조는 손상되거나 병든 조직을 대체하거나 복구하도록 설계되어 다양한 질병으로 고통받는 환자에게 새로운 희망을 가져다줍니다. 이러한 구조는 손상된 조직을 대체하거나 복구하는 대체재 역할과 상처 복구 및 퇴행성 질환 치료를 촉진하는 치료용 임플란트 역할을 할 수 있습니다. 이 조직 공학 기술은 구조적, 기능적으로 다양하며 장기, 연골, 근육 및 뼈와 같은 다양한 유형의 조직을 포함하도록 고안되었습니다. 이러한 구조에 대한 대안은
인공 조직 공학의 핵심에 있으며 로봇 공학과 생체 의학 공학 간의 협력에 있습니다. 로봇 공학은 조직 구조의 제작 및 조작에 중요한 역할을 하며 제조 과정에서 정밀도와 제어 기능을 제공합니다. 생의학 엔지니어는 로봇 공학을 사용하여 인공 조직의 구성 요소인 지지체, 세포 매트릭스 및 생체 활성 물질을 설계하고 제작합니다. 최종 인공 조직이 세포적으로 생존 가능하고 생체 적합성을 보장하려면 이러한 재료의 선택 및 제작에 있어 정밀성과 제어가 중요합니다. 생의학 엔지니어는 로봇 공학의 지능과 정밀도를 사용하여 더 나은 제어와 효과를 위해 맞춤형 지지대, 세포 매트릭스 및 생리 활성 물질을 설계하고 제조합니다.
조직 공학의 주요 과제 중 하나는 조직의 복잡한 구조와 기능을 최적화하는 것입니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 연구자들은 3D 바이오프린팅 및 조직 조립과 같은 고급 로봇 기술을 활용하고 있습니다. 3D 바이오프린팅은 생물학적 물질과 살아있는 세포를 층별로 정밀하게 증착하여 공간 정밀도로 복잡한 조직 구조를 생성할 수 있습니다. 특수 도구와 센서가 장착된 로봇 시스템은 이러한 생체 가공 구성 요소를 조작하고 이를 자연 조직의 조직과 기능을 모방하는 복잡한 조직 구조로 조립할 수 있습니다.
인공 조직의 개발은 다양한 의료 응용 분야에 큰 희망을 가져옵니다. 가장 흥미로운 연구 분야 중 하나는 이식용 인공 장기와 조직을 만드는 것입니다. 현재 전 세계 수백만 명의 환자가 장기 이식을 기다리고 있으며 기증 장기에 대한 수요가 공급을 훨씬 초과합니다. 인공 조직 공학은 생체 적합하고 쉽게 접근할 수 있는 이식 가능한 조직 및 장기 공급원을 제공함으로써 이 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 인공 조직 공학은 생체 적합하고 쉽게 접근할 수 있는 이식 가능한 조직 및 장기 공급원을 제공함으로써 이 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 인공조직공학은 기증자 세포와 지지체 재료를 사용하여 이식 가능한 조직을 만듭니다. 지지체 재료는 생체적합성 합성 고분자이거나 콜라겐이나 세포외 기질과 같은 천연 재료일 수 있습니다. 비계 재료가 선택되면 연구자들은 비계에 기증자 세포를 심고
장기 이식 외에도 인공 조직 공학은 맞춤형 의학 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 연구자들은 로봇공학과 생명공학을 활용하여 개별 환자의 필요에 따라 맞춤형 조직 구조를 만들 수 있습니다. 이러한 맞춤형 조직은 약물 검사, 질병 모델링 및 재생 의학에 사용될 수 있으며 정밀 의학 및 표적 치료를 위한 새로운 길을 제공합니다.
또한 인공 조직 공학은 보철 및 의료용 임플란트 분야를 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 기존 보철 장치는 기능성과 인체와의 호환성이 제한되는 경우가 많습니다. 인공 조직 구조와 로봇 공학을 결합함으로써 엔지니어는 생체 적합성이 더 높고 내구성이 뛰어나며 신체의 자연스러운 움직임에 민감한 차세대 보철 장치를 개발할 수 있습니다. 이러한 첨단 보철물은 전투원과 장애인의 삶의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
소관 인공 조직 공학의 잠재력은 엄청나지만, 여전히 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 주요 과제 중 하나는 혈관화, 즉 조직 구조 내 혈관 형성을 달성하는 것인데, 이는 장기 생존과 숙주 조직으로의 통합에 매우 중요합니다. 연구자들은 혈관신생을 촉진하기 위해 생체모방 스캐폴드, 생체 활성 인자 및 미세유체 시스템을 사용하여 혈관신생을 달성하기 위한 전략을 추구하고 있습니다.
또 다른 과제는 인공 조직과 주변 숙주 조직의 기능적 통합을 보장하는 것입니다. 이를 위해서는 세포 부착, 증식 및 분화를 촉진하기 위해 조직 구조의 생화학적 및 기계적 특성을 신중하게 최적화해야 합니다. 첨단 로봇 시스템은 이러한 매개변수를 최적화하고 인공 조직의 생체 적합성과 기능성을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.
요약
로봇공학과 생체의학공학의 융합은 인공조직공학에서 상당한 발전을 이끌고 있습니다. 연구자들은 로봇 기술을 활용하여 재생 의학의 경계를 넓히고 의료 치료의 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 장기 이식부터 맞춤형 의학 및 보철까지, 인공 조직 공학은 의료에 혁명을 일으키고 전 세계 수백만 명의 환자의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
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1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
