人工智能除草机分不清杂草？科学家建议基因改造蔬菜的外观

人工智能除草机分不清杂草？科学家建议基因改造蔬菜的外观 对于 AI 除草机傻傻分不清杂草和农作物这一问题，哥本哈根大学的科学家提出了一个绝妙的建议 对小麦或玉米等作物进行基因编辑。 我们可以通过花青素 (使蓝莓呈蓝色) 或类胡萝卜素 (使胡萝卜呈橙色) 使之颜色变化，或者使蔬菜长出形状奇怪的叶子，又或者让蔬菜具有人眼看不见但机器可以检测到的特征，例如发出红外光。这些都将有助于机器人进行视觉识别。 NewScientist 来自：https://t.me/xhqcankao/9650

科学家发现婴儿大脑与人工智能模型惊人相似

科学家发现婴儿大脑与人工智能模型惊人相似 与许多动物相比，人类在出生后很长一段时间内都是无助的。许多动物，如马和鸡，出生当天就能行走。这种漫长的无助期使人类婴儿处于危险之中，也给父母带来了巨大的负担，但令人惊讶的是，这种无助期却经受住了进化的压力。跨物种研究的启示"自 20 世纪 60 年代起，科学家们就认为人类婴儿表现出的无助感是由于出生时的限制造成的。他们认为，人类婴儿头大，必须早产，导致大脑发育不成熟，无助期长达一岁。"认知神经科学教授、论文第一作者罗德里-库萨克（Rhodri Cusack）教授解释说。研究团队由库萨克教授、美国奥本大学克里斯蒂娜-查韦特教授和 DeepMind 高级人工智能研究员 Marc'Aurelio Ranzato 博士组成，库萨克教授利用神经成像技术测量婴儿大脑和心智的发育情况；克里斯蒂娜-查韦特教授负责比较不同物种的大脑发育情况；DeepMind 高级人工智能研究员 Marc'Aurelio Ranzato 博士负责比较不同物种的大脑发育情况。"我们的研究比较了不同动物物种的大脑发育情况。它借鉴了一个长期项目时间转换"（Translating Time），该项目将不同物种的相应年龄等同起来，从而确定人类大脑在出生时比许多其他物种更加成熟。"研究人员利用脑成像技术发现，人类婴儿大脑中的许多系统已经开始运作，并能处理来自感官的丰富信息流。这与人们长期以来认为婴儿大脑的许多系统尚未发育成熟，无法发挥作用的观点相矛盾。研究小组随后将人类的学习与最新的机器学习模型进行了比较，在后者中，深度神经网络受益于"无助"的预训练期。在过去，人工智能模型是直接根据所需的任务进行训练的，例如训练自动驾驶汽车识别它们在道路上看到的东西。但现在，模型最初都是经过预先训练，以便在海量数据中发现模式，而不执行任何重要任务。由此产生的基础模型随后用于学习特定任务。研究发现，这种方法最终会加快新任务的学习速度，并提高性能。对未来人工智能发展的影响"我们提出，人类婴儿也同样利用婴儿期的'无助'期进行预训练，学习强大的基础模型，并在以后的生活中以高性能和快速泛化来支撑认知。这与近年来在生成式人工智能领域取得重大突破的强大机器学习模型非常相似，例如OpenAI的ChatGPT或Google的Gemini，"库萨克教授解释道。研究人员表示，未来对婴儿学习方式的研究很可能会启发下一代人工智能模型。"虽然人工智能取得了重大突破，但基础模型比婴儿消耗大量能源，需要的数据也多得多。了解婴儿是如何学习的，可能会对下一代人工智能模型有所启发。"他最后说："下一步的研究将是直接比较大脑和人工智能的学习情况。"编译自/scitechdailyDOI: 10.1016/j.tics.2024.05.001 ... PC版： 手机版：

科学家解码牛H5N1病毒向人类的危险跳跃

科学家解码牛H5N1病毒向人类的危险跳跃 一头在牛栏里休息的奶牛。前景为 H5N1 病毒颗粒（黄色）的彩色透射电子显微照片。2024 年，H5N1 禽流感在家禽和美国奶牛中爆发。奶牛照片由 NIAID 提供；显微照片由 NIAID 重新定位和着色，由 CDC 提供。图片来源：NIAID 和 CDC美国奶牛感染 H5N1 病毒的实验结果利用在受感染的美国奶牛中流行的高致病性 H5N1 禽流感（HPAI H5N1）病毒进行的一系列实验发现，通过鼻内接种给小鼠和雪貂注射来自哺乳期奶牛的病毒会诱发严重疾病。受 H5N1 病毒感染的奶牛体内的病毒与禽（鸟）和人型细胞受体结合，但重要的是，这种病毒不会通过呼吸飞沫在雪貂间有效传播。7 月 8 日发表在《自然》杂志上的研究结果表明，牛（奶牛）高致病性禽流感 H5N1 病毒可能不同于以往的高致病性禽流感 H5N1 病毒，这些病毒可能具有促进哺乳动物之间感染和传播的特征。不过，它们目前似乎还不能在动物或人之间进行有效的呼吸道传播。2024 年 3 月，据报告美国奶牛中爆发了高致病性禽流感 H5N1 病毒疫情，疫情在牛群中蔓延，导致受影响农场中的一些猫受到致命感染，并波及家禽，据报告有四名奶制品工人受到感染。从受影响的牛群中分离出的高致病性禽流感 H5N1 病毒与 2021 年底以来在北美野生鸟类中流行的 H5N1 病毒密切相关。随着时间的推移，这些禽类病毒发生了基因变化，并在整个美洲大陆传播，导致野生鸟类和哺乳动物爆发疫情有时死亡率很高，并疑似在物种内传播。在麦丁-达比犬肾（MDCK）上皮细胞中生长的甲型 H5N1 禽流感病毒颗粒（黄色/红色）的彩色透射电子显微镜照片。由 CDC 进行显微镜观察；由 NIAID 重新定位和着色。来源：CDC 和 NIAID研究方法和动物模型结果为了更好地了解牛 H5N1 病毒的特性，威斯康星大学麦迪逊分校、日本静冈大学和东京大学以及德克萨斯农工大学兽医医学诊断实验室的研究人员进行了实验，以确定牛高致病性禽流感 H5N1 病毒在小鼠和雪貂体内复制和致病的能力。雪貂被认为是了解流感在人类中潜在传播模式的良好模型，因为它们表现出与人类相似的临床症状、免疫反应和呼吸道感染。研究人员给小鼠鼻内注射了强度递增的牛高致病性 H5N1 流感剂量（每个剂量组 5 只小鼠），然后监测了 15 天动物的体重变化和存活率。所有接受较高剂量的小鼠均死于感染。一些接受较低剂量的小鼠存活了下来，而接受最低剂量的小鼠体重没有下降，也存活了下来。比较研究和传输测试研究人员还比较了牛高致病性禽流感 H5N1 病毒与越南 H5N1 病毒株（典型的人感染 H5N1 禽流感病毒）和甲型 H1N1 流感病毒对小鼠的影响。接受了牛高致病性禽流感 H5N1 病毒或越南禽流感 H5N1 病毒的小鼠，其呼吸道和非呼吸道器官（包括乳腺和肌肉组织）中的病毒含量较高，眼睛中也有零星检测到病毒。H1N1 病毒仅在动物的呼吸道组织中发现。经鼻内感染牛高致病性禽流感 H5N1 病毒的雪貂体温升高，体重减轻。与小鼠一样，科学家在雪貂的上下呼吸道和其他器官中发现了大量病毒。但与小鼠不同的是，在雪貂的血液或肌肉组织中没有发现病毒。作者写道："我们在小鼠和雪貂身上进行的致病性研究共同揭示，来自哺乳期奶牛的高致病性禽流感 H5N1 病毒经口腔摄入或呼吸道感染后可能诱发严重疾病，经口腔或呼吸道感染可导致病毒全身性扩散到非呼吸道组织，包括眼睛、乳腺、乳头和/或肌肉。"为了测试牛 H5N1 病毒是否会通过呼吸飞沫（如咳嗽和打喷嚏时喷出的飞沫）在哺乳动物之间传播，研究人员用牛高致病性禽流感 H5N1 病毒或已知可通过呼吸飞沫有效传播的甲型 H1N1 流感病毒感染了几组雪貂（每组四只）。一天后，未感染的雪貂被关在受感染动物旁边的笼子里。感染任何一种流感病毒的雪貂都会出现临床症状，而且在多日收集的鼻拭子中病毒含量很高。然而，只有接触过 H1N1 感染组的雪貂才会出现临床疾病症状，这表明奶牛流感病毒在雪貂体内无法通过呼吸飞沫有效传播。通常情况下，禽类和人类甲型流感病毒不会附着在细胞表面的相同受体上引发感染。然而，研究人员发现，牛高致病性禽流感 H5N1 病毒能同时与这两种病毒结合，这就使病毒有可能与人类上呼吸道的细胞结合。作者说："总之，我们的研究表明，牛 H5N1 病毒可能不同于以前流行的高致病性禽流感 H5N1 病毒，它具有人类/兽类受体结合的双重特异性，在雪貂间的呼吸飞沫传播有限。"编译自/ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家成功解码“材料基因组”

科学家成功解码“材料基因组” 来自原子探针的模拟二维原子图像。图片来源：悉尼大学这一突破对于开发创新材料至关重要，将推动人们开发用于航空航天业的更坚固且更轻的合金、用于电子设备的新一代半导体以及用于电动机的改进磁铁。该研究利用原子探针断层扫描（APT）技术来解开短程阶（SRO）的复杂性。SRO工艺是了解局部原子环境的关键。SRO经常被比作“材料基因组”，即晶体内原子的排列或构型。其重要性在于不同的局部原子排列会影响材料的电子、磁性、力学、光学和其他特性，这些特性对之后产品的安全性和功能性有极大影响。此次研究的重点是钴-铬-镍高熵合金，这类合金在高级工程应用中非常有前途。团队利用复杂的APT成像数据，并结合先进的数据科学技术，实现了以3D形式可视化原子，从而观察和测量SRO，并比较在不同加工条件下合金的变化。该研究为SRO如何控制关键材料特性研究提供了模板，也为科学家提供了一双新“眼睛”，从而可以看到原子级架构的微小变化，是如何导致材料性能的巨大飞跃的。至关重要的是，SRO提供了详细的原子级蓝图，增强了人们对材料行为的计算模拟、建模和最终预测的能力。 ... PC版： 手机版：

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密 该工具由 KAUST 生物信息学研究员 Maxat Kulmanov 及其同事开发，在预测蛋白质功能方面优于现有的分析方法，甚至能够分析现有数据集中没有明确匹配的蛋白质。该模型被称为 DeepGO-SE，它利用了类似于 Chat-GPT 等生成式人工智能工具所使用的大型语言模型。然后，它根据蛋白质工作方式的一般生物学原理，利用逻辑蕴含得出关于分子功能的有意义的结论。从本质上讲，它通过构建部分世界模型（在本例中为蛋白质功能），并根据常识和推理推断出在这些世界模型中应该发生的事情，从而赋予计算机逻辑处理结果的能力。一种新的人工智能（AI）工具能对未知蛋白质的功能进行逻辑推理，有望帮助科学家揭开细胞内部的奥秘。图片来源：© 2024 KAUST; Ivan Gromicho他补充说："这种方法有很多应用前景，"KAUST 生物本体论研究小组负责人罗伯特-霍恩多夫（Robert Hoehndorf）说，"特别是当需要对神经网络或其他机器学习模型生成的数据和假设进行推理时。"库尔曼诺夫和霍恩多夫与KAUST的斯特凡-阿罗德（Stefan Arold）以及瑞士生物信息学研究所的研究人员合作，评估了该模型破译那些在体内作用未知的蛋白质功能的能力。该工具成功地利用了一种鲜为人知的蛋白质的氨基酸序列数据及其与其他蛋白质的已知相互作用，并精确地预测了其分子功能。该模型非常精确，在一次国际功能预测工具竞赛中，DeepGO-SE 在 1600 多种算法中名列前 20 位。KAUST 团队目前正在利用这一工具研究在沙特阿拉伯沙漠极端环境中生长的植物中发现的神秘蛋白质的功能。他们希望这些发现将有助于确定生物技术应用中的新型蛋白质，并希望其他研究人员也能使用这一工具。库尔曼诺夫解释说："DeepGO-SE分析未表征蛋白质的能力可以促进药物发现、代谢通路分析、疾病关联、蛋白质工程、筛选感兴趣的特定蛋白质等任务。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

官方讣告： 商汤科技创始人、著名人工智能科学家汤晓鸥教授去世

官方讣告： 商汤科技创始人、著名人工智能科学家汤晓鸥教授去世 我们怀着无比沉重的心情，向大家宣布一则令人悲痛的消息：我们敬爱的创始人、人工智能科学家、浦江实验室主任、上海人工智能实验室主任、香港中文大学教授汤晓鸥因病救治无效，于2023年12月15日23时45分，永远离开了我们。 汤晓鸥教授是我国人工智能领域的杰出代表。他学识渊博、治学严谨、求真务实、开拓创新，富有家国情怀和战略眼光。他甘为人梯、奖掖后学、矢志创新、勇担重任，把全部精力奉献于计算机科学研究，积极推动原创技术发展，为我国人工智能领域科技事业发展做出了卓越的贡献。他二十多年来悉心培养学生，桃李满天下。他们将传承汤晓鸥教授的精神和理念，在发展人工智能的道路上勇往直前。 在这个悲伤的时刻，我们向汤晓鸥教授的家人表示最深切的慰问！汤晓鸥教授的智慧、热情和对科学无尽的探索，将永远激励着我们不忘初心，砥砺前行。他制定的公司使命“坚持原创，让人工智能引领人类进步”将激励所有商汤人，勇攀高峰，去完成他未竟的事业。愿汤晓鸥教授安息！