英伟达黄仁勋:必须学计算机的时代过去了 人类生物学才是未来

英伟达黄仁勋:必须学计算机的时代过去了人类生物学才是未来但实际上,我们的工作是创造计算技术,使得任何人都不再需要编程,使得编程变成人性的的,现在世界上每一个人都是程序员,技术鸿沟已经完全弥合。如果我的人生能重来的话,我会认识到人类生物学才是科学里最复杂的领域之一。每一年,我们的科学、计算机科学、我们的软件都在一年一年变得更好;每年,我们的芯片也在变得更好;每年,我们的基础设施也在变得更好。“但是,生命科学的进展却是零星的,因此人类生物学才是未来。”...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1418367.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1418367.htm

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计算的未来包括生物学 由人类脑细胞驱动的人工智能计算机

计算的未来包括生物学由人类脑细胞驱动的人工智能计算机在2月27日发表在《科学前沿》杂志上的一篇文章中,该团队概述了生物计算机如何在某些应用中超越今天的电子计算机,同时使用今天的计算机和服务器群所需电力的一小部分。类器官智能(OI)是一个新兴的科学领域,旨在创建生物计算机,其中实验室培养的大脑类器官作为"生物硬件"。在发表于《科学前沿》的文章中,Smirnova等人概述了追求这一愿景所需的多学科战略:从下一代器官和脑机接口技术,到新的机器学习算法和大数据基础设施。他们从制造由干细胞培育的5万个脑细胞组成的小集群开始,这些细胞被称为有机体。这大约是一个果蝇大脑的三分之一大小。他们的目标是1000万个神经元,这将是一个乌龟大脑中的神经元数量。相比之下,人类大脑平均有超过800亿个神经元。这篇文章强调了人脑如何在特定任务中继续大规模地超越机器。例如,人类只需使用几个样本就能学会区分两种类型的物体(如狗和猫),而人工智能算法则需要成千上万个。而且,虽然人工智能在2016年击败了围棋世界冠军,但它是在16万场比赛的数据基础上训练出来的--相当于每天下5个小时,超过175年。大脑有机体资料来源:约翰霍普金斯大学大脑也更加节能。我们的大脑被认为能够储存相当于普通家用电脑100多万倍的容量(2.5PB),而使用的电力只相当于几瓦。相比之下,美国的数据农场每年使用超过15000兆瓦的电力,其中大部分是由几十个燃煤发电站产生的。在这篇论文中,作者概述了他们的"类器官智能"计划,或称OI,用细胞培养的大脑类器官。虽然脑器官不是"迷你大脑",但它们在大脑功能和结构的关键方面是相同的。器官体将需要从目前的大约5万个细胞大幅扩展。"高级作者、巴尔的摩约翰-霍普金斯大学的托马斯-哈同教授说:"对于OI,我们需要将这个数字增加到1000万。布雷特-卡根博士资料来源:Cortical实验室布雷特和他在Cortical实验室的同事已经证明,基于人类脑细胞的生物计算机是可能的。最近发表在《神经元》上的一篇论文显示,脑细胞的平面培养可以学习玩视频游戏Pong。"我们已经证明,我们可以与活的生物神经元互动,迫使它们修改它们的活动,导致类似于智能的东西,"卡根谈到相对简单Ponf游戏的DishBrain时说。"与哈同教授及其同事为这个有机体智能合作而组建的惊人团队合作,皮质实验室现在正试图用大脑有机体复制这项工作。""我想说,用有机体复制[皮质实验室]的实验已经满足了OI的基本定义,"托马斯说。从这里开始,它开始一个建立社区、工具和技术的问题,以实现OI的全部潜力。布雷特说:"这个新的生物计算领域有望在计算速度、处理能力、数据效率和存储能力方面取得前所未有的进步--所有这些都需要较低的能源。这项合作特别令人激动的方面是其形成的开放和协作精神。将这些不同的专家聚集在一起,不仅对优化成功至关重要,而且为行业合作提供了一个关键的接触点"。而这项技术还可以使科学家们更好地研究从患有神经疾病(如阿尔茨海默病)的病人的皮肤或小血样中开发出来的个性化大脑器官,并进行测试,研究遗传因素、药物和毒素如何影响这些情况。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1348871.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1348871.htm

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超大规模超级计算机开启生物物理探索的新纪元高性能计算与生物物理研究的融合正在为生物学的革命性发现铺平道路,新一代超级计算机和人工智能工具在其中发挥着举足轻重的作用。这篇文章的作者是奥本大学物理系生物物理学助理教授拉斐尔-贝尔纳迪(RafaelBernardi)博士和贝尔纳迪博士小组的博士后研究员马塞洛-梅洛(MarceloMelo)博士。连接计算与实验奥本大学的研究人员深入研究了计算建模与实验生物物理学的和谐融合,为未来以无与伦比的精确度进行发现提供了一个视角。借助先进的高性能计算(HPC),今天的生物物理学家不再是单纯的观察者,而是能够挑战长期存在的生物学假设、阐明复杂细节、甚至创造新蛋白质或设计新分子电路的开拓者。超大规模计算的蛋白质设计时代放置在计算机芯片上的蛋白质示意图。功能强大的新型计算机正帮助科学家设计和理解蛋白质,这是前所未有的。资料来源:RafaelC.Bernardi他们在透视文章中讨论的最重要方面之一,是计算生物物理学家模拟复杂生物过程的新能力,这些过程从亚原子过程到全细胞模型都有,而且非常详细。正如Bernardi博士所说:"新型超大规模计算机使计算生物物理学家能够超越实验能力,以更高的细节模拟生物过程。例如,我们现在可以从原子层面了解致病细菌在感染过程中如何与人类结合,为人工智能模型生成数据,开辟新的探索道路。"先进技术的关键作用从历史上看,物理学和化学等学科在很大程度上依赖理论模型来指导实验。如今,生物学也站在了类似的十字路口,新型软件和专用硬件在破译实验数据和提出创新模型方面发挥着举足轻重的作用。橡树岭国家实验室于2021年底部署的首台公共超大规模超级计算机Frontier,以及为生物物理学量身定制的人工智能工具的迅速普及,都体现了在将模拟与实际观测无缝衔接方面所取得的长足进步。计算生物物理学的发展势头标志着科学领域的变革性转变。随着生物物理研究的进展,实验与计算工作的无缝整合有望重新定义知识的前沿,为前所未有的发现奠定基础,从而重塑我们对生物世界的认识。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1379553.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1379553.htm

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