Telegram Group & Telegram Channel
Автономная наука 🔬🤖

Помните, как выглядят исследования в стратегических компьютерных играх? Выбираете направление, тратите ресурсы, ждете и получаете гарантированный результат. Последнего обещать не могу, но автоматизация лабораторий приближает нас к похожему сценарию.

Суть автономной науки проста: компьютеры генерируют и анализируют гипотезы, а роботы проводят эксперименты. Майкл Бронштейн (Michael Bronstein) из DeepMind описывает эволюцию научного процесса от нулевого поколения (люди с пробирками), до четвертого поколения, в котором искусственный интеллект полностью управляет циклом научных открытий. Это стало возможным благодаря трем важным прорывам:

Во-первых, машинное обучение. Во-вторых, цены на роботизированные манипуляторы снизились с 30 тысяч до 500 долларов. В-третьих, появились технологии создания лабораторий на чипах.

Передовые лаборатории внедряют полуавтономные системы для медицинских исследований и синтеза новых материалов, но самые интересные сценарии вероятно реализуются там, где человеческих возможностей не хватает.

Представьте будущее где алгоритмы непрерывно берут пробы, анализируют патогены, отслеживают их эволюцию и синтезируют вакцины. Автономные подземные и космические лаборатории проводят эксперименты с альтернативной эволюцией. Роботы создают персональные лекарства, проверяя эффективность на клеточных культурах конкретного пациента.

Однажды исследования в этих замкнутых системах создадут петлю обратной связи: искусственный интеллект генерирует данные, эти данные улучшают его работу, а усовершенствованные модели находят неочевидные связи для новых прорывов.

Но что, если однажды эта петля затянется слишком сильно? Что скажете, готовы ли вы доверить науку машинам?

#AI #наука #будущее #биотех #автоматизация



tg-me.com/SantryBlog/643
Create:
Last Update:

Автономная наука 🔬🤖

Помните, как выглядят исследования в стратегических компьютерных играх? Выбираете направление, тратите ресурсы, ждете и получаете гарантированный результат. Последнего обещать не могу, но автоматизация лабораторий приближает нас к похожему сценарию.

Суть автономной науки проста: компьютеры генерируют и анализируют гипотезы, а роботы проводят эксперименты. Майкл Бронштейн (Michael Bronstein) из DeepMind описывает эволюцию научного процесса от нулевого поколения (люди с пробирками), до четвертого поколения, в котором искусственный интеллект полностью управляет циклом научных открытий. Это стало возможным благодаря трем важным прорывам:

Во-первых, машинное обучение. Во-вторых, цены на роботизированные манипуляторы снизились с 30 тысяч до 500 долларов. В-третьих, появились технологии создания лабораторий на чипах.

Передовые лаборатории внедряют полуавтономные системы для медицинских исследований и синтеза новых материалов, но самые интересные сценарии вероятно реализуются там, где человеческих возможностей не хватает.

Представьте будущее где алгоритмы непрерывно берут пробы, анализируют патогены, отслеживают их эволюцию и синтезируют вакцины. Автономные подземные и космические лаборатории проводят эксперименты с альтернативной эволюцией. Роботы создают персональные лекарства, проверяя эффективность на клеточных культурах конкретного пациента.

Однажды исследования в этих замкнутых системах создадут петлю обратной связи: искусственный интеллект генерирует данные, эти данные улучшают его работу, а усовершенствованные модели находят неочевидные связи для новых прорывов.

Но что, если однажды эта петля затянется слишком сильно? Что скажете, готовы ли вы доверить науку машинам?

#AI #наука #будущее #биотех #автоматизация

BY Santry's Singularity blog




Share with your friend now:
tg-me.com/SantryBlog/643

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

telegram from kr


Telegram Santry's Singularity blog
FROM USA