AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu ─ Uhandisi wa kibayolojia na baiolojia sintetiki
Sayansi na taaluma zinazoendelezwa na AI, kwa taaluma
Mlisho wa RSS · 2 vipengee
Kuweka mawakala wa AI katika uhalisia wa kibiolojia: Vipengele vya msingi vya maabara za kiotomatiki za unyevu
Kichwa asilia: Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs
Miundo ya AI ya mstari wa mbele haifikirii kwa uhakika kuhusu jiometri ya 3D na hali halisi ya maabara, jambo linalofanya uendeshaji otomatiki wa roboti za kushughulikia vimiminika kuwa mgumu. Google Research iliweka mawakala wa AI katika roboti halisi za maabara ili waweze kuendesha mizunguko ya haraka ya usanifu wa molekuli yenye mrejesho wa mzunguko funge. Mawakala hao waligundua vifungaji vya protini vyenye mshikamano wa nanomolari ya tarakimu moja kwa malengo ya saratani.
Jinsi Claude inavyoinua uundaji wa mifano ya biomolekuli
Kichwa asilia: How Claude is uplifting biomolecular modeling
Modeli huria zinazotumiwa na wanasayansi kutabiri na kubuni biomolekuli zilikuwa polepole na zinazotumia kumbukumbu nyingi. Kwa kufanya kazi ndani ya Claude Science, Claude iliboresha zaidi ya modeli 30 kati ya hizi katika chini kidogo ya wiki nne, ikizifanya ziwe haraka mara 4 kwa wastani. Pia ilijenga hali ya kumbukumbu ndogo inayoruhusu utabiri sahihi wa mifumo mikubwa kuliko tokeni 10,000 kwenye nodi moja ya GPU ya NVIDIA, na msimbo ulioboreshwa unafanywa kuwa huria.