Учёные из Университета Флориды научились печатать силиконом внутри микрогеля. Это открытие обещает значительно продвинуть вперёд технику создания медицинских имплантатов: они станут более надёжными, дешёвыми и удобными, чем все имплантаты, доступные на рынке сегодня. И это не то, что вы подумали, а совсем другое. Например, сердечные клапаны, а также мягкие катетеры, инструменты для дренирования, имплантируемые сетки и другие хирургические аксессуары. В настоящее время такие устройства приходится формовать на прессах. Если требуется специфическая форма и размер, то процедура ожидания операции может затянуться на несколько дней или даже недель. Не каждый пациент доживёт, пока ему изготовят силиконовую деталь нужной формы. 3D-печать сокращает время изготовления до нескольких часов, что теоретически может кому-то спасти жизнь.
Архив рубрики: Инновации
Когнитивные технологии на службе незрячих людей: краткий обзор
Эпоха когнитивных технологий начиналась с педагогических исследований. Когнитивные способности (новое название) это то же самое, что познавательные способности и психология познания, бурно развивавшаяся в двадцатом веке. Суть когнитивных технологий в том, чтобы разгадать, как человек воспринимает и перерабатывает получаемую информацию, какие шаблоны (когнитивные схемы) формирует. Когнитивные технологии отличаются от познавательных тем, что познание происходит в новой информационной среде. Это не только люди, природа, техника, знаки (книги), но и компьютеры и сети (социальные и компьютерные). Как когнитивные схемы меняются в компьютерную эпоху и век новых информационных технологий?
Нейросеть научили чтению мыслей путем анализа снимков магнитно-резонансной томографии
Чтение мыслей — давнишняя мечта многих людей. Эта мечта отображена в огромном количестве научно-фантастических произведе-ний, в фильмах и сказках. Но на самом деле чтение мыслей — сложная задача, для решения которой нужны современные технологии. И не только аппаратная часть, то есть «железо», но и программные платформы, а именно — нейросети. Относительно недавно группа ученых научила нейросети определять, что видит человек по анализу фМРТ (Функциональная магнитно-резонансная томография) снимков. Это сложнейшая проблема, но, похоже, ученые из Китая ее успешно решили. Сложная она потому, что необходимо по фМРТ снимкам, на которых много шумов, научиться определять, какие участки головного мозга работают и понимать, что за этим стоит. Сами изображения при использовании соответствующей аппаратуры сканирования трехмерные.
Неведомые закоулки искусственного интеллекта: что мы знаем об алгоритмах искусственного разума
В прошлом году на тихие дороги округа Монмут, Нью-Джерси, вышел странный робомобиль. Экспериментальное средство передвижения, которое было разработано исследователями из Nvidia, внешне не отличалось от других робомобилей, но оно было совершенно не таким, какие разрабатывают в Google, Tesla или General Motors, и оно продемонстрировало растущую мощь ИИ. Автомобиль не следовал строгим инструкциям, запрограммированным человеком. Он полностью полагался на алгоритм, обучившийся водить машину, наблюдая за людьми. Создать таким образом робомобиль – достижение необычное. Но и немного тревожное, поскольку не до конца ясно, каким образом машина принимает решения. Информация из датчиков идёт напрямую в большую сеть искусственных нейронов, обрабатывающую данные и выдающую команды, необходимые для управления рулём, тормозами и другими системами.
Нейросеть, встроенная в умные часы научилась выявлять мерцательную аритмию
Всё-таки от «умных часов» бывает какая-то практическая польза. Если использовать их вместе с приложениями глубинного обучения и анализировать данные, то ценная медицинская информация оказывается действительно очень полезной. Помните, как вы ходили к своему терапевту — он прикладывал стетоскоп к груди и слушал работу сердца, обращая внимание на шумы и другие аномалии. В случае чего вас могли отправить на кардиограмму или УЗИ сердца. Но проблема в том, что большинстве случаев он не услышит никакой аритмии, даже если она есть. Очень часто аритмия проявляется лишь периодически. В реальности примерно у 25% людей на протяжении жизни развивается аритмия, но большинство из нас никогда не узнает об этом. По статистике, 10% инсультов происходит из-за недиагностированной мерцательной аритмии.
Искусственный интеллект научился имитировать звуки музыкальных инструментов
Проект Google Magneta, состоящий из небольшой но активной группы исследователей искусственного интеллекта внутри гигантских компьютерных систем, представил музыкантам новый набор инструментов для создания музыки — NSynth. Magneta — часть подразделения Google Brain, центральной лаборатории искусственного интеллекта в компании. В лаборатории исследователи изучают границы возможностей нейронных сетей и других форм машинного обучения. Нейронные сети, представляющие собой сложные математические системы, изучающие задачи и анализирующие большие объемы данных, в последние годы вышли на передний план в задачах распознавания объектов и лиц на изображениях и переводах с одного языка на другой.
