На думку Nature International Journal of Science, одного з найавторитетніших наукових журналів у світі досягнення в галузі штучного інтелекту — в основі багатьох найцікавіших галузей цьогорічних технологічних інновацій. Але не тільки. Є все, від білкової інженерії до 3D друку та виявлення діпфейків. Детальніше нижче.
Глибоке навчання для синтезу нових білків
Два десятиліття тому Девід Бейкер із Вашингтонського університету в Сіетлі та його колеги здійснили знакове відкриття: вони використовували обчислювальні інструменти для створення абсолютно нового білка.
Сьогодні прогрес зводиться до появи дедалі більше потужних наборів даних про білки, і важливо правильно «розшифрувати» їх закономірності. Білки певною мірою схожі на документи. Тому стратегії, засновані на послідовностях, що лежать в основі великих мовних моделей (LLM) і які використовуються в тому ж ChatGPT, можуть бути корисними для синтезу білків.
Розглядаючи білкові послідовності як документи, що містять поліпептидні «слова», LLM алгоритми можуть розпізнавати закономірності в основі архітектурного сценарію реальних білків.
І у 2023 році також було відзначено помітний прогрес у використанні цього алгоритму для створення білків. Деякі з них використовують дифузійні моделі, які також лежать в основі інструментів генерації зображень, таких як DALL-E. Ці алгоритми спочатку навчені видаляти шум, що згенерував комп’ютер, з великої кількості реальних структур.
Чому це важливо? Сьогодні дизайн білків перетворився на практичний інструмент для створення ферментів та інших білків. Своєю чергою, ці білки використовуються у розробці білкових вакцин та засобів доставлення ліків в організм людини.
Виявлення діпфейків
Бурхливий розвиток загальнодоступних генеративних алгоритмів штучного інтелекту спростив створення переконливих фейкових зображень, аудіо та відео. Боротьба з генерованою дезінформацією триватиме ще довгі роки. І недавній гучний кейс із діпфейком Тейлор Свіфт тому доказ.
Одне з рішень – вбудовування прихованих сигналів у моделі, створюючи водяні знаки для згенерованого штучним інтелектом контенту. Інша стратегія фокусується на контенті. Наприклад, у деяких підданих обробці відео риси обличчя однієї людини замінюються рисами обличчя іншої, і алгоритми можуть розпізнавати артефакти на межі замінених рис.
У 2019 році Луїза Вердоліва, спеціаліст з медіакриміналістики Університету Федеріко II у Неаполі, розробила FaceForensics++ — інструмент для виявлення маніпуляцій обличчями.
Однак методи аналізу зображень залежать від предмета та програмного забезпечення, і знаходження загальних принципів є складним завданням. У рамках програми Semantic Forensics (Sema-For) Міністерства оборони США розроблено набір інструментів для аналізу фейків, але соцмережі не використовують його регулярно. Команда Сіве Лю, вченого з Університету Баффало в Нью-Йорку, розробила DeepFake-O-Meter, централізоване загальнодоступне сховище алгоритмів, які можуть аналізувати відеоконтент для виявлення діпфейків.
Чому це важливо? Враховуючи численні геополітичні конфлікти (Лю каже, що бачив безліч створених штучним інтелектом фейкових зображень та аудіо, пов’язаних з конфліктом між Ізраїлем та ХАМАСом) та вибори (цього року потенційними учасниками виборів стануть більша частина людства), ризик для перетворення фейків на знаряддя маніпуляцій чим серйозніший.
Генне редагування великих фрагментів ДНК
Наприкінці 2023 року регуляційні органи США та Великобританії схвалили першу в історії терапію генного редагування на основі CRISPR для лікування серповидноклітинної анемії та трансфузійно-залежної β-таласемії – велика перемога у галузі редагування геному як клінічного інструменту.
Нова технологія дозволяє точно та цілеспрямовано замінювати до 2 тис. ДНК у геномі людини.
Лікування на основі технології CRISPR також увійшло до топ-10 технологій 2024 року за версією MIT.
Чому це важливо? CRISPR та його похідні зазвичай використовують для відключення дефектних генів. Точна і програмована вставка великих послідовностей ДНК, що охоплюють тисячі нуклеотидів, складна, але нові рішення можуть дозволити вченим замінити важливі сегменти дефектних генів або вставити повністю функціональні послідовності генів. Стратегія заміни генів може бути достатньою для пом’якшення наслідків багатьох генетичних захворювань. І такі методи є актуальними не тільки для здоров’я людини. Цей метод може бути широко корисним для надання сільськогосподарським культурам стійкості до хвороб та патогенів.
Нейроінтерфейси
У Пет Беннет мова повільніша, ніж у нас, і іноді вона може використовувати неправильне слово. Але з огляду на те, що хвороба раніше позбавляла її можливості говорити, це визначне досягнення. Видужання Беннетт стало можливим завдяки складному пристрою BCI (brain-computer interface, дослівно – інтерфейс «мозок-комп’ютер»), розробленому нейробіологом Стенфордського університету Френсісом Уіллеттом та його колегами з американського консорціуму BrainGate.
Уіллетт та його колеги імплантували електроди в мозок Беннет, щоб відстежувати активність нейронів, а потім навчили алгоритми глибокого навчання переводити ці сигнали у мову. Після кількох тижнів тренувань Петт змогла вимовляти до 62 слів за хвилину зі словникового запасу 125 тис. слів (це більш ніж удвічі перевищує словниковий запас середнього носія англійської).
Частково цей прогрес обумовлений постійним накопиченням знань про функціональну нейроанатомію мозку людей з різними неврологічними захворюваннями. Але ці знання були значно розширені завдяки заснованим на машинному навчанні аналітичним методам, які показують, як краще розміщувати електроди та розшифровувати сигнали, що вловлюються.
Науковці також використовують мовні моделі на основі штучного інтелекту, щоб прискорити інтерпретацію того, що пацієнти намагаються повідомити.
У 2021 році Колінджер та біомедичний інженер Роберт Гонт з Піттсбурзького університету імплантували електроди в кору головного мозку людини, у якої були паралізовані всі чотири кінцівки, щоб забезпечити контроль над роботизованою рукою та отримати тактильний сенсорний зворотний зв’язок. Також проводяться клінічні дослідження щодо тестування системи, яка дозволяє паралізованим людям керувати комп’ютером.
Днями Маск оголосив, що Neuralink імплантував свій чіп у мозок першому пацієнтові, результати поки що хороші. Тож це – тренд, і таких новин буде більше
Чому це важливо? Дослідження BrainGate – одне з кількох за останні роки, що показують, як технологія BCI може допомогти людям з тяжкими неврологічними порушеннями знайти втрачені здібності. Фахівці прагнуть надати цю технологію пацієнтам з найважчими формами інвалідності. Але з розвитком можливостей BCI вони бачать потенціал для лікування помірніших когнітивних порушень, а також станів психічного здоров’я.
Супер-пупер роздільна здатність
Саме так і позначив Nature цей напрямок досліджень (по-іншому і не скажеш).
Стефан Хелл, Ерік Бетциг та Вільям Мернер були нагороджені Нобелівською премією з хімії 2014 року за руйнування «дифракційної межі», що обмежує просторову роздільну здатність світлової мікроскопії. Отриманий у результаті рівень деталізації – близько десятків нанометрів – відкрив широкий спектр експериментів із візуалізації на молекулярному рівні. З усім тим, деякі науковці прагнуть більшого і досягають прогресу.
Науковці з Інституту міждисциплінарних наук Макса Планка в Геттінген зробили перший крок наприкінці 2022 року за допомогою методу під назвою MINSTED, який може розпізнавати окремі флуоресцентні мітки з точністю 2,3 ангстрема — приблизно чверть нанометра. Метод одноетапної наномасштабної мікроскопії (ONE), розроблений групою нейробіологів з Університетського медичного центру Геттінгена (Німеччина), не досягає такого рівня роздільної здатності. Однак мікроскопія ONE дає безпрецедентну можливість безпосередньо відображати дрібні структурні деталі окремих білків та мультибілкових комплексів як ізольовано, так і в клітинах.
Чому це важливо? Мікроскопія ONE може дозволити візуально діагностувати порушення, такі як хвороба Паркінсона за зразками крові. А також методи на основі супер роздільної здатності можуть допомогти у лікуванні деяких захворювань.
Клітинні атласи
Прогрес у різних ініціативах щодо клітинного атласу, заснований на досягненнях в аналізі окремих клітин та методах «просторової оміки», може невдовзі призвести до створення клітинної карти всіх тканин, на яку біологи прагнуть.
Найбільша і, можливо, найбільш амбітна з цих ініціатив — «Атлас клітин людини» (HCA). Консорціум заснований у 2016 році, до його складу входять близько 3000 вчених майже зі 100 країн, що працюють із тканинами 10 000 донорів. Ще потрібно зробити значну роботу, за оцінками вчених — не менше п’яти років, перш ніж HCA буде створено.
Минулого року було проведено десятки досліджень, які демонструють прогрес у створенні атласів по конкретних органах з використанням аналітичних інструментів, які можуть розшифровувати молекулярний вміст на рівні окремих клітин. У червні, наприклад, HCA опублікувало комплексний аналіз 49 наборів даних з легких людини
Чому це важливо? Дані атласу можуть бути використані для розробки ліків, націлених на тканини та клітини. А наявність чіткої карти легень, наприклад, дає інформацію про зміни, що відбуваються при таких захворюваннях, як фіброз легень та різних пухлин, навіть при COVID-19.
Надруковані у 3D наноматеріали
Наноархітектори можуть виробляти легкі матеріали з такими характеристиками як підвищена міцність, індивідуальна взаємодія зі світлом або звуком, а також підвищена здатність до каталізу або збереження енергії. Існує кілька стратегій створення таких наноматеріалів, і за останні кілька років вчені досягли значних успіхів у подоланні обмежень, які перешкоджали ширшому впровадженню цих методів.
Один із них — швидкість. У 2019 році Сураб Саха, інженер із Технологічного інституту Джорджії в Атланті, та інженер-механік Ши-Чі Чен із Китайського університету Гонконгу, встановили, що можна прискорити полімеризацію. Наступна робота науковців, зокрема Чена, виявила інші шляхи швидкого нановиробництва.
Інша проблема полягає в тому, що не всі матеріали, наприклад, метали, можна друкувати безпосередньо за допомогою фотополімеризації. Але Джулія Грір, вчена-матеріалознавець із Каліфорнійського технологічного інституту в Пасадені, вигадала обхідний шлях. У 2022 році вона та її колеги описали метод, у якому фотополімеризовані гідрогелі є мікромасштабним шаблоном; потім вони просочуються металом солями та оброблені таким чином, що метал приймає структуру шаблону, одночасно стискаючись. Хоча цей метод спочатку було розроблено для мікромасштабних структур, команда Грір використала цю стратегію для нановиробництва. Науковці з ентузіазмом ставляться до можливості створення наноструктур із міцних, тугоплавких металів та сплавів.
Останній бар’єр — економічний — може бути найважчим. Так, використовувані у багатьох методах фотополімеризації системи з урахуванням імпульсного лазера коштують понад 500 000 доларів. Але з’являються дешевші альтернативи. Наприклад, фізик Мартін Вегенер та його колеги з Технологічного інституту Карлсруе у Німеччині досліджували дешевші лазери безперервної дії. Вони компактніші та споживають менше енергії.
Чому це важливо? Це дозволить розробляти міцні наноархітектурні матеріали, які можуть бути використані для створення бронежилетів нового покоління або надміцних та удароміцних обшивок літаків та інших транспортних засобів.
БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:
- Головні тренди 2024 року від Trend Hunter: технології
- Новинки геймерської індустрії з виставки CES 2024
- Gartner представила 10 трендів у сфері технологій у 2024 році
Джерело: Nature