
Modely umelej inteligencie (AI) počas niekoľkých hodín vytvorili pomocou hlbokého učenia efektívnejšie bezkontaktné čipy, no nie je jasné, ako ich "náhodne tvarované" návrhy vznikli.
Modely umelej inteligencie (AI) počas niekoľkých hodín vytvorili pomocou hlbokého učenia efektívnejšie bezkontaktné čipy, no nie je jasné, ako ich "náhodne tvarované" návrhy vznikli. Napriek tomu fungujú lepšie než akékoľvek iné vytvorené ľuďmi, uvádza štúdia.
Medzinárodný tím vedcov z USA a Indie dokázal, že AI dokáže iba za niekoľko hodín navrhnúť komplexné bezkontaktné čipy, ktorých návrh by ľuďom trval niekoľko týždňov. Návrhy umelej inteligencie ale neboli len efektívnejšie, radikálne sa tiež odlišovali od návrhov, ktoré by použil človek, uvádzajú autori štúdie, ktorú 30. decembra zverejnil vedecký žurnál Nature Communications.
Štúdia sa zamerala na bezkontaktné čipy na príjem tzv. milimetrových vĺn, ktoré pre svoju zložitosť a potrebu miniaturizácie predstavujú pre výrobcov jednu z najväčších výziev. Takéto čipy sa používajú v modemoch s rýchlosťou 5G, ktoré sa v súčasnosti bežne inštalujú do inteligentných mobilných telefónov.
Návrhy vytvorené v rámci tohto pokusu "pôsobia náhodne. Ľudia ich nedokážu naozaj pochopiť", uviedol Kaushik Sengupta z Princetonskej univerzity. Keď ich však jeho tím vyrobil, dosiahli výkon, ktorý prekonal všetky doterajšie návrhy.
Aj keď sa môže zdať, že návrh takýchto komplexných čipov možno zveriť do rúk AI, opak je pravdou. Stále zostáva množstvo problémov, "ktoré musia opravovať ľudia," dodáva nadšene vedec. Mnoho návrhov vytvorených algoritmom nefungovalo, čím sa dostali na úroveň halucinácií vytvorených v súčasnosti používanými nástrojmi generatívnej umelej inteligencie (GenAI).
"Cieľom nie je nahradiť ľudí nástrojmi, cieľom je zvýšiť nástrojmi ich produktivitu," dodáva Sengupta.
Medzinárodná vesmírna stanica (ISS) dosiahla v utorok významný míľnik, keď dokončila svoj 150-tisíci obeh okolo Zeme. Jubilejný obeh stanice, monitorovaný od ostrova Sumatra v Indonézii po Indický oceán, sa uskutočnil podľa ruskej agentúry Roskosmos medzi 11.32 h až 13.05 h SEČ.
Od vypustenia prvého modulu v roku 1998 prešla ISS 6,4 miliardy kilometrov, uviedla ruská štátna tlačová agentúra TASS. "To je 30-krát viac ako priemerná vzdialenosť medzi Zemou a Marsom, štyrikrát viac než medzi Zemou a Saturnom a takmer tak ďaleko, ako je obežná dráha Pluta," dodala vesmírna agentúra.
Istý štyridsiatnik je prvým človekom z nemocnice s kompletne umelým srdcom. Oznámila to v stredu nemocnica v austrálskom Sydney, v ktorej muža pred časom operovali.
Mužovi z Nového Južného Walesu voperovali titánové srdce BiVACOR Total Artificial Heart ešte v novembri v nemocnici Sv. Vincenta v Sydney. Operácia trvala približne šesť hodín, pričom takýto zákrok vykonali lekári v Austrálii vôbec prvýkrát. S umelým srdcom žil viac ako 100 dní, kým čakal na ľudský transplantát, ktorý dostal v marci. Z nemocnice ho však prepustili už vo februári, čím sa stal prvým nehospitalizovaným človekom s kompletne umelým srdcom.
Je tiež držiteľom rekordu v najdlhšom období, aké dosiaľ strávil pacient s prístrojom BiVACOR do transplantácie ľudského srdca, oznámila nemocnica, podľa ktorej ide o významný krok v napredovaní tejto technológie. Dlhodobým cieľom je, aby pacienti s takýmto zariadením mohli fungovať neobmedzene - bez potreby ďalšej transplantácie ľudského srdca.
Systémy umelej inteligencie navrhnuté na predpovedanie pravdepodobnosti úmrtia hospitalizovaného pacienta nedokážu vo veľkej miere zistiť zhoršovanie jeho zdravotného stavu. Vyplýva to zo záverov štúdie publikovanej v žurnále Communications Medicine časopisu Nature.
Modely predpovedania pravdepodobnosti úmrtia založené na strojovom učení môžu byť podľa autorov štúdie nesmierne užitočné napríklad na jednotkách intenzívnej starostlivosti. Takýto model by mal vedieť lekárov upozorniť na prudké zhoršenie stavu pacienta alebo ak jeho životné funkcie dosiahnu abnormálne hodnoty.
Odborníci preskúmali niekoľko modelov strojového učenia bežne uvádzaných v lekárskej literatúre na účely predpovedania zhoršenia stavu pacienta. Týmto strojom následne poskytli verejne dostupné súbory údajov o zdravotnom stave a ukazovateľoch pacientov, ktorí sú na JIS alebo majú rakovinu.
Potom vytvorili testovacie prípady pre modely, aby predpovedali potenciálne zdravotné problémy a mieru rizika, ak sa niektoré ukazovatele pacienta oproti pôvodnému súboru údajov zmenia.
Zo záverov ich výskumu vyplýva, že systémy AI vytrénované výlučne na existujúcich údajoch o pacientoch majú vážne až nebezpečné nedostatky - nerozpoznali približne 66 percent zdravotných ťažkostí, ktoré by mohli viesť k úmrtiu hospitalizovaného pacienta.