Революция искусственного интеллекта в научных исследованиях. От предсказания структуры белков до поиска новых лекарств. Машинное обучение в физике, химии, биологии, астрономии. Автоматизация научных экспериментов, анализ больших данных, открытия с помощью ИИ. Междисциплинарные проекты и прорывные результаты.
Google научила Gemini находить взрывающиеся звезды с точностью 93%, используя всего 15 примеров для обучения. Модель не только классифицирует космические события, но и объясняет свои решения.
DeepMind сотрудничает с Commonwealth Fusion Systems для применения ИИ в управлении термоядерным синтезом. Искусственный интеллект оптимизирует работу реактора SPARC через симуляцию плазмы и обучение с подкреплением.
Эксперты раскрыли техники съемки двух зеленых комет Леммон и SWAN. Подробное руководство по настройкам камер и поиску небесных тел для астрофотографов.
Австралийские ученые доказали, что бактерии способны выживать при космических запусках и возвращении на Землю, что меняет подходы к планетарной защите.
Квантовые точки и нитрид галлия революционизируют солнечную энергетику, повышая эффективность панелей и создавая прозрачные солнечные окна для зданий.
Исследователи MIT разрабатывают методы снижения энергопотребления генеративного ИИ, включая оптимизацию обучения моделей и использование энергоэффективного оборудования.
