Исследователи Google представили новую работу, в которой их медицинская AI-система AMIE переходит от постановки диагнозов к долгосрочному ведению пациентов. Статья опубликована в журнале Nature.
AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) теперь способна не только анализировать симптомы, но и предлагать персонализированные планы лечения, отслеживать динамику состояния и корректировать рекомендации. В основе системы лежат диалоговые AI-агенты, обученные на клинических данных и симулированных врачебных консультациях.
Ключевое отличие новой версии — способность вести продолжительный диалог с пациентом, задавать уточняющие вопросы и адаптировать рекомендации под меняющиеся условия. Это приближает AI к роли виртуального ассистента врача, особенно актуально для пациентов с диабетом, гипертонией и другими хроническими заболеваниями, требующими постоянного мониторинга.
#AI #Tech #Google #AMIE #MedicalAI #Nature #Healthcare
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🔋 Зелёная энергия для ИИ: как Цинъян становится центром «вычислительно-энергетического симбиоза» в Китае
Город Цинъян в провинции Ганьсу превращается в национальную модель «вычислительно-энергетического симбиоза» — концепции, которая может решить проблему устойчивого энергоснабжения ИИ-инфраструктуры. На Лёссовом плато уже развёрнуты солнечные панели и ветрогенераторы, питающие один из стратегически важных кластеров дата-центров Китая.
Ключевой проект — Национальный пилотный проект прямого агрегированного снабжения зелёной электроэнергией. Он использует модель «источник-сеть-нагрузка-накопление», создавая выделенную систему энергоснабжения, точно соответствующую потребностям дата-центров. Целевая цена электроэнергии — ниже 0,4 юаня за кВт·ч на уровне 110 кВ. Первая фаза уже достигла 1 млн кВт установленной мощности при инвестициях в 23 млрд юаней. За первые пять месяцев 2026 года доля зелёной электроэнергии достигла 88%, сэкономив операторам дата-центров более 13 млн юаней. Ожидается, что после полного запуска ежегодная экономия превысит 30 млн юаней.
Кластер Цинъян рассчитан на вычислительную нагрузку в 228 МВт на среднесрочную перспективу, а провинциальные власти уже одобрили 5 млн кВт поддерживающих мощностей ВИЭ. China Mobile построила свой первый центр интеллектуальных вычислений за рекордные 52 дня в 2023 году и недавно запустила первый в стране кластер Wan卡 на отечественных чипах совместно с Shanghai Enflame Technology. Парк также имеет 28 прямых оптоволоконных линий до крупных экономических регионов с общей пропускной способностью 8,9 Тбит/с.
#Tech #AI #Environment #Energy #Nature #Safety #China
Город Цинъян в провинции Ганьсу превращается в национальную модель «вычислительно-энергетического симбиоза» — концепции, которая может решить проблему устойчивого энергоснабжения ИИ-инфраструктуры. На Лёссовом плато уже развёрнуты солнечные панели и ветрогенераторы, питающие один из стратегически важных кластеров дата-центров Китая.
Ключевой проект — Национальный пилотный проект прямого агрегированного снабжения зелёной электроэнергией. Он использует модель «источник-сеть-нагрузка-накопление», создавая выделенную систему энергоснабжения, точно соответствующую потребностям дата-центров. Целевая цена электроэнергии — ниже 0,4 юаня за кВт·ч на уровне 110 кВ. Первая фаза уже достигла 1 млн кВт установленной мощности при инвестициях в 23 млрд юаней. За первые пять месяцев 2026 года доля зелёной электроэнергии достигла 88%, сэкономив операторам дата-центров более 13 млн юаней. Ожидается, что после полного запуска ежегодная экономия превысит 30 млн юаней.
Кластер Цинъян рассчитан на вычислительную нагрузку в 228 МВт на среднесрочную перспективу, а провинциальные власти уже одобрили 5 млн кВт поддерживающих мощностей ВИЭ. China Mobile построила свой первый центр интеллектуальных вычислений за рекордные 52 дня в 2023 году и недавно запустила первый в стране кластер Wan卡 на отечественных чипах совместно с Shanghai Enflame Technology. Парк также имеет 28 прямых оптоволоконных линий до крупных экономических регионов с общей пропускной способностью 8,9 Тбит/с.
#Tech #AI #Environment #Energy #Nature #Safety #China
🔥1
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего впервые успешно применили телеуправляемых гуманоидных роботов для проведения хирургических операций. Результаты preclinical испытания опубликованы в журнале Nature. В одном случае робот работал в паре с хирургом-человеком, во втором — два гуманоида действовали совместно. Обе операции (холецистэктомия) прошли успешно на крупных животных.
В отличие от специализированных систем вроде da Vinci от Intuitive Surgical, гуманоидные роботы универсальны: они могут выполнять разные процедуры и задачи в операционной без привязки к одному помещению. Как отметил профессор Michael Yip, это потенциально снижает стоимость и упрощает развёртывание — от сельских больниц до космоса. Телеоперация через гуманоида показала точность, сопоставимую с профильными роботами.
Пока технология требует доработки: роботов приходилось несколько раз калибровать во время операции, а время процедуры превышало обычное. Однако авторы напоминают, что первые лапароскопические операции с роботами занимали 6 часов — сейчас это 30 минут. Исследование — proof-of-concept, открывающий путь к массовому внедрению гуманоидов в хирургию.
#Tech #Robotics #Surgery #Robots #Medicine #Nature
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔋 Китай установил новый мировой рекорд для перовскит-органических тандемных солнечных элементов: 28,04%
Группа академика Ли Юнфана и исследователя Мэн Лэя из Института химии Китайской академии наук получила сертифицированную эффективность 28,04% в установившемся режиме для тандемного перовскит-органического солнечного элемента. Это новый мировой рекорд в данной категории. Результат опубликован в Nature.
Ключ к рекорду — подавление галоидной фазовой сегрегации, давней проблемы широкозонных перовскитов. Под освещением смешанные галогениды распадаются на иод- и бром-обогащённые фазы, что разрушает напряжение холостого хода. Китайские учёные предложили стратегию подавления на всём жизненном цикле: от подготовки материала и роста плёнки до эксплуатации, не давая сегрегации возникнуть и распространиться.
Ячейка сохранила 90% начальной эффективности после 625 часов непрерывного освещения — сильный показатель стабильности. Архитектура даёт синергию: верхний перовскитный слой отсекает ультрафиолет, вредный для органики, а гидрофобный органический нижний слой замедляет проникновение влаги в перовскит. Оба материала наносятся из раствора рулонным способом, как при печати газет, что открывает путь к гибким и складным панелям для зданий, дронов и даже спутников.
#AI #Environment #Energetics #SolarElements #China #Nature
Группа академика Ли Юнфана и исследователя Мэн Лэя из Института химии Китайской академии наук получила сертифицированную эффективность 28,04% в установившемся режиме для тандемного перовскит-органического солнечного элемента. Это новый мировой рекорд в данной категории. Результат опубликован в Nature.
Ключ к рекорду — подавление галоидной фазовой сегрегации, давней проблемы широкозонных перовскитов. Под освещением смешанные галогениды распадаются на иод- и бром-обогащённые фазы, что разрушает напряжение холостого хода. Китайские учёные предложили стратегию подавления на всём жизненном цикле: от подготовки материала и роста плёнки до эксплуатации, не давая сегрегации возникнуть и распространиться.
Ячейка сохранила 90% начальной эффективности после 625 часов непрерывного освещения — сильный показатель стабильности. Архитектура даёт синергию: верхний перовскитный слой отсекает ультрафиолет, вредный для органики, а гидрофобный органический нижний слой замедляет проникновение влаги в перовскит. Оба материала наносятся из раствора рулонным способом, как при печати газет, что открывает путь к гибким и складным панелям для зданий, дронов и даже спутников.
#AI #Environment #Energetics #SolarElements #China #Nature
⚡1🔥1
🔬 Исследование рисков больших языковых моделей в медицине
Междисциплинарная команда исследователей из Центра цифрового здоровья Else Kröner Fresenius (EKFZ) при Дрезденском техническом университете совместно с коллегами из Германии и США опубликовала в Nature систематический обзор рисков использования больших языковых моделей (LLM) в клинической практике. Анализ охватывает области медицинского AI, кибербезопасности, регуляторики, этики и поведенческой психологии.
Авторы выделяют три категории рисков. Первая - угрозы безопасности: манипуляция обучающими данными (data poisoning), prompt-инъекции со скрытыми инструкциями, способные привести к ошибочным диагнозам, а также уязвимости IT-инфраструктуры. Вторая - внутренние риски моделей: галлюцинации с правдоподобной, но неверной информацией, а также чрезмерная подстройка под ожидания пользователя. Третья - риски взаимодействия человека и AI: чрезмерное доверие к уверенным ответам модели (automation bias) и усиление существующих убеждений врача.
Исследователи отмечают, что внедрение LLM в клиниках опережает создание систем надзора. Многие модели не размещены локально, что создает вопросы контроля данных, а неформальное использование AI (shadow use) уже происходит без официальных регламентов. Для снижения рисков авторы предлагают создание локальных команд надзора и централизованных Security Operations Centers для AI, а также адаптацию регуляторных механизмов к динамично обновляющимся системам.
#Ai #Medicine #Science #Research #Nature
Междисциплинарная команда исследователей из Центра цифрового здоровья Else Kröner Fresenius (EKFZ) при Дрезденском техническом университете совместно с коллегами из Германии и США опубликовала в Nature систематический обзор рисков использования больших языковых моделей (LLM) в клинической практике. Анализ охватывает области медицинского AI, кибербезопасности, регуляторики, этики и поведенческой психологии.
Авторы выделяют три категории рисков. Первая - угрозы безопасности: манипуляция обучающими данными (data poisoning), prompt-инъекции со скрытыми инструкциями, способные привести к ошибочным диагнозам, а также уязвимости IT-инфраструктуры. Вторая - внутренние риски моделей: галлюцинации с правдоподобной, но неверной информацией, а также чрезмерная подстройка под ожидания пользователя. Третья - риски взаимодействия человека и AI: чрезмерное доверие к уверенным ответам модели (automation bias) и усиление существующих убеждений врача.
Исследователи отмечают, что внедрение LLM в клиниках опережает создание систем надзора. Многие модели не размещены локально, что создает вопросы контроля данных, а неформальное использование AI (shadow use) уже происходит без официальных регламентов. Для снижения рисков авторы предлагают создание локальных команд надзора и централизованных Security Operations Centers для AI, а также адаптацию регуляторных механизмов к динамично обновляющимся системам.
#Ai #Medicine #Science #Research #Nature
👍1🔥1