Разработан чат-бот, способный предсказать продолжительность жизни человека

Исследователи из Дании используют искусственный интеллект и данные миллионов людей для прогнозирования этапов жизни человека до самого её конца, надеясь привлечь внимание к возможностям технологии и её опасностям.

Создатели life2vec хотят изучить закономерности и взаимосвязи, которые может выявить ИИ, чтобы предсказать широкий спектр медицинских или социальных «жизненных событий».

«Это очень общая структура для прогнозирования человеческих жизней. Она может предсказать все, что угодно, если у вас есть обучающие данные», — сказала AFP Суне Леманн, профессор Технического университета Дании (DTU) и один из авторов исследования, недавно опубликованного в журнале Nature Computational Science.

По мнению Леманна, возможности этой технологии безграничны. «Это может предсказывать состояние здоровья. Так, можно предсказать рождаемость или ожирение, можно предсказать, кто заболеет раком, а кто не заболеет. Но также он может предсказать, заработаете ли вы много денег», — говорит он.

Алгоритм использует аналогичный процесс, что и ChatGPT, но вместо этого он анализирует переменные, влияющие на жизнь, такие как рождение ребёнка, образование, социальные льготы или даже график работы.

Команда пытается адаптировать инновации, которые позволили алгоритмам обработки языка «изучить эволюцию и предсказуемость человеческой жизни на основе подробных последовательностей событий».

Исследователи считают, что стоимость еды теперь будет только расти

Изменение климата, а именно повышение температуры, может привести к росту цен на продукты питания на 3,2% в год, говорится в новом исследовании учёных из Германии.

Поскольку изменение климата продолжает усугубляться, такая инфляция цен приведёт к тому, что всё больше людей по всему миру не будут иметь разнообразного и здорового питания или просто не будут иметь достаточного количества продуктов.

Новый анализ показывает, что глобальное потепление может привести к росту цен на продукты питания на 0,9-3,2 процентных пункта в год к 2035 году. Также потепление вызовет меньший рост общей инфляции (от 0,3 до 1,2 процентного пункта), поэтому большую часть доходов домохозяйств придётся тратить на покупку продуктов питания.

Этот эффект будет ощущаться во всём мире, как в странах с высоким, так и с низким уровнем дохода, но нигде так сильно, как на глобальном Юге. Как и в случае с другими последствиями изменения климата, Африка пострадает сильнее всего, несмотря на то, что её вклад в его причины невелик.

Наше собственное исследование продовольственной безопасности в Гане (Западная Африка) даёт представление о том, что может означать инфляция цен на практике.

Межправительственная группа экспертов по изменению климата называет западную Африку «горячей точкой» изменения климата: модели предсказывают резкое повышение температуры и сокращение количества осадков. Поскольку более половины населения страны напрямую зависит от богарного земледелия, Гана особенно уязвима к изменению климата.

Инженеры Массачусетского технологического института научили роботов самостоятельно исправлять ошибки с помощью БЯМ

Роботов учат выполнять все более сложные бытовые задачи — от вытирания пролитых жидкостей до подачи еды. Многие из таких домашних роботов учатся через подражание: их программируют на копирование движений, которые человек выполняет физически.

Оказалось, что роботы — отличные имитаторы. Но если инженеры не запрограммируют их на адаптацию ко всем возможным ударам и толчкам, роботы не всегда будут знать, как справиться с подобными ситуациями, если не начать выполнять задание с чистого листа.

Теперь инженеры Массачусетского технологического института намерены дать роботам немного здравого смысла, когда они сталкиваются с ситуациями, которые сбивают их с намеченного пути. Они разработали метод, который соединяет данные о движении робота со «здравым смыслом» больших языковых моделей, или БЯМ.

Их подход позволяет роботу логически разбирать многие бытовые задачи на подзадачи и физически адаптироваться к сбоям в рамках подзадачи, чтобы робот мог двигаться дальше без необходимости возвращаться и начинать задачу с нуля — и без необходимости инженерам явно программировать исправление всех возможных сбоев на этом пути.

Астрономы открыли 49 новых галактик менее чем за три часа

Доктор Марцин Гловацки из узла Университета Кертина Международного центра радиоастрономических исследований (ICRAR) в Западной Австралии возглавил исследование, целью которого было изучение звездообразующего газа в одной радиогалактике. Хотя команда не нашла звездообразующего газа в изучаемой галактике, доктор Гловацки обнаружила другие галактики, изучая полученные данные.

В общей сложности был обнаружен газ 49 галактик. По словам д-ра Гловацки, это отличный пример того, насколько фантастичен такой инструмент, как MeerKAT, для поиска звездообразующего газа в галактиках.

Это открытие стало возможным благодаря наблюдениям, которые длились менее трёх часов и проводились при содействии IDIA (Межвузовского института интенсивной астрономии данных).

Карликовые галактики могут стать ключом к объяснению тёмной материи

В недавнем исследовании команда исследователей изучала карликовые галактики, чтобы понять, что именно они могут рассказать о тёмной материи. В частности, их интересовало, как тёмная материя может взаимодействовать сама с собой. Одна из идей относительно частиц тёмной материи заключается в том, что при столкновении друг с другом они могут испускать гамма-излучение. Это означает, что в центральных областях галактик должно наблюдаться гамма-излучение без явного астрофизического источника. В нашей собственной галактике уже проводились исследования по поиску гамма-излучения, но результаты оказались неубедительными.

Новое исследование посвящено карликовым галактикам, поскольку они меньше и, следовательно, у них меньше шансов заслонить гамма-излучение от сталкивающейся тёмной материи. Кроме того, карликовых галактик много и в нашей местной группе. Используя 14-летние архивные данные с телескопа Fermi-Large Area Telescope (LAT), команда исследовала 50 карликовых галактик. В целом они не нашли убедительных доказательств гамма-излучения ни у одной из галактик, но у 7 из них они обнаружили небольшой статистический избыток на уровне около 2σ — 3σ. Для полной уверенности мы хотели бы увидеть его на уровне 5σ, так что этот результат далеко не окончательный. Но если принять энергетические уровни превышения за чистую монету, то это означает, что масса частиц тёмной материи составляет 30-50 ГэВ или 150-230 ГэВ, в зависимости от того, как тёмная материя может распадаться. Для сравнения, масса протонов составляет около 1 ГэВ.

Таким образом, в очередной раз исследование тёмной материи не смогло обнаружить неуловимые частицы. Но, как и в предыдущих работах, это исследование сужает круг возможных тёмных материй. В частности, исследование исключает определённые диапазоны масс для тёмной материи, как никогда ранее. Это ещё один маленький шаг к разгадке тайны тёмной материи.