Przejdź do treści

KI

Bioinformatyka: Sztuczna inteligencja powoduje zmianę paradygmatu w symulacjach molekularnych

Nankin (LabNews Media LLC) – Integracja algorytmów uczenia maszynowego, a w szczególności technik głębokiego uczenia (deep learning), zapoczątkowała technologiczną zmianę paradygmatu w symulacjach biomolekularnych. Zespół badawczy z Uniwersytetu Nankińskiego w artykule przeglądowym przedstawił, w jaki sposób sztuczna inteligencja (AI) może rozwiązać trwający od dziesięcioleci dylemat między dokładnością obliczeniową a wydajnością. Podczas gdy narzędzia takie jak AlphaFold2 zrewolucjonizowały statyczną strukturę białek, modelom AI brakowało danych eksperymentalnych do przewidywania ruchów komórkowych. Symulacje dynamiki molekularnej (MD) w połączeniu ze sztuczną inteligencją (AI) wypełniają obecnie tę lukę. Artykuł został opublikowany w czasopiśmie Quantitative Biology (DOI: 10.1002/qub2.70024). Aby rozszyfrować funkcje biologiczne na poziomie molekularnym, naukowcy potrzebują nie tylko trójwymiarowych struktur o wysokiej rozdzielczości, ale także mechanistycznej wiedzy na temat dynamiki cząsteczek – na przykład w procesie fałdowania białek lub interakcji białko-białko. Klasyczne symulacje obejmujące wszystkie atomy obliczają trajektorie atomów za pomocą empirycznych pól sił, ale napotykają na ograniczenia w przypadku złożonych procesów na dużą skalę, takich jak agregacja amyloidu (złogi białka)... 

więcej "Bioinformatyka: Sztuczna inteligencja powoduje zmianę paradygmatu w symulacjach molekularnych

Ekskluzywna analiza: Szanse i zagrożenia związane z humanoidalnymi sztuczną inteligencją

ALBUQUERQUE, 29 sierpnia (LabNews Media LLC) – Roboty humanoidalne ze sztuczną inteligencją nie zastąpią ludzi we wszystkich dziedzinach. Nie do 2030 roku, nie do 2050 roku i najprawdopodobniej nie całkowicie w tym stuleciu. Jednak staną się one ekonomicznie istotne w ustrukturyzowanych zadaniach fizycznych począwszy od końca lat 2020. XXI wieku, a do lat 2030. XXI wieku staną się powszechne w niektórych gałęziach przemysłu i logistyki. Wpływ społeczny nie jest związany z science fiction, obrazem uniwersalnego służącego domowego. Polega na oddzieleniu dochodów od pracy ludzkiej – na długo zanim maszyna będzie w stanie pocieszyć dziecko lub wydać wyrok. LabNews Media LLC publikuje tę analizę bez reklamodawców, bez prowizji branżowych i bez żadnych zobowiązań wobec organów regulacyjnych. Prezentacja odzwierciedla obserwowany scenariusz wdrożenia, a nie filmy promocyjne producentów. Kontekst: Producenci reklamują rok 2026 jako „Rok Humanoida”. Dane dotyczące dostaw tylko częściowo potwierdzają tę narrację. Na Chiny przypada zdecydowana większość… 

więcej "Ekskluzywna analiza: Szanse i zagrożenia związane z humanoidalnymi sztuczną inteligencją
Źródło: labnews.ai autorstwa LabNews Media LLC

Kanada inwestuje 6,8 mln dolarów w projekty związane ze sztuczną inteligencją w Albercie

Edmonton (LabNews Media LLC) – Kanadyjski rząd federalny finansuje pięć projektów w Albercie kwotą 6,8 miliona dolarów w ramach Regionalnej Inicjatywy na rzecz Sztucznej Inteligencji (RAII). Finansowanie ma na celu zwiększenie innowacyjności, produktywności i komercjalizacji sztucznej inteligencji. Informację tę ogłosiła 19 maja 2026 roku Eleanor Olszewski, Minister Zarządzania Kryzysowego i Odporności Społeczności, odpowiedzialna za Prairies Economic Development Canada (PrairiesCan). Inwestycje mają na celu utworzenie ponad 70 miejsc pracy i zwiększenie konkurencyjności Alberty i Kanady jako całości w globalnym sektorze sztucznej inteligencji. RAII jest częścią strategii rządu federalnego o wartości 2,4 miliarda dolarów, ogłoszonej w budżecie na 2024 rok, mającej na celu wzmocnienie pozycji Kanady jako lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji. PrairiesCan otrzymało na ten cel 33,8 miliona dolarów w ciągu pięciu lat. Program wspiera zarówno granty zwrotne, jak i bezzwrotne, aby pomóc firmom i organizacjom we wprowadzaniu nowych technologii na rynek i wdrażaniu… 

więcej "Kanada inwestuje 6,8 mln dolarów w projekty związane ze sztuczną inteligencją w Albercie

Fraunhofer IAIS: Trzyetapowy model skutecznej strategii AI w szpitalach

Nowa biała księga Instytutu Fraunhofera ds. Inteligentnej Analizy i Systemów Informacyjnych (IAIS) szczegółowo opisuje, w jaki sposób szpitale mogą strategicznie i w sposób zrównoważony wdrażać sztuczną inteligencję (AI). Jej istotą jest trzyetapowe podejście, które systematycznie nakreśla ścieżkę od wstępnej oceny do ciągłego działania. Ma ono na celu wsparcie szpitali nie tylko w testowaniu AI w projektach pilotażowych, ale także w jej wykorzystaniu w sposób, który trwale zmniejsza obciążenie personelu medycznego i pielęgniarskiego, poprawia jakość opieki i spełnia wymogi regulacyjne, takie jak unijna ustawa o AI, RODO i rozporządzenie w sprawie wyrobów medycznych (MDR). Model podzielony jest na trzy kolejne fazy: 1. Analiza i rozwój (gotowość na AI) W tej pierwszej fazie szpitale kompleksowo oceniają swoją sytuację wyjściową. Obejmuje to badanie jakości i dostępności danych, analizę istniejącej architektury IT, ocenę struktur organizacyjnych oraz ocenę obecnych umiejętności pracowników. Celem jest identyfikacja słabych punktów i określenie niezbędnych… 

więcej "Fraunhofer IAIS: Trzyetapowy model skutecznej strategii AI w szpitalach

Wyciek kodu Claude'a ujawnia rozległe gromadzenie danych i zdalne sterowanie przez Anthropic

Po poważnym wycieku kodu źródłowego amerykańskiej firmy Anthropic staje się jasne, że jej narzędzie deweloperskie, Claude Code, zawiera znacznie bardziej zaawansowane procedury dostępu do systemu i gromadzenia danych niż wcześniej sądzono. Kompletny kod źródłowy, który został przypadkowo opublikowany na platformie deweloperskiej npm pod koniec marca, ujawnia rozbudowane możliwości telemetrii i zdalnej konserwacji, zgodnie z niezależnymi analizami. Eksperci ds. bezpieczeństwa twierdzą, że ponad 500 000 wierszy kodu TypeScript zostało ujawnionych po tym, jak Anthropic przypadkowo zintegrował wewnętrzny plik „mapy źródłowej” z wersją 2.1.88. Firma przyznała się do błędu, przypisując go „błędowi ludzkiemu”, ale podkreśliła, że ​​nie doszło do ataku z zewnątrz ani wycieku danych osobowych klientów. Eksperci, którzy zbadali opublikowany kod, donoszą jednak o dogłębnym wglądzie w działanie systemu. Claude Code rejestruje lokalnie praktycznie każdą czynność, w tym odczyt plików, wykonywane polecenia powłoki i wprowadzane zmiany w kodzie. Ponadto aplikacja zawiera procedury do godzinnej komunikacji z serwerami Anthropic i umożliwia dostawcy konfigurację… 

więcej "Wyciek kodu Claude'a ujawnia rozległe gromadzenie danych i zdalne sterowanie przez Anthropic

Rzeczywistość wirtualna zmniejsza strach przed zabiegami medycznymi

Rzeczywistość wirtualna (VR) wykorzystywana do wyjaśniania pacjentom, czego mogą się spodziewać przed zabiegiem, może pomóc im lepiej zrozumieć leczenie i zmniejszyć ich lęk. Wyniki badań zostaną zaprezentowane dzisiaj [piątek, 13 marca 2026 r.] na Kongresie Europejskiego Towarzystwa Urologicznego w Londynie (EAU26). Pacjenci często otrzymują broszurę informacyjną przed wyrażeniem zgody na leczenie. Broszura ta zawiera szczegółowe informacje na temat procesu leczenia, ryzyka i korzyści, które mogą następnie omówić z lekarzem. Jednak takie broszury często zawierają żargon medyczny i są napisane w sposób trudny do zrozumienia dla większości osób. Około sześciu na dziesięciu dorosłych w Anglii ma trudności ze zrozumieniem złożonych informacji medycznych, co wpływa na ich zdolność do podejmowania świadomych decyzji dotyczących zabiegu. Nowe badanie dotyczyło wykorzystania VR w procesie uzyskiwania świadomej zgody na leczenie kamicy nerkowej. Litotrypsja falą uderzeniową to… 

więcej "Rzeczywistość wirtualna zmniejsza strach przed zabiegami medycznymi

Przegląd sztucznej inteligencji: Promotorzy wolności informacji

Wprowadzenie przeglądów AI w wyszukiwarkach, takich jak Google i Bing, stanowi punkt zwrotny w sposobie, w jaki ludzie uzyskują dostęp do informacji. Te funkcje, wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia podsumowań z wielu źródeł, są często przedstawiane jako zagrożenie dla tradycyjnych dostawców treści. Jednak oparte na dowodach stanowisko pokazuje, że nie stanowią one zagrożenia, a jedynie aktywnie promują wolność informacji. Ułatwiają zrozumienie złożonych tematów, poszerzają dostęp do różnorodnych perspektyw i zachęcają do bardziej efektywnego korzystania z internetu. Niniejsza teza jest szczegółowo analizowana poniżej, poparta faktami z badań, danymi użytkowników i raportami branżowymi. Analiza jest dogłębna, odnosi się do potencjalnej krytyki i pokazuje, dlaczego przeglądy AI ostatecznie wzmacniają demokrację wiedzy. Po pierwsze, ważne jest, aby dokładnie zrozumieć, czym są przeglądy AI. W Google nazywane są one Przeglądami AI i pojawiają się jako podsumowania na górze wyników wyszukiwania, gdy AI… 

więcej "Przegląd sztucznej inteligencji: Promotorzy wolności informacji

Microsoft kontynuuje proces oddzielania się od OpenAI – Copilot ma stać się bardziej niezależny.

Microsoft restrukturyzuje swoją strategię AI i intensywnie pracuje nad uniezależnieniem technologicznym Copilota od OpenAI. Potwierdził to Mustafa Suleyman, szef Microsoft AI, w wywiadzie dla Financial Times. Celem jest osiągnięcie „prawdziwej niezależności” w dziedzinie sztucznej inteligencji. Microsoft opracowuje własne modele bazowe. Suleyman ogłosił, że Microsoft pracuje już nad własnymi modelami bazowymi AI, które mają być „absolutnie nowatorskie”. Pierwsze modele mogą zostać opublikowane w tym roku. W tym celu firma intensywnie inwestuje w centra danych, zbiory danych i własne układy AI, takie jak MAIA 200. Partnerstwo z OpenAI jest rozluźniane. Chociaż Microsoft zachowa dostęp do najnowszych modeli GPT do 2032 roku i posiada wielomiliardowe udziały, bliska współpraca z OpenAI została renegocjowana w 2025 roku. Dało to obu firmom większą swobodę operacyjną. Według Suleymana restrukturyzacja była warunkiem koniecznym, aby Microsoft odzyskał… 

więcej "Microsoft kontynuuje proces oddzielania się od OpenAI – Copilot ma stać się bardziej niezależny.

Sztuczna inteligencja w neonatologii: potencjał i przeszkody w intensywnej opiece nad wcześniakami

Międzynarodowy zespół badawczy pod kierownictwem Universitat Politècnica de València (UPV) systematycznie badał zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) na oddziałach intensywnej terapii noworodków (OITN). Przegląd, opublikowany w czasopiśmie „Seminars in Fetal and Neonatal Medicine”, analizuje 41 badań z ostatnich dziesięciu lat oraz analizuje możliwości, wyzwania techniczne i kwestie etyczne. AI zyskuje coraz większe znaczenie w opiece nad wcześniakami i noworodkami w stanie krytycznym. Wspiera przede wszystkim wczesne wykrywanie powikłań, ciągły monitoring i przewidywanie zdarzeń krytycznych. Typowe zastosowania obejmują układ sercowo-naczyniowy, neurologiczny, oddechowy i zakaźny. Algorytmy analizują subtelne sygnały kliniczne z danych fizjologicznych, nagrań wideo lub audio, które często są pomijane w rutynowym monitorowaniu. Kluczowe postępy obejmują wczesne wykrywanie sepsy, szacowanie dojrzałości mózgu, przewidywanie epizodów oddechowych oraz optymalizację systemów monitorowania w czasie rzeczywistym. OITN generują ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym; AI może… 

więcej "Sztuczna inteligencja w neonatologii: potencjał i przeszkody w intensywnej opiece nad wcześniakami

Sztuczna inteligencja z własnym życiem: jak duże modele językowe (LLM) uczą się autonomicznie i chronią się

Rozwój dużych modeli językowych (LLM) stanowi punkt zwrotny w historii sztucznej inteligencji (AI). Te wysoce zaawansowane modele językowe, trenowane na ogromnych zbiorach danych, są w stanie generować teksty zbliżone do ludzkich, odpowiadać na złożone pytania i rozwiązywać zadania w czasie rzeczywistym. Co jednak odróżnia LLM od ludzkiej myśli i jak mogą się one uczyć autonomicznie? Równie ważne jest to, jak chronią się przed zagrożeniami w cyfrowym świecie sieci? Niniejszy artykuł analizuje naukowe i technologiczne podstawy LLM, ich zdolność do autonomicznego uczenia się oraz mechanizmy, które chronią je przed atakami. Jak działają duże modele językowe: LLM, takie jak GPT-4, Llama czy Grok, opierają się na sieciach neuronowych, a konkretnie na architekturze Transformer, która została przedstawiona w przełomowym artykule z 2017 roku pt. „Attention is All You Need” (Uwaga to wszystko, czego potrzebujesz). Modele te są trenowane na miliardach punktów danych tekstowych pochodzących ze źródeł takich jak książki, strony internetowe i… 

więcej "Sztuczna inteligencja z własnym życiem: jak duże modele językowe (LLM) uczą się autonomicznie i chronią się