Neyron tarmog'i nima?

Tibbiyot: Neytral tarmoqlarning tasvirni qayta ishlash qobiliyatlari erta bosqichni aniqroq aniqlash va aniqlash va saraton turlarini aniqlash qiyin bo'lgan texnologiyalarga yordam berdi. Bunday turdagi saratonlardan biri teri saratonining eng jiddiy va o'limli shakli bo'lgan invaziv melanomadir. Melanomani erta bosqichlarda aniqlash, u tarqalishidan oldin, ushbu turdagi saraton kasaliga chalingan bemorlarni engish uchun eng yaxshi imkoniyatni beradi.

Sun’iy intellekt oqsillar foldingi masalasini hal etdi

AlphaFold neyron tarmog‘i tarixda ilk bora aminokislotalar tartibiga asoslanib, murakkab oqsillarning fazoviy shaklini aniq ko‘rsatishga imkon berdi. “Daryo” bu haqida Naked-Sciense nashrida e’lon qilingan maqolani tarjima tariqasida taqdim qiladi.
Sun’iy intellekt biologiya fani qarshisida deyarli yarim asr muddatdan beri dolzarb bo‘lib turgan masalani – oqsillarning birlamchi strukturasiga asoslanib, ularning uchinchi tartib strukturasini aniqlash masalasini hal etdi. Endilikda yirik oqsil molekulasining aminokislota ketma-ketligini bilgan holda uning uch o‘lchamli fazoviy konfiguratsiyasini hosil qilish mumkin. Bu haqida Britaniyaning DeepMind nomli startapi bergan press-relizda xabar qilinmoqda.

Neyro tarmoqlarning injineriya bilan bog’liqligi
Neyron tarmoqlari va Mashinani o'rganish
Neyron tarmoqlari - kompyuterni o'rganish kategoriyasida bir xil texnologiya. Darhaqiqat, neytral tarmoqlarni tadqiq qilish va rivojlantirishda ilgarilash MLda rivojlanish oqimlari va oqimlariga qattiq bog'langan. Neyron tarmoqlari ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyatini kengaytiradi va ML ning hisoblash quvvatini oshiradi, qayta ishlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar hajmini oshiradi, shuningdek murakkab vazifalarni bajarish qobiliyati ham oshiriladi.
ANN uchun birinchi hujjatli kompyuter modeli 1943 yilda Uolter Pitts va Uorren Makgulx tomonidan yaratilgan. Dastlab qiziqish va neyral tarmoqlarda va mashinasozlikdagi tadqiqotlar oxir-oqibat sekinlashdi va 1969-yilga borib, yangilanib turadigan qiziqishlarning kichik qismiga aylandi. Vaqtinchalik kompyuterlar bu sohalarni yanada rivojlantirish uchun etarlicha yoki katta hajmli protsessorlarga ega bo'lmagani uchun, ML va neyron tarmoqlari uchun zarur bo'lgan katta miqdordagi ma'lumot mavjud bo'lmagan.