Telegram Group & Telegram Channel
Вдогонку 🔼
При нынешнем уровне развития ИИ создание моделей вроде той, которая “открыла” абауцин, представляет в чистом виде "машину Голдберга" - систему, выполняющую простое действие чрезвычайно усложненным образом.

Для того, чтобы обучить модель, авторы статьи сначала вручную протестировали 7,7 тыс. различных молекул в чашках Петри с культурой бактерии (колоссальная работа!), выясняя, какие работают против A. baumannii, а какие нет. Этот мартышкин труд, занявший месяцы и тысячи человекочасов, понадобился для того, чтобы ИИ, перебрав еще 6,7 тыс. молекул, смог “за полтора часа представить шорт лист потенциальных кандидатов” - результат, которым авторы так гордятся. Между тем, если бы они изначально проверили эти соединения в лаборатории, вместо того, чтобы скармливать их нейросети, им бы пришлось проделать на тысячу опытов меньше.

Но, может быть, модель можно будет использовать постоянно, что оправдало бы трудозатраты? И тут нет. Она слишком узкоспециальная: направлена на поиск антибиотиков только против A. baumannii, для других бактерий ее использовать нельзя. А против этой бактерии авторы уже перепробовали большинство молекул, которые были доступны (т.е. имели потенциально полезные свойства и не были защищены патентом), с КПИ 1 "эффективный" на 14 с гаком тысяч (6,7 +7,7) протестированных соединений. Им просто негде взять десятки тысяч других молекул, которые можно тестировать дальше с помощью их же нейросети.

Еще один момент касается тестирования на мышиной модели. A. baumannii – условный патоген. Угрозу представляет только как внутрибольничная инфекция, которой могут быть подвержены ослабленные пациенты. У них она способна вызвать множество осложнений - от госпитальной пневмонии до менингита и сепсиса.

Но авторы исследования почему-то решили проверить ее на мышах в отношении стерилизации наружных ран. Почему? Потому что знали, что "кандидатная молекула" обладает сильным цитотоксическим действием в отношении лимфоцитов. То есть вводить ее мышам внутрь – это быстрее всего убить мышь, а не вылечить ее сепсис или пневмонию. Но если мышь умрет от "побочек" еще до того, как успеет вылечиться от внутрибольничной инфекции, картину “новейшего антибиотика, созданного с помощью ИИ” не сможет нарисовать даже лояльная пресса.  Решение было найдено: применять абауцин местно так, чтобы не вызвать к жизни системное действие препарата.

Так что в предыдущую публикацию закралась ошибка. Просим прощения. Профанаторы и мошенники тут именно что "ученые", а не пресса.



group-telegram.com/viralload/472
Create:
Last Update:

Вдогонку 🔼
При нынешнем уровне развития ИИ создание моделей вроде той, которая “открыла” абауцин, представляет в чистом виде "машину Голдберга" - систему, выполняющую простое действие чрезвычайно усложненным образом.

Для того, чтобы обучить модель, авторы статьи сначала вручную протестировали 7,7 тыс. различных молекул в чашках Петри с культурой бактерии (колоссальная работа!), выясняя, какие работают против A. baumannii, а какие нет. Этот мартышкин труд, занявший месяцы и тысячи человекочасов, понадобился для того, чтобы ИИ, перебрав еще 6,7 тыс. молекул, смог “за полтора часа представить шорт лист потенциальных кандидатов” - результат, которым авторы так гордятся. Между тем, если бы они изначально проверили эти соединения в лаборатории, вместо того, чтобы скармливать их нейросети, им бы пришлось проделать на тысячу опытов меньше.

Но, может быть, модель можно будет использовать постоянно, что оправдало бы трудозатраты? И тут нет. Она слишком узкоспециальная: направлена на поиск антибиотиков только против A. baumannii, для других бактерий ее использовать нельзя. А против этой бактерии авторы уже перепробовали большинство молекул, которые были доступны (т.е. имели потенциально полезные свойства и не были защищены патентом), с КПИ 1 "эффективный" на 14 с гаком тысяч (6,7 +7,7) протестированных соединений. Им просто негде взять десятки тысяч других молекул, которые можно тестировать дальше с помощью их же нейросети.

Еще один момент касается тестирования на мышиной модели. A. baumannii – условный патоген. Угрозу представляет только как внутрибольничная инфекция, которой могут быть подвержены ослабленные пациенты. У них она способна вызвать множество осложнений - от госпитальной пневмонии до менингита и сепсиса.

Но авторы исследования почему-то решили проверить ее на мышах в отношении стерилизации наружных ран. Почему? Потому что знали, что "кандидатная молекула" обладает сильным цитотоксическим действием в отношении лимфоцитов. То есть вводить ее мышам внутрь – это быстрее всего убить мышь, а не вылечить ее сепсис или пневмонию. Но если мышь умрет от "побочек" еще до того, как успеет вылечиться от внутрибольничной инфекции, картину “новейшего антибиотика, созданного с помощью ИИ” не сможет нарисовать даже лояльная пресса.  Решение было найдено: применять абауцин местно так, чтобы не вызвать к жизни системное действие препарата.

Так что в предыдущую публикацию закралась ошибка. Просим прощения. Профанаторы и мошенники тут именно что "ученые", а не пресса.

BY ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/viralload/472

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. Lastly, the web previews of t.me links have been given a new look, adding chat backgrounds and design elements from the fully-features Telegram Web client. For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching. But the Ukraine Crisis Media Center's Tsekhanovska points out that communications are often down in zones most affected by the war, making this sort of cross-referencing a luxury many cannot afford. I want a secure messaging app, should I use Telegram?
from de


Telegram ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА
FROM American