hai mai insegnato
quale sarebbe il nostro futuro con il
esistenza di intelligenza artificiale in
la nostra comprensione della vita quotidiana di
l’ intelligenza artificiale è intelligente
macchina che ha la capacità di
comunicazione con gli umani e, naturalmente
a volte un po ‘spaventoso dal mio
la comprensione dell’intelligenza artificiale è
un sistema decisionale che ha il
capacità di trovare la soluzione ottimale in
interazione con il suo ambiente
segnale o in risposta allo specifico
segnale come un esempio artificiale
l’intelligenza può essere un processo decisionale
sistema un sistema cognitivo che ci aiuta
per prendere la decisione ottimale anche da
connessione diretta al nostro cervello o può
essere un portatore intelligente di un anti-cancro
farmaco che colpisce specificamente il cancro
cella con l’ effetto più basso sul
cellule normali dal mio background in
medicina veterinaria ero sempre
affascinato dalla loro varietà nel
morfologia e comportamento di diversi
specie di animali e io ero così curioso
riguardo i programmi e i codici dietro a tutti
di queste varietà e questo mi ha motivato
per continuare i miei studi in genetica
biochimica e successivamente in cellule staminali
i sistemi biologici di biologia sono altamente
sistemi cognitivi in diverse forme
dal loro molto primitivo al più
forme sviluppate e sono in grado di
prendere una decisione intelligente in intra nel loro
interazione con il loro ambiente
fattori
proprio come il camaleonte che è in grado di fare
decisione sul proprio chiedere a colori e
può sincronizzare il suo colore della pelle con il
ambiente proprio come un meccanismo di nascondimento
o la capacità di navigazione autonoma degli uccelli
sull’intera migrazione
volo in un altro esempio il
l’ingegneria è abbastanza chiave per il miele
è per creare strutture altamente specifiche
e architetture di miele a nido d’ape e
più importante a differenza di qualsiasi altro
sistemi biologici di computer creati dall’uomo
sono in grado di prendere decisioni in ogni
singolo delle loro sottounità per esempio in
un embrione in crescita
ogni singola cellula staminale è in grado di fare
la propria decisione in comunicazione con
altre cellule per trovare la propria posizione
collettivamente sono in grado di
comunicare l’un l’altro facendo molto
geometrie specifiche che sta crescendo in
dimensioni e complessità di volta in volta questo è
chiamato
autoorganizzazione dell’organizzazione
capacità delle cellule SM in un embrione in crescita
praticamente è come la formazione di a
castello in un panino durante il
sviluppo embrionale in aggiunta al
geometrie migliaia di differenti
i macchinari si stanno formando di volta in volta
diversi tessuti e organi ora il grande
la domanda è come possiamo imparare da
sistema biologico nella progettazione e
migliorare il nostro sistema decisionale
attualmente la sfida principale in
l’ intelligenza artificiale riguarda il
progettare algoritmi decisionali
quale potrebbe trovare la soluzione ottimale in
interazione con l’ambiente
segnala soprattutto quando il sistema è
interagendo con diversi fattori questo
classe di problemi in matematica sono
chiamati problemi di NP perché con loro
complessità che non possono essere risolti da
tempo logico e sono considerati come
problemi irrisolvibili in contrasto con il
altra classe di problemi che chiamiamo P
problemi o ciò significa che possono essere così
di tempo facilmente biologico come
problema di moltiplicazione come esempio di
I problemi di NP considerano il commesso viaggiatore
problema problema venditore ambulante chiedere
in un dato numero di città qual è il
percorso più breve possibile che con esso
ogni città e torna al
città originale la dichiarazione del problema
sembra facile ma come un numero di città
aumentare il numero di scenari e il
i tempi di operatività crescono esponenzialmente
quindi la soluzione sarà impossibile
va bene anche in un momento logico
I supercomputer attuali non lo sono
donna cellulare in viaggio e io non sono un
matematico ma ho visto questo problema
da qualche altra parte nella differenziazione
percorsi di cellule staminali durante i primi anni
stadio dello sviluppo embrionale
differenziare le cellule staminali sono in grado di
fai migliaia di decisioni trovando
la combinazione ottimale del gene
fattori regolatori verso diversi
destinazioni per esempio tipi diversi
di tessuti e cellule nel nostro corpo e
sono in grado di fare migliaia di
decisione risolvendo problemi di NP in a
rete grande quanto l’intera loro
genoma ora la domanda è che come come
loro stessi sono in grado di fare migliaia di
decisioni in modo estremamente efficiente
mentre ancora abbiamo diversi problemi in
risolvere problemi simili a NP applicando il nostro
supercomputer questa domanda coinvolge il mio
mente da molto tempo da quando ero un dottorato di ricerca
studente stavo cercando di trovare un
algoritmo in informatica che potrebbe
essere abbinato al processo decisionale
capacità di una cellula staminale e dopo I
stava cercando di capire i meccanismi
di codifica e calcolo
in una cellula staminale entrando in profondità nel
chimica delle cellule ma sfortunatamente
dopo un lungo periodo di ricerche che non ho trovato
una soluzione, ma poi ero in grado di
collegare i punti e trovare questo il
soluzione in chimica ma in uno speciale
forma di chimica che l’informazione è
incorporato nelle molecole e nel
materiali quindi chiamo questa piattaforma
chimica cognitiva di chimica cognitiva
è un sistema di codifica basato su sostanze chimiche che
le informazioni sono incorporate nel
molecole e materiali Nina è un semplice
esempio di materiali cognitivi e
possiamo applicare il DNA nella forma sintetica
come una matrice per l’ archiviazione delle informazioni , ma
la chimica cognitiva non è limitata a
DNA e possiamo applicare diverse forme di
materiali sintetici per informazioni e
archiviazione in aggiunta in un cognitivo
sistema di chimica il sistema ha il
capacità di riconoscimento oltre la sua
ambiente applicando il suo molecolare
sensori quindi combinando questi due
proprietà che capiamo
chimica cognitiva il software e
l’hardware è integrato insieme in
aggiunta a differenza dei computer attuali
sono limitati a un singolo strato di rivestimento
che è codifica binaria in cognitivo
chimica abbiamo più strati di
codifica ad esempio il linguaggio di codifica del DNA
con per sottounità di codifica con differenti
con quattro diversi nucleotidi o
linguaggio di codifica delle proteine con 20
diverse sottounità di codifica quindi da a
capacità di codifica multistrato di tipo cognitivo
sistema il sistema sarà impoverito
due operazioni parallele che migliorano il
tasso di funzionamento del sistema incredibilmente ora
la domanda è che può essere risolto NP
problemi come il venditore ambulante
problema nell’applicazione della chimica cognitiva
algoritmo vediamo come abbiamo discusso
prima sappiamo che il limite principale
nei nostri attuali computer per risolvere NP
i problemi riguardano il sequenziale
operazione il sistema deve controllare tutto
i possibili scenari prima di trovare
la soluzione ottimale comunque in
chimica cognitiva applicando il
capacità di funzionamento parallelo del
sistema possiamo passare questo problema in questo
limitazione e il sistema è in grado di
trova subito la soluzione in questo
animazione possiamo vedere come una corrente
metodo complesso sta cercando di trovare il
soluzione ottimale per il viaggio
problema commesso applicando un semi
metodo sequenziale come vedi qui il
il sistema sta cercando di definire il problema
e poi controllando tutto il possibile
scenari prima di trovare l’ottimale
soluzione tuttavia nella chimica cognitiva
applicando la capacità di funzionamento in parallelo
del sistema che l’algoritmo è in grado di
controllare tutti gli scenari in parallelo e a
allo stesso tempo non ci sarebbe spazio
tra il problema e la soluzione
quindi algoritmo di chimica cognitiva
è stato in grado di spostare commesso viaggiatore
problema dalla categoria di irrisolvibili
problemi in problemi risolvibili
l’importanza di questa soluzione è
sicuramente nella progettazione della decisione
fare algoritmi in artificiale
intelligenza ma più importante
questa soluzione può essere applicata
scienza biomedica per il trattamento di
cancro mediante analisi di grandi set di dati
da malati di cancro e un piccolo
targeting dei geni correlati al cancro anche
può essere applicato per il trattamento di
malattie da misfolding di proteine come
Alzheimer’s Parkinson’s e precedenti
malattie correlate secondo me e così
la malattia è quella malattia codificante e se
conosciamo il codice appropriato che possiamo
può risolvere il problema durante l’intero di
la mia carriera ero così curioso di
potere della vita e cerco di capire
la connessione tra la fisica della chimica
e matematica nel sistema biologico e
Credo che se approfondiremo lo faremo
scopri che c’è solo una regola
che governa l’intera natura e
universo e questo è l’universale
scienza grazie
tu
quale sarebbe il nostro futuro con il
esistenza di intelligenza artificiale in
la nostra comprensione della vita quotidiana di
l’ intelligenza artificiale è intelligente
macchina che ha la capacità di
comunicazione con gli umani e, naturalmente
a volte un po ‘spaventoso dal mio
la comprensione dell’intelligenza artificiale è
un sistema decisionale che ha il
capacità di trovare la soluzione ottimale in
interazione con il suo ambiente
segnale o in risposta allo specifico
segnale come un esempio artificiale
l’intelligenza può essere un processo decisionale
sistema un sistema cognitivo che ci aiuta
per prendere la decisione ottimale anche da
connessione diretta al nostro cervello o può
essere un portatore intelligente di un anti-cancro
farmaco che colpisce specificamente il cancro
cella con l’ effetto più basso sul
cellule normali dal mio background in
medicina veterinaria ero sempre
affascinato dalla loro varietà nel
morfologia e comportamento di diversi
specie di animali e io ero così curioso
riguardo i programmi e i codici dietro a tutti
di queste varietà e questo mi ha motivato
per continuare i miei studi in genetica
biochimica e successivamente in cellule staminali
i sistemi biologici di biologia sono altamente
sistemi cognitivi in diverse forme
dal loro molto primitivo al più
forme sviluppate e sono in grado di
prendere una decisione intelligente in intra nel loro
interazione con il loro ambiente
fattori
proprio come il camaleonte che è in grado di fare
decisione sul proprio chiedere a colori e
può sincronizzare il suo colore della pelle con il
ambiente proprio come un meccanismo di nascondimento
o la capacità di navigazione autonoma degli uccelli
sull’intera migrazione
volo in un altro esempio il
l’ingegneria è abbastanza chiave per il miele
è per creare strutture altamente specifiche
e architetture di miele a nido d’ape e
più importante a differenza di qualsiasi altro
sistemi biologici di computer creati dall’uomo
sono in grado di prendere decisioni in ogni
singolo delle loro sottounità per esempio in
un embrione in crescita
ogni singola cellula staminale è in grado di fare
la propria decisione in comunicazione con
altre cellule per trovare la propria posizione
collettivamente sono in grado di
comunicare l’un l’altro facendo molto
geometrie specifiche che sta crescendo in
dimensioni e complessità di volta in volta questo è
chiamato
autoorganizzazione dell’organizzazione
capacità delle cellule SM in un embrione in crescita
praticamente è come la formazione di a
castello in un panino durante il
sviluppo embrionale in aggiunta al
geometrie migliaia di differenti
i macchinari si stanno formando di volta in volta
diversi tessuti e organi ora il grande
la domanda è come possiamo imparare da
sistema biologico nella progettazione e
migliorare il nostro sistema decisionale
attualmente la sfida principale in
l’ intelligenza artificiale riguarda il
progettare algoritmi decisionali
quale potrebbe trovare la soluzione ottimale in
interazione con l’ambiente
segnala soprattutto quando il sistema è
interagendo con diversi fattori questo
classe di problemi in matematica sono
chiamati problemi di NP perché con loro
complessità che non possono essere risolti da
tempo logico e sono considerati come
problemi irrisolvibili in contrasto con il
altra classe di problemi che chiamiamo P
problemi o ciò significa che possono essere così
di tempo facilmente biologico come
problema di moltiplicazione come esempio di
I problemi di NP considerano il commesso viaggiatore
problema problema venditore ambulante chiedere
in un dato numero di città qual è il
percorso più breve possibile che con esso
ogni città e torna al
città originale la dichiarazione del problema
sembra facile ma come un numero di città
aumentare il numero di scenari e il
i tempi di operatività crescono esponenzialmente
quindi la soluzione sarà impossibile
va bene anche in un momento logico
I supercomputer attuali non lo sono
donna cellulare in viaggio e io non sono un
matematico ma ho visto questo problema
da qualche altra parte nella differenziazione
percorsi di cellule staminali durante i primi anni
stadio dello sviluppo embrionale
differenziare le cellule staminali sono in grado di
fai migliaia di decisioni trovando
la combinazione ottimale del gene
fattori regolatori verso diversi
destinazioni per esempio tipi diversi
di tessuti e cellule nel nostro corpo e
sono in grado di fare migliaia di
decisione risolvendo problemi di NP in a
rete grande quanto l’intera loro
genoma ora la domanda è che come come
loro stessi sono in grado di fare migliaia di
decisioni in modo estremamente efficiente
mentre ancora abbiamo diversi problemi in
risolvere problemi simili a NP applicando il nostro
supercomputer questa domanda coinvolge il mio
mente da molto tempo da quando ero un dottorato di ricerca
studente stavo cercando di trovare un
algoritmo in informatica che potrebbe
essere abbinato al processo decisionale
capacità di una cellula staminale e dopo I
stava cercando di capire i meccanismi
di codifica e calcolo
in una cellula staminale entrando in profondità nel
chimica delle cellule ma sfortunatamente
dopo un lungo periodo di ricerche che non ho trovato
una soluzione, ma poi ero in grado di
collegare i punti e trovare questo il
soluzione in chimica ma in uno speciale
forma di chimica che l’informazione è
incorporato nelle molecole e nel
materiali quindi chiamo questa piattaforma
chimica cognitiva di chimica cognitiva
è un sistema di codifica basato su sostanze chimiche che
le informazioni sono incorporate nel
molecole e materiali Nina è un semplice
esempio di materiali cognitivi e
possiamo applicare il DNA nella forma sintetica
come una matrice per l’ archiviazione delle informazioni , ma
la chimica cognitiva non è limitata a
DNA e possiamo applicare diverse forme di
materiali sintetici per informazioni e
archiviazione in aggiunta in un cognitivo
sistema di chimica il sistema ha il
capacità di riconoscimento oltre la sua
ambiente applicando il suo molecolare
sensori quindi combinando questi due
proprietà che capiamo
chimica cognitiva il software e
l’hardware è integrato insieme in
aggiunta a differenza dei computer attuali
sono limitati a un singolo strato di rivestimento
che è codifica binaria in cognitivo
chimica abbiamo più strati di
codifica ad esempio il linguaggio di codifica del DNA
con per sottounità di codifica con differenti
con quattro diversi nucleotidi o
linguaggio di codifica delle proteine con 20
diverse sottounità di codifica quindi da a
capacità di codifica multistrato di tipo cognitivo
sistema il sistema sarà impoverito
due operazioni parallele che migliorano il
tasso di funzionamento del sistema incredibilmente ora
la domanda è che può essere risolto NP
problemi come il venditore ambulante
problema nell’applicazione della chimica cognitiva
algoritmo vediamo come abbiamo discusso
prima sappiamo che il limite principale
nei nostri attuali computer per risolvere NP
i problemi riguardano il sequenziale
operazione il sistema deve controllare tutto
i possibili scenari prima di trovare
la soluzione ottimale comunque in
chimica cognitiva applicando il
capacità di funzionamento parallelo del
sistema possiamo passare questo problema in questo
limitazione e il sistema è in grado di
trova subito la soluzione in questo
animazione possiamo vedere come una corrente
metodo complesso sta cercando di trovare il
soluzione ottimale per il viaggio
problema commesso applicando un semi
metodo sequenziale come vedi qui il
il sistema sta cercando di definire il problema
e poi controllando tutto il possibile
scenari prima di trovare l’ottimale
soluzione tuttavia nella chimica cognitiva
applicando la capacità di funzionamento in parallelo
del sistema che l’algoritmo è in grado di
controllare tutti gli scenari in parallelo e a
allo stesso tempo non ci sarebbe spazio
tra il problema e la soluzione
quindi algoritmo di chimica cognitiva
è stato in grado di spostare commesso viaggiatore
problema dalla categoria di irrisolvibili
problemi in problemi risolvibili
l’importanza di questa soluzione è
sicuramente nella progettazione della decisione
fare algoritmi in artificiale
intelligenza ma più importante
questa soluzione può essere applicata
scienza biomedica per il trattamento di
cancro mediante analisi di grandi set di dati
da malati di cancro e un piccolo
targeting dei geni correlati al cancro anche
può essere applicato per il trattamento di
malattie da misfolding di proteine come
Alzheimer’s Parkinson’s e precedenti
malattie correlate secondo me e così
la malattia è quella malattia codificante e se
conosciamo il codice appropriato che possiamo
può risolvere il problema durante l’intero di
la mia carriera ero così curioso di
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e matematica nel sistema biologico e
Credo che se approfondiremo lo faremo
scopri che c’è solo una regola
che governa l’intera natura e
universo e questo è l’universale
scienza grazie
tu
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