ღრმა სწავლა და ტრანსფორმერები: ინოვაციები დროითი რიგების პროგნოზირებაში
დროითი რიგების პროგნოზირება, რომელიც ტრადიციულად კლასიკურ მეთოდებს ეყრდნობოდა, დღეს ღრმა სწავლის მოდელების ინტენსიურ გამოყენებას განიცდის. სტატია მიმოიხილავს განსხვავებას ინდივიდუალურ (ლოკალურ) კლასიკურ მეთოდებსა და გლობალურ, ალბათობით ღრმა სწავლის მოდელებს შორის, რომლებიც საშუალებას აძლევენ მოდელებს ისწავლონ მრავალი წყაროდან და წარმოადგინონ პროგნოზების გაურკვევლობები. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა Transformer-ის არქიტექტურას, როგორც ეფექტურ ინსტრუმენტს უნივარიატული ალბათობითი პროგნოზირებისთვი
ხელოვნური ინტელექტით ახალი ანტიბიოტიკების აღმოჩენა: ჯეიმს კოლინსის კვლევა
პროფესორი ჯეიმს ჯ. კოლინსი, სინთეზური ბიოლოგიის ერთ-ერთი ფუძემდებელი და ხელოვნური ინტელექტის ჯანდაცვაში გამოყენების წამყვანი მკვლევარი, MIT-სა და სხვა ინსტიტუტებში მუშაობს ინჟინერირებული უჯრედების შექმნაზე და ახალი ანტიბიოტიკების აღმოჩენაზე. მისი კვლევა, რომელიც ღრმა სწავლასა და ხელოვნურ ინტელექტს ეფუძნება, მოიცავს ისეთი ინოვაციური პრეპარატების შექმნას, როგორიცაა ჰალიცინი, რომელიც ეფექტურია მრავალრეზისტენტული ბაქტერიული პათოგენების წინააღმდეგ. კოლინსი ხაზს უსვამს თანამშრომლობის მნიშვნელობას და ს