In sieben Tagen gibt es eine Menge Neuigkeiten aus der Wissenschaft. Nur weil eine neue Studie am Samstagmorgen nicht hier zitiert wird, heißt das nicht, dass sie nicht passiert ist. viel es ist noch mehr passiert. Aber sehen Sie sich auch diese vier Geschichten an:
Bakterien nutzen Phagen als Waffen
Auf landwirtschaftlich genutzten Flächen verbreitet sich eine Variante des Bakteriums Pseudomonas viridiflava und wird zum dominierenden Mikroorganismus. Auf unkultiviertem Land ist dies jedoch nicht der Fall. Forscher der University of Utah wollten herausfinden, warum das so ist. Zu Beginn ihrer Studie beobachteten sie jedoch etwas so unerwartet Seltsames, dass sich der Fokus der Studie komplett änderte.
Bei der Untersuchung des Genoms bakterieller Krankheitserreger stellten sie fest, dass eine Probe einen Phagen – ein Virus, das Bakterien angreift – eingefangen und ihn dazu verwendet hatte, seine eigenen bakteriellen Konkurrenten abzutöten. Konkret erwarben die Bakterien nicht selbstreplizierende Cluster des umfunktionierten Phagen, sogenannte Tailocine, die die äußeren Membranen von Krankheitserregern durchdringen und sie abtöten.
Die Hauptautorin Talia Backman spekuliert über die Entdeckung und sagt, dass Tailocine möglicherweise zu neuen Antibiotika führen könnten, um die Krise der antimikrobiellen Resistenz zu bekämpfen: „Obwohl Tailocine bereits zuvor in anderen Bakteriengenomen gefunden und im Labor untersucht wurden, war ihre Wirkung und Entwicklung in wilden Bakterienpopulationen nicht bekannt. Die Tatsache, dass wir herausgefunden haben, dass diese wilden Pflanzenpathogene alle Tailocine haben und diese Tailocine sich weiterentwickeln, um benachbarte Bakterien abzutöten, zeigt, wie bedeutsam sie in der Natur sein könnten.“
Das Sprachmodell programmiert sich selbst, damit es Sinn ergibt
Große Sprachmodelle sind in der Lage, Text zu produzieren. Ich wollte diesen Gedanken mit „das ist überzeugend stichhaltig“ oder so etwas ergänzen, aber ich musste innehalten und meinen Kopf auf den Tisch legen, weil der Hype-Zyklus der KI seine Fesseln gerissen hat und sich völlig von der Realität losgelöst hat, und ich bin müde.
Bestehende LLMs sind nichts weiter als Textprädiktoren ohne jegliche Kenntnisse der Semantik oder Logik und können daher Menschen nur bei der Textgenerierung unterstützen, die null Prozent symbolisches Denken enthält, und jetzt werden sie in jedem Gerät sein. Okay, ich bin nicht hier, um mich über den KI-Hype zu beschweren.
Um die Leistung von LLMs zu verbessern, haben Forscher am MIT eine innovative Technik um Aufgaben in natürlicher Sprache, Mathematik und Datenanalyse durch die Generierung von Python-Code auszuführen. Sie nennen diesen Ansatz eingebettete Programme in natürlicher Sprache und berichten von einer Genauigkeit von 90 % bei einer Vielzahl von Denkaufgaben.
Die Technik besteht aus vier Schritten. Im ersten Schritt ruft das NLEP die Pakete auf, die zur Ausführung einer Aufgabe erforderlich sind. Im zweiten Schritt importiert es natürlichsprachliche Darstellungen des Wissens oder der Daten, die für die Aufgabe erforderlich sind. Im dritten Schritt generiert das Modell eine Funktion, die die Antwort berechnet. Und im vierten Schritt generiert das Modell das Ergebnis in natürlicher Sprache. Bei bestimmten Aufgaben ist es auch effizienter, insbesondere bei solchen, bei denen ein Benutzer viele ähnliche Fragen hat. Anstatt für jede Abfrage ein neues Python-Programm zu generieren, kann das NLEP ein Kernprogramm generieren und die Variablen für jede Abfrage ändern.
Shirt cool
Während sich im Sommer Hitzetöpfe über Regionen in der gesamten nördlichen Hemisphäre niederlassen, berichten Forscher der UChicago Pritzker School of Molecular Engineering von einer neuer tragbarer Stoff die Stadtbewohner vor den besonderen Bedingungen urbaner Hitzeinseln schützen können. Bestehende Kühlgewebe funktionieren, indem sie direktes Sonnenlicht streuen. Sonnenlicht ist jedoch sichtbar, während die Wärmestrahlung von Baumaterialien, Straßenbelägen und Infrastruktur infrarot ist.
Die Ingenieure wollten ein Textil mit zwei optischen Eigenschaften entwickeln, das beide Quellen reflektieren kann. Und da es passiv funktioniert, könnte es in Bereichen mit steigendem Energieverbrauch Kühlanwendungen finden. Neben wärmereflektierender Kleidung hat das Material Potenzial als Baumaterial zur Reduzierung der Innenraumtemperaturen oder als Isolator für Autos. Die Forscher schlagen auch vor, dass es zum Transport verderblicher Lebensmittel verwendet werden könnte, wodurch der Bedarf an aktiven Kühlsystemen verringert würde.
Studie zeigt: Kinder sind unreif
Forscher an der National University of Singapore Bericht dass ein niedrigeres Verhältnis von neuronaler Erregung (E) zu neuronaler Hemmung (I) ein positives Zeichen für die Reifung des Gehirns ist, und dass Kinder mit einem niedrigeren E/I-Verhältnis in der Schule und bei kognitiven Tests bessere Leistungen erzielen. Frühere Studien haben ergeben, dass zu viel Erregung oder Hemmung ein höheres Risiko für Gehirnerkrankungen wie Autismus, Alzheimer und andere birgt. Die Studie untersuchte, wie sich E/I bei Jugendlichen verändert, indem sie MRT-Gehirnscans und kognitive Testergebnisse von 885 Kindern, Jugendlichen und jungen Erwachsenen analysierte.
Besonders bemerkenswert ist, dass das Team eine nichtinvasive Methode zur Untersuchung neuronaler Erregungs- und Hemmungsreaktionen entwickelte. Im ersten Teil des Experiments nahmen die Probanden das angstlösende Medikament Xanax oder ein Placebo ein, bevor sie eine MRT-Untersuchung des Gehirns machten. So konnten die Forscher feststellen, dass Xanax die neuronale Hemmung erhöht, sodass das allgemeine E/I-Verhältnis sinkt. Im zweiten Teil des Experiments stellte das Team den Zusammenhang zwischen dem E/I-Verhältnis und der kognitiven Funktion durch die Durchführung kognitiver Tests fest. Teilnehmer mit einem niedrigeren E/I-Verhältnis schnitten besser ab als Teilnehmer mit einem höheren Verhältnis.
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