الأبحاث في مجلة: Nature Machine Intelligence
-
أخذ عينات فعالة من الأحداث النادرة باستخدام تدفقات طبيعية غير خاضعة للإشراف
2024 | المؤلف: Solomon Asghar وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: الفيزياء الرياضية (Mathematical Physics)تناقش هذه القسم تطبيق تقنيات التعلم الآلي لمعالجة التحديات الرئيسية في فهم ونمذجة المادة النشطة. قام المؤلفون بتقييم الكفاءة الحسابية وقابلية التوسع لطريقتهم المقترحة، FlowRES، من خلال مقارنتها بأساليب المحاكاة التقليدية، وتحديداً التكامل المباشر لمعادلات ديناميات لانجفين وأخذ عينات مسار الانتقال (TPS). ومن الجدير بالذكر أنهم وجدوا أن FlowRES تحافظ على كفاءتها حتى مع انخفاض…
-
تدقيق واسع النطاق لترخيص البيانات ونسبها في الذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Shayne Longpre وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)تناقش ورقة البحث القضايا القانونية والأخلاقية الحرجة الناشئة عن تدريب نماذج اللغة على مجموعات بيانات واسعة وغير موثقة بشكل متسق. قام فريق متعدد التخصصات من الخبراء القانونيين وخبراء تعلم الآلة بإجراء تدقيق منهجي لأكثر من 1,800 مجموعة نصية لتعزيز شفافية البيانات. قاموا بتطوير أدوات ومعايير لتتبع نسب هذه المجموعات، بما في ذلك مصادرها ومبدعيها وترخيصها…
-
نموذج لغة الحمض النووي GROVER يتعلم سياق التسلسل في الجينوم البشري
2024 | المؤلف: Melissa Sanabria وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش قسم ورقة البحث تطوير وأداء نموذج التعلم العميق المسمى GROVER (قواعد الجينوم المستخرجة عبر التمثيلات المستخرجة)، والذي تم تصميمه لتحليل التسلسلات الجينومية باستخدام مبادئ مشابهة لمعالجة اللغة الطبيعية. من خلال استخدام ترميز بايت-باير على الجينوم البشري وتدريب GROVER بمفردات مستمدة من مهمة مخصصة لتوقع الكلمة التالية، يلتقط النموذج بفعالية محتوى المعلومات للتسلسلات الجينومية. يكشف…
-
التعلم الآلي للروبوتات الدقيقة والنانوية
2024 | المؤلف: Lidong Yang وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: فيزياء المادة المكثفة (Condensed Matter Physics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي لتعلم الآلة (ML) على الروبوتات الدقيقة والنانوية، مع تسليط الضوء على إمكانيته في معالجة التحديات الفريدة التي تطرحها تصغير أنظمة الروبوتات. تعاني طرق النمذجة والتحكم التقليدية من صعوبات مع تعقيدات الروبوتات الدقيقة/النانوية، خاصة في الفعل، والحركة، والملاحة وسط الاضطرابات البيئية. لقد برز تعلم الآلة كحل واعد، معززًا…
-
نمذجة لغة RNA متعددة الأغراض مع تدريب مسبق مدرك للأنماط وضبط دقيق موجه بالنوع
2024 | المؤلف: Ning Wang وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يبدو أن القسم المعنون “نظرة عامة” يشير إلى شكل بيانات موسع، والذي من المحتمل أن يوفر معلومات إضافية أو تمثيلات بصرية تتعلق بنتائج البحث. بينما لم يتم تفصيل المحتوى المحدد للشكل في النص المقدم، فإن مثل هذه الأشكال عادة ما تخدم لتعزيز فهم النتائج الرئيسية من خلال توضيح الاتجاهات الرئيسية للبيانات، أو إعدادات التجارب، أو…
-
توفر تضمينات لغة الكودون إشارات قوية للاستخدام في هندسة البروتين
2024 | المؤلف: Carlos Outeiral وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تسلط الأبحاث الضوء على فعالية تمثيلات البروتين المستمدة من نماذج اللغة العميقة في هندسة البروتين الحسابية، مع التأكيد على التحول من الأساليب التقليدية التي تعطي الأولوية لعدد المعلمات. يقترح المؤلفون تدريب نماذج اللغة الكبيرة على الكودونات بدلاً من تسلسلات الأحماض الأمينية، موضحين أن هذه الطريقة تنتج تمثيلات متفوقة. تشير نتائجهم إلى أن النماذج المعتمدة على…
-
استغلال نماذج اللغة الكبيرة في الكيمياء التنبؤية
2024 | المؤلف: Kevin Maik Jablonka وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذه الدراسة، استخدم المؤلفون أصغر متغير من نموذج GPT-3، وهو متغير ada، الذي تم الوصول إليه من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI. لعملية الضبط الدقيق عبر جميع دراسات الحالة، تم تطبيق منهجية متسقة، باستخدام 8 عصور ومعدل تعلم مضاعف تم تعيينه عند 0.02. تشمل النتائج ال في النص الرئيسي نطاقات الخطأ التي،…