Bakterienkrieg, selbstprogrammiertes Sprachmodell, passive Kühlung in der Großstadt

In sieben Tagen gibt es eine Menge wissenschaftlicher Neuigkeiten. Nur weil eine neue Studie hier am Samstagmorgen nicht zitiert wird, heißt das nicht, dass sie nicht stattgefunden hat. A Handlung viele andere Dinge sind passiert. Entdecken Sie aber auch diese vier Geschichten:

Bakterien nutzen Phagen als Waffen

In landwirtschaftlich genutzten Flächen auf kultiviertem Land breitet sich eine Variante des Bakteriums Pseudomonas viridiflava aus und wird zur dominierenden Mikrobe, auf unbebautem Land kommt dies jedoch nicht vor. Forscher der University of Utah wollten den Grund dafür verstehen, doch zu Beginn ihrer Studie beobachteten sie etwas so Seltsames und Unerwartetes, dass die gesamte Studie neu ausgerichtet wurde.

Bei der Untersuchung des Genoms bakterieller Krankheitserreger entdeckten sie, dass eine Probe einen Phagen – einen Virus, der Bakterien angreift – eingefangen und wiederverwendet hatte, um seine eigenen bakteriellen Konkurrenten abzutöten. Insbesondere haben Bakterien nicht selbstreplizierende Pools umfunktionierter Phagen namens Tailocine erworben, die in die Außenmembranen von Krankheitserregern eindringen und diese abtöten.

Die Hauptautorin Talia Backman spekuliert über diesen Befund und sagt, dass Tailocine möglicherweise zu neuen Antibiotika führen könnten, um die Krise der antimikrobiellen Resistenz zu lösen: „Obwohl Tailocine bereits in anderen Bakteriengenomen gefunden und im Labor untersucht wurden, sind ihre Auswirkungen und ihre Entwicklung in.“ Natur Die Bakterienpopulationen waren nicht bekannt. Die Tatsache, dass wir herausgefunden haben, dass diese Wildpflanzenpathogene alle über Tailocine verfügen und dass diese Tailocine sich entwickeln, um benachbarte Bakterien abzutöten, zeigt, wie wichtig sie in der Natur sein können.

Das Sprachmodell programmiert sich selbst, um einen Sinn zu ergeben

Große Sprachmodelle sind in der Lage, Text zu erzeugen. Ich wollte diesen Gedanken mit „es ist überzeugend und überzeugend“ oder so etwas vervollständigen, aber ich musste innehalten und meinen Kopf auf den Tisch senken, weil der KI-Hype-Zyklus seine Bindung gebrochen hat und sich völlig von der Realität gelöst hat, und das tue ich auch Ermüdung.

Bestehende LLMs sind nichts anderes als Textprädiktoren ohne Kenntnisse in Semantik oder Logik und können daher Menschen nur bei der Generierung von Texten helfen, die null Prozent symbolische Argumentation enthalten, und sie werden nun in allen Geräten vorhanden sein. Okay, ich bin nicht hier, um mich über den KI-Hype zu beschweren.

Um die Leistung von LLMs zu verbessern, haben MIT-Forscher eine innovative Technik zur Durchführung natürlicher Sprach-, Mathematik- und Datenanalyseaufgaben durch Generierung von Python-Code vorgeschlagen. Sie nennen diesen Ansatz eingebettete Programmierung in natürlicher Sprache und berichten von einer Genauigkeit von 90 % bei einer Vielzahl von Argumentationsaufgaben.

Die Technik ist ein vierstufiger Prozess. Im ersten Schritt ruft der NLEP die Pakete auf, die zur Ausführung einer Aufgabe erforderlich sind. Zweitens werden Darstellungen des für die Aufgabe erforderlichen Wissens oder der Daten in natürlicher Sprache importiert. Im dritten Schritt generiert das Modell eine Funktion, die die Antwort berechnet. Und im vierten Schritt generiert das Modell das Ergebnis in natürlicher Sprache. Es ist auch für bestimmte Aufgaben effektiver, insbesondere für solche, bei denen ein Benutzer viele ähnliche Fragen hat; Anstatt für jede Abfrage ein neues Python-Programm zu generieren, kann NLEP ein Hauptprogramm generieren und Variablen für jede Abfrage ändern.

Cooles Hemd

Während in Regionen der nördlichen Hemisphäre sommerliche Hitzekuppeln Einzug halten, berichten Forscher der UChicago Pritzker School of Molecular Engineering über ein neues tragbares Gewebe, das Stadtbewohner unter den besonderen Bedingungen städtischer Hitzeinseln schützen kann. Bestehende Kühlgewebe funktionieren, indem sie direktes Sonnenlicht zerstreuen. Aber Sonnenlicht ist sichtbar, während die Wärmestrahlung von Baumaterialien, Gehwegen und Infrastruktur im Infrarotbereich liegt.

Die Ingenieure wollten ein Textil mit zwei optischen Eigenschaften schaffen, das beide Quellen reflektieren kann. Und da es passiv arbeitet, kann es auch in Bereichen mit steigendem Energieverbrauch zur Kühlung eingesetzt werden. Über wärmereflektierende Kleidung hinaus hat das Material Potenzial als Baumaterial zur Senkung der Innentemperaturen oder als Isolierung für Autos. Die Forscher schlagen auch vor, dass es zum Transport verderblicher Lebensmittel verwendet werden könnte, wodurch die Nachfrage nach aktiven Kühlsystemen verringert würde.

Unreife Kinder, so eine Studie

Forscher der National University of Singapore berichten, dass ein geringeres Verhältnis von neuronaler Erregung (E) zu neuronaler Hemmung (I) ein positives Zeichen für die Reifung des Gehirns ist. Sie fanden heraus, dass Kinder mit einem niedrigeren E/I-Verhältnis in der Schule und bei kognitiven Tests bessere Leistungen erbrachten. . Frühere Studien haben gezeigt, dass übermäßige Erregung oder Hemmung zu einem höheren Risiko für Hirnerkrankungen wie Autismus, Alzheimer und andere führt. Die Studie untersuchte die Entwicklung von E/I bei Jugendlichen durch die Analyse von Gehirn-MRTs und kognitiven Testergebnissen von 885 Kindern, Jugendlichen und jungen Erwachsenen.

Insbesondere entwickelte das Team eine nicht-invasive Technik zur Untersuchung neuronaler Erregungs- und Hemmungsreaktionen. Im ersten Teil des Experiments nahmen die Probanden vor einer Gehirn-MRT das angstlösende Medikament Xanax oder ein Placebo ein. Dadurch konnten Forscher feststellen, dass Xanax die neuronale Hemmung erhöht, sodass das Gesamt-E/I-Verhältnis sinkt. Im zweiten Teil des Experiments stellte das Team durch die Durchführung kognitiver Tests den Zusammenhang zwischen dem E/I-Verhältnis und der kognitiven Funktion her. Teilnehmer mit niedrigerem E/I übertrafen diejenigen mit höheren Verhältnissen.

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