Наука и открытия
PULSE-HF: как нейросеть из MIT предсказывает ухудшение сердечной недостаточности за год по кардиограмме
Исследователи MIT, Mass General Brigham и Гарвардской медицинской школы создали PULSE-HF — модель глубокого обучения, которая анализирует стандартные электрокардиограммы и прогнозирует, произойдёт ли опасное снижение сердечной функции у пациентов с сердечной недостаточностью в течение двенадцати месяцев. Точность модели составила 0,87–0,91 AUROC по трём независимым когортам.
Google запускает Groundsource: как Gemini превращает миллионы новостных статей в глобальную систему прогнозирования наводнений
Google Research представил Groundsource — уникальный фреймворк, использующий Gemini для извлечения 2,6 миллиона исторических событий наводнений из мировых новостных архивов. Полученный набор данных теперь обеспечивает прогнозирование городских внезапных наводнений за 24 часа через платформу Flood Hub.
Первая воплощённая эмуляция целого мозга: как стартап поместил копию мозга мухи в виртуальное тело
Eon Systems заявляет о первой мультиповеденческой эмуляции целого мозга Drosophila: 125 000 нейронов, управляющих физически симулированным телом. Разбираем науку за демонстрацией, реальные достижения и огромную дистанцию до человеческого мозга.
Шесть переменных при поступлении, 91% точности: как модель машинного обучения предсказывает сепсис у ожоговых пациентов до появления симптомов
Модель Random Forest, обученная на данных 6 629 пациентов из Немецкого регистра ожогов, достигает AUROC 0,91 для прогнозирования риска сепсиса с использованием лишь шести переменных, доступных при поступлении в реанимацию — подход, способный трансформировать раннюю сортировку в ожоговых отделениях по всему миру.
ИИ обнаружил скрытый сигнал жидкоподобного ионного потока внутри кристаллов: прорыв в поиске материалов для батарей нового поколения
Исследователи использовали конвейер машинного обучения для предсказания рамановских спектров и выявили ранее не обнаруженный низкочастотный сигнал в твердотельных батарейных материалах — спектральный отпечаток жидкоподобного движения ионов внутри кристаллов, способный радикально ускорить открытие суперионных проводников.
Deep Vision: как ИИ обработал 58 000 снимков морского дна за десять дней и составил карту наиболее уязвимых экосистем Атлантики
Проект Deep Vision использует искусственный интеллект для анализа более 58 000 глубоководных изображений менее чем за десять дней — создавая первые комплексные карты уязвимых морских экосистем всего Атлантического бассейна и предоставляя критически важные данные для морской природоохраны.
Evo2 опубликован в Nature: ИИ-модель с 40 миллиардами параметров, которая читает, предсказывает и пишет ДНК всех форм жизни
Arc Institute, NVIDIA и исследователи из Стэнфорда, UC Berkeley и UCSF опубликовали Evo2 в Nature — модель ДНК с 40 миллиардами параметров и открытым исходным кодом, обученную на 9,3 триллиона нуклеотидов, способную предсказывать патогенные мутации с точностью свыше 90% и генерировать целые геномы.
ИИ в радиологии преодолевает рубеж в 1 000 одобренных FDA алгоритмов: спецвыпуск JACR исследует влияние автоматизации на диагностические процессы
Журнал Американской коллегии радиологии опубликовал 3 марта 2026 года спецвыпуск о трансформации рабочих процессов в радиологии с помощью ИИ — на фоне того, как медицинская визуализация с ИИ-технологиями преодолела рубеж в 1 000 одобренных FDA алгоритмов, достигнув диагностической точности 94% для критических состояний.
Evo2: ИИ-модель, обученная на триллионах букв ДНК, которая может проектировать новые формы жизни
Учёные представили Evo2 — фундаментальную модель на 40 млрд параметров, обученную на 9,3 трлн нуклеотидных токенов из 2,7 млн геномов. Модель анализирует и генерирует полные геномные последовательности, открывая беспрецедентные возможности синтетической биологии.