Contourner le pare-feu chinois et utiliser l’IA pour inventer de nouveaux médicaments

Alors que les protestations contre les mesures rigides de contrôle des convoitises en Chine ont englouti les médias sociaux la semaine dernière, un compte Twitter est devenu la source centrale d’informations : @李老师不是你老师 (“Teacher Li Is Not Your Teacher”).

Partout en Chine, des gens ont envoyé des images de protestation et des mises à jour en temps réel sur le compte par le biais de messages privés, et il les a publiées, avec l’identité de l’expéditeur masquée, en leur nom.

L’homme derrière le compte, Li, est un peintre chinois basé en Italie, qui a demandé à être identifié uniquement par son nom de famille à la lumière des risques de sécurité. Il publie sans relâche des images 24 heures sur 24 pour aider les gens en Chine à obtenir des informations, et aussi pour informer le monde entier.

Le travail a fait des ravages – il a reçu des menaces de mort et la police a rendu visite à sa famille en Chine. Mais cela s’accompagne également d’un sentiment de libération, a déclaré Li à Zeyi Yang, notre journaliste chinois. Lire l’histoire complète.

Les laboratoires de biotechnologie utilisent l’IA inspirée de DALL-E pour inventer de nouveaux médicaments

Les nouvelles: Les modèles d’IA texte-image comme le DALL-E 2 d’OpenAI, des programmes formés pour générer des images de presque tout ce que vous demandez, ont fait des vagues dans les industries créatives. Aujourd’hui, deux laboratoires de biotechnologie utilisent ce type d’IA générative, connu sous le nom de modèle de diffusion, pour créer des conceptions de nouveaux types de protéines jamais vus dans la nature.

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Pourquoi est-ce important: Les protéines sont les éléments constitutifs fondamentaux des systèmes vivants. Ces générateurs de protéines peuvent être dirigés pour produire des conceptions de protéines ayant des propriétés spécifiques, telles que la forme, la taille ou la fonction. En effet, cela permet d’inventer de nouvelles protéines pour faire des travaux particuliers à la demande. Les chercheurs espèrent que cela conduira éventuellement au développement de nouveaux médicaments plus efficaces. Lire l’histoire complète.

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