Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Rozszyfrowano zdolności botaniczne nietoperzy

Recommended Posts

Niemieccy naukowcy z Tybingi stworzyli algorytm komputerowy, który potrafi naśladować pewną specyficzną umiejętność nietoperza, a mianowicie zdolność klasyfikowania roślin za pomocą echolokacji (PLoS Computational Biology).

Wbrew pozorom nie jest to proste, ponieważ rośliny generują złożone echo akustyczne. Powód? Mają wiele, w dodatku ułożonych pod różnymi kątami, liści i gałęzi. Do tej pory biolodzy nie wiedzieli, jak latającym ssakom udaje się ta sztuka.

Nietoperze wykorzystują rośliny do dwóch celów: jako źródło pożywienia i punkty orientacyjne, pozwalające odnaleźć różne żerowiska.

Yossi Yovel i Peter Stilz z Uniwersytetu w Tybindze oraz Hans Ulrich-Schnitzler i Matthias Franz z Instytutu Biologii Cybernetycznej Maxa Plancka wykorzystali sonar, który, podobnie jak nietoperz, emitował serie ultradźwięków. Badacze nagrywali tysiące ech powracających od żywych roślin należących do 5 gatunków. Algorytm, który analizował zmiany częstotliwości w czasie, potrafił rozpoznać roślinę z dużą trafnością. Naukowcy uważają, że program dostarczy też wskazówek, jakie cechy echa mogą być najbardziej zrozumiałe, a więc przydatne, dla nietoperzy.

Niemcy cieszą się, że ich wynalazek pozwala lepiej zrozumieć nietoperze, nie ingerując przy tym w mózg zwierząt.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wraz z coraz większą liczbą tekstów publikowanych w internecie, pojawiła się potrzeba stworzenia zautomatyzowanych metod tworzenia abstraktów artykułów czy wywiadów. Większość dostępnych narzędzi jest zależnych od języka, w jakim został napisany oryginalny tekst, a ich stworzenie wymaga trenowania algorytmów na wielkich bazach danych.
      Firma BGN Technologies, zajmująca się transferem technologicznym wynalazków opracowanych na Uniwersytecie Ben Guriona, zaprezentowała nowatorskie automatyczne narzędzie do tworzenia abstraktów, które działa niezależnie od języka oryginalnego tekstu.
      Technologia, opracowana przez profesora Marka Lasta, doktor Marinę Litvak i doktora Menahema Friedmana bazuje na algorytmie, który klasyfikuje poszczególne zdania na podstawie statystycznych obliczeń charakterystycznych cech, które mogą być wyliczone dla każdeog języka. Następnie najwyżej ocenione zdania są wykorzystywane do stworzenia abstraktu. Metoda, nazwana Multilingual Sentence Extractor (MUSE), została przetestowana na języku angielskim, hebrajskim, arabskim, perskim, rosyjskim, chińskim, niemieckim i hiszpańskim. W przypadku angielskiego, hebrajskiego, arabskiego i perskiego stworzone abstrakty były bardzo podobne do abstraktów napisanych przez ludzi.
      Główną zaletą nowego narzędzia jest fakt, że po początkowym treningu algorytmów na opatrzonych odpowiednimi komentarzami artykułach, z których każdemu towarzyszy kilkanaście abstraktów napisanych przez ludzi, algorytmy nie muszą być później trenowane dla każdego języka z osobna. Ten sam model, który wypracowały podczas treningu, może zostać użyty dla wielu różnych języków.
      Podsumowanie tekstu, do którego wybrano zestaw najbardziej pasujących zdań z tekstu źródłowego, a wyboru dokonano na podstawie punktacji przyznawanej zdaniom i wykorzystanie w abstrakcie najwyżej punktowanych zdań, to nieocenione narzędzie do szybkiego przeglądania wielkich ilość tekstów w sposób niezależny od języka. To kluczowe narzędzie zarówno dla wyszukiwarek jak i dla takich użytkowników końcowych jak badacze, biblioteki czy media – stwierdził profesor Last.


      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Eksperymenty przeprowadzone przez naukowców z University of Nottingham wskazują, że algorytmy, które nauczą się przewidywania ryzyka przedwczesnego zgonu mogą w przyszłości być ważnym narzędziem medycyny prewencyjnej.
      Lekarze i naukowcy opracowali algorytm oparty na technologii maszynowego uczenia się, którego zadaniem było przewidywanie ryzyka przedwczesnego zgonu u chronicznie chorych osób w średnim wieku. Okazało się, że sztuczna inteligencja nie tylko była bardzo dokładna, ale potrafiła z większą precyzją niż ludzie określić ryzyko
      Algorytm uczył się na bazie danych obejmujących ponad 500 000 osób w wieku 40–69 lat o których informacje zebrano w latach 2006–2010, a ich losy śledzono do roku 2015.
      Medycyna prewencyjna odgrywa coraz większą rolę w walce z poważnymi chorobami. Od lat pracujemy nad usprawnieniem tej dziedziny opieki zdrowotnej oraz nad ulepszeniem komputerowej oceny ryzyka w dużych populacjach. Większość tego typu prac skupia się na konkretnej chorobie. Ocena ryzyka zgonu z powodu wielu różnych czynników to bardzo złożone zadanie, szczególnie jeśli weźmiemy pod uwagę uwarunkowania środowiskowe i osobnicze, mówi główny autor badań, profesor Stephen Weng.
      Dokonaliśmy poważnego postępu na tym polu opracowując unikatowe całościowe podejście do oceny ryzyka zgonu za pomocą technik maszynowego uczenia się. Używamy komputerów do stworzenia nowego modelu ryzyka uwzględniającego szeroką gamę czynników demograficznych, biologicznych, klinicznych czy stylu życia indywidualnych osób, w tym ich zwyczajów żywieniowych, dodaje uczony. Weng mówi, że gdy odpowiedzi podawane przez algorytm porównano z danymi dotyczącymi zgonów, przyjęć do szpitali, zachorowań na nowotwory i innymi danymi epidemiologicznymi, okazało się, że algorytmy były znacząco dokładniejsze niż opracowane przez ludzi metody oceny ryzyka.
      Algorytm korzystał z metody statystycznej lasów losowych (random forest) oraz głębokiego uczenia się. Obecnie używane metody wykorzystują model regresji Cox'a oraz wielowariantowy model Cox'a, który jest doskonalszy, ale przeszacowuje ryzyko zgonu.
      Najnowsze prace zespołu z Nottingham bazują na pracach wcześniejszych, podczas których ten sam zespół naukowy wykazał, że cztery różne algorytmy sztucznej inteligencji, bazujące na regresji logistycznej, gradient boosting, lasach losowych oraz sieciach neuronowych lepiej niż obecne metody używane w kardiologii pozwalają przewidzieć ryzyko chorób układu krążenia.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Przed czterema laty informowaliśmy, że na University of Oxford powstaje oprogramowanie, która na podstawie wyglądu twarzy ma rozpoznawać rzadkie choroby genetyczne i zdiagnozowało zespół Marfana u prezydenta Lincona. Nie tylko jednak Brytyjczycy pracują nad takim oprogramowaniem.
      W najnowszym numerze Nature Medicine opisano aplikację Face2Gene. Wykorzystuje ona algorytmy maszynowego uczenia się oraz sieci neuronowe do klasyfikowania charakterystycznych ech twarzy świadczących o zaburzeniach rozwoju płodowego i układu nerwowego. Aplikacja na podstawie zdjęcia stawia prawdopodobną diagnozę i wymienia inne, mniej prawdopodobne.
      Autorem oprogramowania jest firma FDNA z Bostonu. Jej specjaliści najpierw nauczyli aplikację odróżniać zespół Cornelii de Lange i zespół Angelmana, które przejawiają się charakterystycznymi cechami twarzy, od innych podobnych schorzeń. Nauczyli go też klasyfikowania różnych form genetycznych syndromu Noonana.
      Następnie algorytmowi dano dostęp do ponad 17 000 zdjęć zdiagnozowanych przypadków obejmujących 216 schorzeń. Gdy następnie oprogramowanie miało do czynienia z zupełnie nową fotografią, potrafiło z 65-procentowym prawdopodobieństwem postawić prawidłową diagnozę. Gdy zaś mogło podjąć kilka prób, odsetek prawidłowych diagnoz zwiększał się do 90%.
      FDNA chce udoskonalić swoją technologię, jednak w tym celu potrzebuje dostępu do większej ilości danych. Dlatego też Face2Gene jest bezpłatnie dostępna dla lekarzy i badaczy, którzy wykorzystują ten system do pomocy w diagnostyce rzadkich schorzeń genetycznych. Korzystają z niego też lekarze, którzy nie mają punktu zaczepienie i w ogóle nie potrafią wstępnie zdiagnozować pacjenta.
      Współautorka artykułu na temat Face2Gene, Karen Gripp, jest genetykiem w szpitalu dziecięcym w stanie Delaware i głównym lekarzem w firmie FDNA. Mówi ona, że algorytm pomógł jej w zdiagnozowaniu dziewczynki, którą leczy od sierpnia. Dzięki niemu doktor Gripp stwierdziła, że dziecko cierpi na zespół Wiedemanna-Steinera. Czterolatka nie ma zbyt wielu cech charakterystycznych tej choroby. Jest niska jak na swój wiek, straciła większość zębów mlecznych i zaczęły jej rosną stałe zęby.
      Gripp postawiła wstępną diagnozę, a następnie zaprzęgła do pracy Face2Gene. Zespół Wiedemanna-Steinera, bardzo rzadkie schorzenie spowodowane mutacją genu KTM2A, został przez aplikację wymieniony na czele listy prawdopodobnych schorzeń. Badania DNA potwierdziły diagnozę. Uczona mówi, że dzięki aplikacji mogła zawęzić liczbę potencjalnych chorób i uniknąć konieczności znacznie droższego szeroko zakrojonego badania DNA.
      Face2Gene powoli staje się coraz doskonalszy. Obecnie program ma do dyspozycji już 150 000 fotografii na podstawie których się uczy. W sierpniu, podczas warsztatów dotyczących wad genetycznych przeprowadzono nieoficjalne porównanie algorytmu i lekarzy. Wzięło w nim udział 49 genetyków klinicznych. Ludzie i algorytm mieli do dyspozycji 10 zdjęć dzieci z dość dobrze rozpoznawalnymi cechami charakterystycznymi różnych chorób. Tylko w przypadku dwóch fotografii dobrą diagnozę postawiło ponad 50% ludzi. Face2Gene dobrze zdiagnozował 7 na 10 przypadków.
      Polegliśmy całkowicie. Face2Gene był niesamowity, mówi Paul Kruszka, genetyk z US National Human Genome Research Institute. Jego zdaniem już wkrótce każdy pediatra i genetyk będzie miał tego typu aplikację i używał jej równie często jak stetoskopu.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Badania skamieniałych pyłków pozwoliły na stwierdzenie, jakie rośliny uprawiano w ogrodach pałacowych w pobliżu Jerozolimy. Od kilkudziesięciu lat na szczycie wzgórza Ramat Rahel górującego nad współczesną Jerozolimą prowadzone są prace archeologiczne. Na wzgórzu znajdował się jedyny znany nam pałac Królestwa Judy. Przy pałacu były też ogrody, a odkryty skomplikowany system irygacyjny pozwalał wyobrazić sobie, jaki był ich układ. Teraz wiemy również, jak wyglądały.
      Profesor Oded Lipschits oraz doktorzy Yuval Gadot oraz Dafna Langgut zbadali skamieniałe pyłki roślin i stwierdzili, że przy pałacu uprawiano nie tylko lokalne figi czy winorośl. Znajdowały się tam również egzotyczne cytrony czy orzechy włoskie. Cytron, który przywędrował z Indii przez Persję pojawia się po raz pierwszy właśnie w we wspomnianych ogrodach.
      Obecny w ogrodzie system irygacyjny to jedno z najbardziej imponujących odkryć. W pobliżu nie ma źródła wody. System pozwalał na efektywne zbieranie deszczówki i rozprowadzanie jej po ogrodzie. W jego skład wchodziły oczka wodne, podziemne kanały, tunele i rynny.
      To właśnie system irygacyjny naprowadził naukowców na trop pyłków. Próby uzyskania pyłków z gleby spełzły na niczym, gdyż utleniły się one. Uczeni stwierdzili jednak, że jeśli kiedykolwiek prowadzono jakieś prace remontowe w czasie, gdy rośliny kwitły, to ich pyłki powinni przylepić się do mokrych materiałów budowlanych i wyschnąć razem z nimi. Okazało się to strzałem w dziesiątkę.
      System irygacyjny remontowano wielokrotnie, można było zatem datować różne warstwy wykorzystywanej zaprawy. Zwykle znajdowały się w niej pyłki typowe dla okolicy, jednak w jednej z warstw, datowanej na V-IV wiek p.n.e. odkryto niezwykłą kompozycję pyłków. Znajdowały się tam nie tylko ślady wspomnianych wcześniej roślin, ale również dowody na występowanie wierzby, topoli, lilii wodnych, mirtu, libańskiego cedru i brzozy. Eksperci spekulują, że importu roślin na tak szeroką skalę dokonywali rządzący wówczas na tamtym obszarze Persowie.
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Tim Sweeney, założyciel firmy Epic Games stwierdził podczas zakończonej właśnie konferencji DICE Summit, jeszcze za naszego życia doczekamy fotorealistycznych gier 3D renderowanych w czasie rzeczywistym. Sweeney zauważył, że każde kolejne udoskonalenie techniczne pojawiające się w grach od Ponga po Crisis wiedzie nas ku takim właśnie grom.
      Granicę fotorealizmu wyznaczają możliwości ludzkiego oka. Organ ten jest w stanie przetworzyć 30-megapikselowy obraz z prędkością około 70 klatek na sekundę. Zdaniem Sweeneya, żeby oddać wszelkie subtelności obrazu, gry światła, interakcje poszczególnych elementów wirtualnego świata, by stworzyć w czasie rzeczywistym fotorealistyczną trójwymiarową scenę potrzebna jest moc obliczeniowa rzędu 5000 teraflopsów. Tymczasem obecnie najbardziej wydajne karty graficzne oferują 2,5 teraflopsa. Przepaść jest ogromna, jednak wystarczy uświadomić sobie, że w 1993 roku gdy na rynek trafiła gra Doom, wiele osób nie mogło z niej skorzystać, gdyż wymagała ona od karty graficznej mocy rzędu 10 megaflopsów. Różnica pomiędzy wydajnością ówczesnych kart graficznych, a kart używanych obecnie, jest zatem znacznie większa, niż pomiędzy dzisiejszymi kartami, a urządzeniami, jakich będziemy potrzebowali w przyszłości.
      Oczywiście moc obliczeniowa to nie wszystko. Wciąż bowiem nie istnieją algorytmy, które pozwoliłyby na realistyczne odwzorowanie wielu elementów. Specjaliści potrafią stworzyć realistyczny model skóry, dymu czy wody, jednak wciąż poza naszymi możliwościami jest stworzenie dokładnych modeli ludzkiego ruchu czy mowy. Nie mamy algorytmów, więc nawet gdybyśmy już dzisiaj dysponowali doskonałym komputerem ograniczałaby nas nie jego moc obliczeniowa, a nasze umiejętności tworzenia algorytmów - mówi Sweeney.
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...