Guerre bactérienne, modèle de langage autoprogrammé, refroidissement passif dans la grande ville

Il y a beaucoup d'actualités scientifiques en sept jours, donc ce n'est pas parce qu'une nouvelle étude n'est pas citée ici samedi matin qu'elle n'a pas eu lieu. UN parcelle il s'est passé bien d'autres choses. Mais découvrez également ces quatre histoires :

Les bactéries utilisent les phages comme armes

Dans les zones agricoles situées sur des terres cultivées, une variante de la bactérie Pseudomonas viridiflava se propage et devient le microbe dominant, mais cela ne se produit pas sur les terres non cultivées. Des chercheurs de l’Université de l’Utah voulaient comprendre pourquoi, mais au début de leur étude, ils ont observé quelque chose de si étrange et inattendu que cela a réorienté l’ensemble de l’étude.

En étudiant le génome d’agents pathogènes bactériens, ils ont découvert qu’un spécimen avait capturé un phage – un virus qui attaque les bactéries – et l’avait réutilisé pour tuer ses propres concurrents bactériens. Plus précisément, les bactéries ont acquis des groupes non auto-réplicatifs de phages réutilisés appelés tailocines, qui pénètrent dans les membranes externes des agents pathogènes et les tuent.

En spéculant sur cette découverte, l'auteur principal Talia Backman affirme que les tailocines pourraient potentiellement conduire à de nouveaux antibiotiques pour résoudre la crise de la résistance aux antimicrobiens : « Bien que les tailocines aient déjà été trouvées dans d'autres génomes bactériens et aient été étudiées en laboratoire, leur impact et leur évolution dans la nature Les populations bactériennes n'étaient pas connues. Le fait que nous ayons constaté que ces agents pathogènes de plantes sauvages possèdent tous des tailocines et que ces tailocines évoluent pour tuer les bactéries voisines montre à quel point elles peuvent être importantes dans la nature.

Le modèle de langage se programme lui-même pour avoir un sens

Les grands modèles de langage sont capables de produire du texte. J'allais compléter cette pensée par “c'est convaincant et convaincant” ou quelque chose comme ça, mais j'ai dû m'arrêter et baisser la tête sur la table parce que le cycle de battage médiatique de l'IA a rompu son lien et est devenu complètement détaché de la réalité et je suis fatigué.

Les LLM existants ne sont rien d'autre que des prédicteurs de texte sans aucune connaissance en sémantique ou en logique, et ne peuvent donc aider les humains qu'avec la génération de texte contenant zéro pour cent de raisonnement symbolique, et ils seront désormais présents dans tous les appareils. D'accord, je ne suis pas ici pour me plaindre du battage médiatique sur l'IA.

Dans le but d'améliorer les performances des LLM, des chercheurs du MIT ont proposé une technique innovante pour effectuer des tâches de langage naturel, de mathématiques et d'analyse de données en générant du code Python. Ils appellent cette approche programmes intégrés en langage naturel et rapportent une précision de 90 % sur un large éventail de tâches de raisonnement.

La technique est un processus en quatre étapes. Dans la première étape, le NLEP appelle les packages requis pour effectuer une tâche. Dans un deuxième temps, il importe des représentations en langage naturel des connaissances ou des données requises par la tâche. Dans la troisième étape, le modèle génère une fonction qui calcule la réponse. Et à la quatrième étape, le modèle génère le résultat en langage naturel. Il est également plus efficace pour certaines tâches, notamment celles dans lesquelles un utilisateur se pose de nombreuses questions similaires ; au lieu de générer un nouveau programme Python pour chaque requête, le NLEP peut générer un programme principal et modifier les variables pour chaque requête.

Chemise cool

Alors que les dômes de chaleur estivale s'installent dans les régions de l'hémisphère nord, des chercheurs de l'école d'ingénierie moléculaire UChicago Pritzker signalent un nouveau tissu portable capable de protéger les citadins dans les conditions spécifiques des îlots de chaleur urbains. Les tissus rafraîchissants existants fonctionnent en dispersant la lumière directe du soleil. Mais la lumière solaire est visible tandis que le rayonnement thermique des matériaux de construction, des trottoirs et des infrastructures est infrarouge.

Les ingénieurs ont cherché à créer un textile doté de deux propriétés optiques pouvant refléter les deux sources. Et comme il fonctionne de manière passive, il peut avoir des applications de refroidissement dans des zones où la consommation d'énergie augmente. Au-delà des vêtements réfléchissant la chaleur, ce matériau présente un potentiel comme matériau de construction pour réduire la température intérieure ou comme isolant pour les voitures. Les chercheurs suggèrent également qu’il pourrait être utilisé pour transporter des aliments périssables, réduisant ainsi la demande de systèmes de réfrigération active.

Des enfants immatures, selon une étude

Des chercheurs de l'Université nationale de Singapour rapportent qu'un rapport plus faible entre l'excitation neuronale (E) et l'inhibition neuronale (I) est un signe positif de maturation cérébrale. Ils ont découvert que les enfants ayant un rapport E/I plus faible obtiennent de meilleurs résultats à l'école et aux tests cognitifs. . Des études antérieures ont montré qu'une excitation ou une inhibition excessive entraîne un risque plus élevé de troubles cérébraux, notamment l'autisme, la maladie d'Alzheimer et autres. L’étude a exploré l’évolution de l’E/I chez les jeunes en analysant les IRM cérébrales et les résultats des tests cognitifs de 885 enfants, adolescents et jeunes adultes.

L’équipe a notamment créé une technique non invasive pour étudier les réponses d’excitation et d’inhibition neuronales. Dans la première partie de l’expérience, les sujets ont ingéré le médicament anti-anxiété Xanax ou un placebo avant une IRM cérébrale. Cela a permis aux chercheurs d’établir que le Xanax augmente l’inhibition neuronale, de sorte que le rapport E/I global diminue. Dans la deuxième partie de l’expérience, l’équipe a établi le lien entre le rapport E/I et la fonction cognitive en administrant des tests cognitifs. Les participants ayant un E/I plus faible ont surpassé ceux ayant des ratios plus élevés.

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