Os autores do estudo usaram leituras de atividade cerebral obtidas por eletroencefalografia (EEG) para treinar um algoritmo na tarefa de classificar a eficiência do tratamento da depressão com um medicamento clássico. O algoritmo atingiu alta precisão, podendo ser usado para prever quais pacientes responderão ao tratamento.
A molécula, que poderá user usada para tratar transtorno obsessivo-compulsivo, foi desenvolvida em 20% do tempo usual, graças ao uso de inteligência artificial, e já foi aprovada na fase pré-clínica e na fase clínica 0.
A Food and Drug Administration aprovou o uso de um algoritmo que foi treinado para avaliar a qualidade das imagens do coração obtidas por ultrassom, e dá orientações em tempo real ao técnico para garantir que as imagens tenham qualidade diagnóstica.
O autor da façanha usou dois algoritmos disponíveis publicamente. O primeiro é responsável por aumentar a resolução, incluindo pixels inexistentes; o segundo insere quadros inteiros, aumentando a frequência do vídeo.
O algoritmo desenvolvido usa uma estrutura convolucional para extrair features das imagens de satélite, e assim contabilizar atributos como o número de faixas, e uma estrutura de grafo para conectar partes contíguas das vias, e assim predizer esses atributos em regiões oclusas das imagens.
Um trabalho buscou na literatura já existente uma molécula capaz de impedir a entrada do novo vírus nas células humanas. O outro apresentou seis novas moléculas com potencial para impedir o processo de replicação do vírus dentro das células, e assim interromper a infecção.
Apesar de terem sido desenvolvidas para classificar imagens, as redes neurais convolucionais também podem ser aplicadas a textos, capturando padrões regionais dentro de suas dimensões semânticas que depois podem ser usados para treinar um algoritmo de classificação.
O spaCy é uma biblioteca de Python que disponibiliza as principais ferramentas para Processamento de Linguagem Natural avançado, permitindo, por exemplo, extrair informações e anotar textos para uso em modelos de deep learning com objetivos mais complexos.
Como não existe um “bafômetro” para maconha, o produto Predict MEDiX usa reconhecimento facial e de voz para identificar os padrões característicos de alteração que ocorrem em pessoas incapacitadas pelo uso de substâncias que alteram as funções cognitivas, e assim permite determinar se um motorista, por exemplo, está incapacitado para dirigir.
A nova arquitetura, chamada de Reformer, aplica as estratégias de hashing sensitivo à localidade e camadas reversíveis para permitir que o algoritmo processe janelas de contexto de até 1 milhão de palavras usando apenas um processador com 16 GB de memória, o que lhe habilita a compreender o contexto de um livro inteiro.
