Пиксели, муравьи и ДНК: большие инновации ждут в небольших упаковках

Представьте себе процветающий мегаполис с высотными зданиями, обширными парками и обтекаемым общественным транспортом. Мог ли дизайн этого города возникнуть не только благодаря опытным градостроителям, но и от страстных жителей, которые также являются страстными любителями градостроительных игр?

Новое исследование Университета Ланкастера в Великобритании направлено на революцию в градостроительстве, включив в дизайн вклад детей города. Опубликованное в Acta Ludologica, рецензируемом научном журнале, посвящённом дискурсу игр и цифровых игр, исследование иллюстрирует недостаток общественного участия в современных практиках городского развития и предлагает использовать игровые платформы, такие как модифицированные «Cities: Skylines » или «Sim City », чтобы предложить реалистичные симуляции для жителей, повышая их вовлечённость и повышение осведомлённости в градостроительстве.

Технология, лежащая в основе этого исследования, — это сложная модификация «Cities: Skylines», которая позволяет игрокам импортировать реальные здания и модели для создания реалистичных городских ландшафтов. Участники могут управлять аспектами городской жизни, включая образование, общественные услуги и налоговую политику, а панель управления отслеживает счастье граждан. Такой интерактивный подход не только обучает игроков тонкостям градостроительства, но и служит инструментом для реальных применений. Исследователи Пол Кьюретон и Пол Коултон из исследовательской лаборатории ImaginationLancaster в Ланкастере продемонстрировали эффективность этого метода на семинарах с городским советом Ланкастера после вовлечения детей в планирование новой садовой деревни.

Последствия этого исследования глубоки. Интегрируя дизайн игр с градостроительством, исследователи предлагают экономичный, приятный и масштабируемый метод повышения вовлечённости граждан в процесс планирования. Этот подход также учитывает острую необходимость изменений в общественном участии, что подтверждается данными Королевского института градостроительства, показывающих минимальный интерес к планированию среди молодёжи.

В заключение исследования высказывается предположение, что подобное инновационное использование игровых технологий может помочь планировщикам, способствовать развитию навыков и предоставить необходимые инструменты для более глубокого вовлечения людей в преобразование их жилых пространств. В конечном итоге, это исследование открывает путь к более конструктивному и динамичному будущему в сфере городского развития.

Следующая остановка в нашем исследовании нетрадиционных источников вдохновения в сфере технологий переносит нас в микроскопический мир ДНК. Исследователи из немецкого Технического университета Дрездена используют искусственный интеллект для расшифровки скрытого языка ДНК, что позволяет получить новые данные о генетике и заболеваниях.

ДНК часто описывают как план жизни, содержащий все инструкции для построения и поддержания организма. Однако расшифровка всей информации, содержащейся в ДНК, невероятно сложна и еще не до конца изучена, а традиционные методы анализа ДНК могут быть медленными и трудоемкими. Вот тут-то и вступает в дело искусственный интеллект.

Исследователи из Технического университета Дрездена разработали новую модель искусственного интеллекта под названием GROVER (Genome Rules Obtained via Extracted Representations), которая рассматривает последовательности ДНК как язык, используя методы, аналогичные тем, что применяются в обработке естественного языка. Анализируя закономерности и структуры в ДНК-коде, искусственный интеллект может идентифицировать последовательности. Этот метод, сродни расшифровке иностранного языка, позволяет исследователям использовать GROVER для более быстрой и точной интерпретации генетических данных.

Обучаясь на основе всего генома человека, GROVER создает словарь ДНК, который, как надеются исследователи, позволит получить представление о генетических кодах, способствуя развитию геномики и персонализированной медицины. Данное исследование, опубликованное в журнале Nature Machine Intelligence, открывает потенциал для значительных прорывов в понимании сложности ДНК.

«Что касается языка, речь идёт о грамматике, синтаксисе и семантике», — рассказала Мелисса Санабрия, исследователь, стоящая за проектом, на сайте университета. «Для ДНК это означает изучение правил, регулирующих последовательности, порядок нуклеотидов и последовательностей, а также их значение. Как модели GPT, изучающие человеческие языки, ГРОВЕР фактически научился «говорить» по ДНК.»

Исследователи из TU Delft MAVLab совершили значительный прорыв в навигации роботов, вдохновившись тем, как муравьи ориентируются в своей среде. Муравьи используют сочетание визуального распознавания (например, снимки) и подсчёта шагов (например, одометрию), чтобы вернуться домой, даже после долгих поездок. MAVLab подражал этому методу, создав навигационную стратегию, вдохновлённую насекомыми, для крошечных, лёгких роботов.

Традиционные автономные навигационные системы часто используют оборудование, которое может быть непрактичным для крошечных роботов. Вдохновлённые природой, исследователи MAVLabs разработали систему, в которой роботы делают снимки окружающей среды для облегчения навигации. Этот метод, похожий на следы Гензеля и Гретель, предполагает, что робот делает визуальные снимки с интервалами и использует их для направления обратного пути. Сочетая эти снимки с одометрией, роботы эффективнее преодолевают большие расстояния, значительно снижая вычислительную нагрузку.