Пікселі, мурахи та ДНК: Великі інновації чекають на вас у маленьких упаковках

Уявіть собі процвітаючий мегаполіс з висотними будівлями, просторими парками та вдосконаленим громадським транспортом. Чи міг дизайн цього міста бути натхненний не лише досвідченими містобудівниками, а й захопленими громадянами, які також є завзятими ентузіастами міських ігор?

Нове дослідження Ланкастерського університету у Великій Британії має на меті революціонізувати міське планування, враховуючи внески дітей міста до його проєктування. Опубліковане в Acta Ludologica, рецензованому науковому журналі про дискурс ігор та цифрових ігор, дослідження ілюструє брак залучення громадськості до сучасних практик міського розвитку та пропонує використовувати ігрові платформи, такі як модифіковані «Cities: Skylines» або «Sim City», щоб запропонувати реалістичні симуляції для мешканців, підвищуючи їхню участь та обізнаність у міському плануванні.

Технологія, що лежить в основі цього дослідження, — це складна модифікація «Cities: Skylines», яка дозволяє гравцям імпортувати реальні будівлі та моделі для створення реалістичного міського середовища. Учасники можуть керувати аспектами міського життя, включаючи освіту, державні послуги та податкову політику, тоді як ігрова панель відстежує щастя громадян. Такий інтерактивний підхід не лише навчає гравців тонкощам міського планування, але й слугує інструментом для застосування в реальному світі. Дослідники Пол Кьюретон та Пол Коултон з дослідницької лабораторії дизайну ImaginationLancaster у Ланкастері продемонстрували ефективність цього методу за допомогою семінарів з міською радою Ланкастера після залучення дітей до планування нового садового селища.

Наслідки цього дослідження є глибокими. Інтегруючи ігровий дизайн з міським плануванням, дослідники пропонують економічно ефективний, приємний та масштабований метод для збільшення залучення громадян до процесу планування. Цей підхід також відповідає на нагальну потребу в змінах в участі громадськості, як підкреслюють дані Королівського інституту містобудування, які вказують на мінімальний інтерес до планування серед молоді.

Дослідження завершується припущенням, що таке інноваційне використання ігрових технологій може допомогти планувальникам, покращити розвиток навичок та надати необхідні інструменти для глибшого залучення людей до трансформації їхніх житлових просторів. Зрештою, це дослідження прокладає шлях до більш спільного та динамічного майбутнього розвитку міст.

Наступна зупинка в нашому розгляді нетрадиційних технологічних натхнень перенесе нас у мікроскопічний світ ДНК. Дослідники з німецького Технічного університету Дрездена використовують штучний інтелект, щоб розкрити приховану мову ДНК, надаючи нові знання про генетику та хвороби.

ДНК часто описують як план життя, що містить усі інструкції для побудови та підтримки організму. Однак розшифровка всієї інформації в ДНК є неймовірно складною та ще не до кінця вивченою, а традиційні методи аналізу ДНК можуть бути повільними та трудомісткими. Ось тут і з'являється штучний інтелект.

Дослідники з Дрезденського технічного університету розробили нову модель штучного інтелекту під назвою GROVER (Правила геному, отримані за допомогою витягнутих представлень), яка обробляє послідовності ДНК як мову, використовуючи методи, подібні до тих, що застосовуються в обробці природної мови. Аналізуючи закономірності та структури в коді ДНК, штучний інтелект може ідентифікувати послідовності. Цей метод, подібний до розшифровки іноземної мови, дозволяє дослідникам використовувати GROVER для швидшої та точнішої інтерпретації генетичних даних.

Навчаючись на всьому геномі людини, GROVER створює словник ДНК, який, як сподіваються дослідники, може розкрити розуміння генетичних кодів, розвиваючи геноміку та персоналізовану медицину. Це дослідження, опубліковане в Nature Machine Intelligence, має потенціал для значних проривів у розумінні складності ДНК.

«Щодо мови, то ми говоримо про граматику, синтаксис та семантику», – розповіла вебсайту університету Мелісса Санабрія, дослідниця проєкту. «Для ДНК це означає вивчення правил, що регулюють послідовності, порядок нуклеотидів і послідовностей, а також значення цих послідовностей.» Як і моделі GPT, що вивчають людські мови, GROVER, по суті, навчився «розмовляти» ДНК.

Дослідники з лабораторії MAVLab Технічного університету Делфта зробили значний прорив у навігації роботів , надихнувшись тим, як мурахи орієнтуються в навколишньому середовищі. Мурахи використовують комбінацію візуального розпізнавання (наприклад, знімки) та підрахунку кроків (наприклад, одометрію), щоб повернутися додому, навіть після довгих подорожей. Лабораторія MAVLab наслідувала цей метод, створивши стратегію навігації, натхненну комахами, для крихітних, легких роботів.

Традиційні автономні навігаційні системи часто покладаються на апаратне забезпечення, яке може бути непрактичним для крихітних роботів. Натхненні природою, дослідники MAVLabs розробили систему, в якій роботи роблять знімки свого оточення для покращення навігації. Цей метод, подібний до «хлібної сухарі» Гензеля та Гретель , передбачає, що робот робить візуальні знімки через певні проміжки часу та використовує їх для керування своїм зворотним шляхом. Поєднуючи ці знімки з одометрією, роботи ефективніше долають більші відстані, значно зменшуючи обчислювальне навантаження.