AI w leczeniu nowotworów i przewidywaniu zmian klimatu

Dzięki współpracy informatyków i onkologów z Institute of Cancer Research (ICR) i Royal Marsden NHS Foundation Trust oraz użyciu sztucznej inteligencji ustalono, że połączone działanie leków ewerolimus i wandetanib jest skuteczne w przypadku występujacego u dzieci rozlanego glejaka pnia mózgu (DIPG). Odkrycie może zapoczątkować nową erę korzystania z AI do opracowania metod leczenia wszystkich rodzajów nowotworów. Rak szyjki macicy jest natomiast główną przyczyną zgonów pacjentek onkologicznych w Afryce Subsaharyjskiej. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji Community Healthcare Innovation Lab (CHIL) oferuje ludności takie usługi, jak konsultacje prowadzone przez AI, automatyczne skierowania, raporty radiologiczne, zamawianie leków, laboratorium i chatbot asystent. System umożliwia również dostęp do usług telemedycznych pacjentom z niepełnosprawnościami.

Naukowcy z m.in. Uniwersytetu Rutgersa ustalili, że uczenie się – uniwersalną cechę świadczącą o inteligencji istot żywych – da się naśladować w materii syntetycznej, co może pomóc algorytmom AI podczas nauki. Tzw. obliczenia neuromorficzne naśladują strukturę neuronową i działanie ludzkiego mózgu, m.in. tworząc sztuczne systemy nerwowe do przesyłania sygnałów elektrycznych podobnych do tych powstających w mózgu. AI może również przewidywać występowanie punktów krytycznych w ekosystemach i działać jak system wczesnego ostrzegania, co pomoże powstrzymać „niekontrolowaną zmianę klimatu”. Np. naukowcy z University of Guelph za pomocą algorytmu głębokiego uczenia zbadali progi, powyżej których w ekosystemie zachodzą gwałtowne lub nieodwracalne zmiany.