Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

ИИ нашёл 40 тысяч соединений для летального химоружия за 6 часов

Модель машинного обучения всего за 6 часов подобрала 40 тысяч новых смертельно опасных химических соединений. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence, The Verge взял интервью у его авторов.

Оставить комментарий
ИИ нашёл 40 тысяч соединений для летального химоружия за 6 часов

Модель машинного обучения всего за 6 часов подобрала 40 тысяч новых смертельно опасных химических соединений. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence, The Verge взял интервью у его авторов.

Модель была создана для поиска новых лекарственных средств. Но оказалось, что её можно легко обратить во вред человеку.

В распоряжении учёных имеется множество датасетов с информацией о молекулах и степени их токсичности — обычно их скармливают ИИ для проверки других соединений. Исследователи видоизменили модель, чтобы она не отсеивала токсичные варианты веществ, а наоборот генерировала их.

Многие оказались схожи с известными опасными молекулами, например с веществом нервно-паралитического действия VX — оно не обладает вкусом и запахом, а отравление небольшим количеством вызывает потливость, судороги, паралич диафрагмы и мышц лёгких, вслед за чем наступает смерть. Это одно из самых токсичных веществ из когда-либо искусственно полученных для применения в химическом оружии.

Подробности исследований учёные не раскрывают. Экспериментировать начали для того, чтобы понять, как технологию искусственного интеллекта в этой сфере могут использовать для злых целей.

Учёные говорят, что шокированы тем, насколько прост был эксперимент, и поначалу не хотели публиковать результаты, так как разбирающиеся в ML могут его повторить. Бо́льшая часть использованных ими данных находится в свободном доступе в сети. Причём многие из предложенных ИИ соединений оказались потенциально ещё более опасными, чем VX, то есть летальный исход мог бы наступить при ещё меньших дозах.

Впрочем, авторы отмечают, что даже если найти такие соединения в теории, далее их нужно синтезировать на практике. Что довольно сложно, поскольку компоненты в составе соединений, которые могут стать химоружием, строго регулируются, а их производством занимается ограниченное число компаний.

Get up-to-date coverage related to tech & war in Ukraine [via Telegram]

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.