എന്നാൽ അടുത്തിടെ, ഗവേഷകരുടെ സൈന്യം ഇതുവരെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ മസ്തിഷ്ക ഭൂപടം നിർമ്മിച്ചു.

പ്രായപൂർത്തിയായ ഒരു ഫ്രൂട്ട് ഈച്ചയുടേത്. മനസ്സിനെ മാപ്പുചെയ്യുക മാത്രമല്ല.

ഒന്നിൻ്റെ പ്രവചനാത്മകമായ അനുകരണം വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ നേട്ടം ആദ്യം അതിശയിപ്പിക്കുന്നതാണ്.

ഗർഭധാരണം തത്സമയം തലച്ചോറിനെ എന്ത്

ഗർഭധാരണം പല തരത്തിൽരൂപാന്തരപ്പെടുന്നു. എല്ലുകൾ മുതൽ ഹോർമോണുകൾ വരെ , ചില സിസ്റ്റങ്ങൾ ഗർഭകാലത്തും അതിനുശേഷവും സ്പർശിക്കാതെ ടെലിഗ്രാം ഡാറ്റ തുടരുന്നു.

എന്നിട്ടും, ഈ പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും വളരെ കുറച്ച് മാത്രമേ മനസ്സിലാകൂ. എന്നാൽ ഇന്നത്തെ പുതിയ ഗവേഷണം ആ ഒമ്പത് മാസങ്ങൾ മസ്തിഷ്കത്തിൽ എന്തുചെയ്യുന്നു എന്നതിലേക്ക് ഒരു പുതിയ ജാലകം തുറക്കുന്നു.

നേച്ചർ ന്യൂറോസയൻസ് ജേണലിൽ ഇന്ന് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു പ്രബന്ധത്തിൽ.

നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് മെൻ്റൽ ഹെൽത്ത്. ഇർവിൻ, സാന്താ ബാർബറ എന്നിവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷകർ 38 വയസ്സുള്ള ആദ്യത്തെ അമ്മയുടെ തലച്ചോറിലെ മാറ്റങ്ങൾ വിവരിക്കുന്നു.

മാതൃ മസ്തിഷ്കത്തിലെ ശരീരഘടനാപരമായ മാറ്റങ്ങൾക്ക് പിന്നിലെ സമയത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള നിർണായക ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഈ പേപ്പർ ഉത്തരം നൽകാൻ തുടങ്ങുന്നു.

അവളുടെ ഗർഭകാലത്ത്, സംഘം 26 എംആർഐ സ്കാനുകൾ നടത്തുകയും ഗർഭധാരണത്തിന് മൂന്നാഴ്ച മുമ്പ് രക്തസാമ്പിളുകൾ എടുക്കുകയും പ്രസവശേഷം രണ്ട് വർഷം വരെ തുടരുകയും ചെയ്തു. ഈ രീതിയിൽ.

തലച്ചോറിലെ മാറ്റങ്ങളും അവളുടെ രക്തത്തിൽ പ്രചരിക്കുന്ന ഹോർമോണുകളിലെ മാറ്റങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം അവർക്ക് ട്രാക്കുചെയ്യാനാകും.

ഗൂഗിൾ ഏറ്റെടുത്ത ഒരു AI സ്റ്റാർട്ടപ്പ് 2024 ലെ

2024 ലെ രസതന്ത്രത്തിനുള്ള നോബൽ സമ്മാനം ഡെമിസ് ഹസാബിസ് , ജോൺ ജമ്പർ.

ഡേവിഡ് ബേക്കർ എന്നിവരെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ബയോളജിയുടെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളിയായ പ്രോട്ടീനുകളുടെ 3D ആകൃതി പ്രവചിക്കുകയും ആദ്യം മുതൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്തു.

2014-ൽ ഗൂഗിൾ ഏറ്റെടുത്ത ഒരു AI റിസർച്ച് സ്റ്റാർട്ടപ്പായ DeepMind എന്ന സാങ്കേതിക കമ്പനിയിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിച്ച ഗവേഷണത്തെ ആദരിച്ചതിനാലാണ് ഈ വർഷത്തെ അവാർഡ് വേറിട്ടുനിന്നത് .

രസതന്ത്രത്തിനുള്ള ഏറ്റവും മുമ്പുള്ള നൊബേൽ സമ്മാനങ്ങൾ അക്കാദമിയിലെ ഗവേഷകർക്ക് ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്. പല പുരസ്കാര ജേതാക്കളും തങ്ങളുടെ തകർപ്പൻ ജോലികൾ വിപുലീകരിക്കുന്നതിനും വാണിജ്യവത്കരിക്കുന്നതിനുമായി സ്റ്റാർട്ടപ്പ് കമ്പനികൾ രൂപീകരിച്ചു – ഉദാഹരണത്തിന്.

CRISPR ജീൻ എഡിറ്റിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയും ക്വാണ്ടം ഡോട്ടുകളും – എന്നാൽ ഗവേഷണം, തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ, വാണിജ്യ മേഖലയിൽ നടന്നില്ല.

2024-ലെ നൊബേൽ സമ്മാനങ്ങൾ ഇത്തരത്തിലുള്ള കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ പ്രാധാന്യത്തിനും ഇന്ന് ശാസ്ത്രം പലപ്പോഴും പരമ്പരാഗത അതിരുകൾ എങ്ങനെ മറികടക്കുന്നുവെന്നും വ്യത്യസ്ത മേഖലകളെ സമന്വയിപ്പിച്ച് തകർപ്പൻ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നുവെന്നും അടിവരയിടുന്നു.

പ്രോട്ടീൻ മടക്കാനുള്ള വെല്ലുവിളി

ഒരു പ്രോട്ടീൻ്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ആകൃതി അ Energija vjetra je održiv oblik energije ത് നിർമ്മിച്ച അമിനോ ആസിഡുകളിലെ എല്ലാ ആറ്റങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ചെറിയ ഇടപെടലുകൾ, ആകർഷണങ്ങൾ, വികർഷണങ്ങൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ചിലർക്ക് ഒരുമിച്ചിരിക്കാൻ ആഗ്രഹമുണ്ട്, ചിലർക്ക് അങ്ങനെയല്ല. ഈ അനേകായിരം കെമിക്കൽ ഇടപെടലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രോട്ടീൻ വളച്ചൊടിച്ച് അന്തിമ രൂപത്തിലേക്ക് സ്വയം ചുരുട്ടുന്നു.

പതിറ്റാണ്ടുകളായി, ജീവശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളികളിലൊന്ന്, ഒരു പ്രോട്ടീൻ്റെ ആകൃതി അതിൻ്റെ അമിനോ ആസിഡുകളുടെ ശ്രേണിയെ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ്. ഗവേഷകർക്ക് ഇപ്പോൾ ആകൃതി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, പ്രോട്ടീനുകൾ അവയുടെ നിർദ്ദിഷ്ട രൂപങ്ങളിലേക്ക് എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നുവെന്നും ഏതാനും മൈക്രോസെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ എല്ലാ ഇൻ്ററാറ്റോമിക് ഇടപെടലുകളുടെയും വികർഷണങ്ങൾ എങ്ങനെ കുറയ്ക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും മനസ്സിലാകുന്നില്ല.

മെഷീൻ ലേണിംഗിൻ്റെ ഒരു പുതിയ യുഗം

വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തുകൊ usa bu ണ്ട് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ പഠിക്കുന്ന ഒരു തരം AI ആണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഗെയിം-പ്ലേയിംഗ് , സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ മുതൽ ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ , ശാസ്ത്ര ഗവേഷണം എന്നിങ്ങനെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു . സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഡാറ്റയിലെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗിന് പിന്നിലെ ആശയം.