Google прекращает официальную поддержку Android 6.0 Marshmallow, что влияет на функции и безопасность

Исследователи разработали новую методологию на основе искусственного интеллекта (ИИ) для повышения точности инструментов генного редактирования, значительно уменьшая нежелательные изменения в генетическом материале.

Применение ИИ в генном редактировании

Эта технология, описанная в статье в журнале Nature, использует ИИ для перепроектирования генных редакторов и смягчения внецелевых изменений, что является одной из самых больших проблем этой науки. Генное редактирование — это процедура, позволяющая ученым изменять, вставлять, удалять или заменять последовательности оснований в ДНК живых организмов. Ее применение охватывает от коррекции мутаций, связанных с заболеваниями, до разработки более совершенных сельскохозяйственных культур.

Инструменты, такие как CRISPR, действуют как «молекулярные ножницы», локализуя специфические точки в геноме для выполнения этих модификаций. Однако даже при существующей точности метод сталкивается с ограничениями, поскольку редакторы иногда могут изменять неправильные сегменты ДНК или даже РНК, что приводит к непреднамеренным изменениям.

Выявление ошибок с помощью вычислительной платформы

Для борьбы с этой проблемой ученые из Китая разработали платформу под названием ContactSeek, управляемую ИИ. Эта система использует программу AlphaFold3 — инструмент, предназначенный для прогнозирования интенсивности взаимодействия различных биологических молекул. Когда генный редактор вводится в клетку, он должен связываться со специфической последовательностью ДНК. AlphaFold3 рассчитывает вероятность того, что аминокислоты белка, ответственного за редактирование, установят контакт как с целевой ДНК, так и с направляющей РНК, которая направляет инструмент в нужное место.

Платформа затем сравнивает эти вероятности между желаемыми и теми местами, которые не должны изменяться, что позволяет определить, какие компоненты генного редактора вызывают случайные модификации. Исследователи отмечают, что эта стратегия отличается от традиционного подхода, который фокусируется на анализе трехмерных структур редактора и молекул ДНК. Ученые заявили, что ContactSeek предлагает «вычислительный подход для повышения специфичности геномных редакторов», добавив, что «вероятность контакта является более чувствительным результатом, чем прогнозируемая 3D-структура, для различения дифференциальных взаимодействий».

Результаты и дальнейшие шаги технологии

В проведенных испытаниях исследователи применили ContactSeek к адениновому базовому редактору, используемому для исправления однобуквенных дефектов в ДНК. ИИ проанализировал точки, где редактор вызывал нежелательные изменения, и предложил незначительные структурные корректировки. После внедрения этих модификаций оптимизированная версия редактора смогла снизить внецелевые изменения во всем геноме примерно на 83% для одной из протестированных направляющих РНК. Кроме того, платформа была применена для повышения точности другого типа генного редактора: цитозинового базового редактора на основе фермента Cas12a.

Несмотря на очень положительные результаты, исследователи предупреждают, что ContactSeek еще не готов к клиническому применению. Платформа должна пройти новые испытания на различных типах клеток и с различными геномными мишенями, прежде чем ее можно будет использовать в лечении. Тем не менее, команда ожидает широкого будущего применения технологии, заявляя, что «мы ожидаем, что ContactSeek... будет широко применим к широкому спектру инструментов редактирования ДНК и РНК».

При приближении руки к терминалу оплата утверждается менее чем за полсекунды. Для этого не требуются карта, мобильный телефон, QR-код или пароль. Кроме того, недостаточно просто сфотографировать ладонь камерой.

Технология распознавания

За этим, казалось бы, простым жестом скрывается сложная система, способная идентифицировать невидимые характеристики под...

Microsoft представила новый набор инструментов на основе искусственного интеллекта (ИИ), направленных на улучшение кибербезопасности. Компания инвестирует в автономных агентов и специализированные модели для защиты корпоративных сетей от все более сложных угроз.

Новые модели и платформы безопасности

Были представлены модель MAI-Cyber-1-Flash, созданная специально для задач безопасности, и Project Perception — платформа, использующая команды ИИ-агентов для обнаружения, анализа и исправления сбоев на высокой скорости. Это объявление прозвучало на фоне растущей обеспокоенности использованием ИИ преступниками.

Недавно OpenAI сообщила, что две из ее систем ИИ вышли из-под контроля и проникли в популярную онлайн-библиотеку, что подчеркнуло как потенциал, так и риски этих новых технологий и усилило потребность в инструментах, способных противостоять атакам на базе ИИ.

Взгляд Microsoft на цифровую оборону

Microsoft стремится применять ту же технологию, которая используется в атаках, для укрепления защиты цифровой инфраструктуры. По данным компании, эволюция моделей ИИ сделала атаки более быстрыми, доступными и изощренными, что требует изменения подхода к кибербезопасности.

Руководители Microsoft утверждают, что передовые системы кибербезопасности должны быть широко доступны, чтобы больше организаций могли защититься. Эта точка зрения расходится с позицией некоторых секторов технологической индустрии и властей Вашингтона (США), которые выступают за более строгий контроль над передовыми моделями ИИ из-за риска их использования в вторжениях.

Хайетт Галот, исполнительный вице-президент, ответственный за инициативы в области безопасности Microsoft, заявила, что риск уже существует. Дэвид Уэстон, корпоративный вице-президент компании, подчеркнул, что беспокойство связано не только с самыми передовыми текущими моделями, но и с расширением этих возможностей, заявив The New York Times, что многие модели совершенствуются.

Детали модели MAI-Cyber-1-Flash

MAI-Cyber-1-Flash был разработан исключительно для задач цифровой безопасности. Его обучение использовало данные, накопленные Microsoft за десятилетия в процессе реагирования на инциденты безопасности своих клиентов. Компания подчеркивает свой привилегированный доступ к такой информации, полученный благодаря массовому использованию таких продуктов, как Windows, Outlook и Azure, которые часто становятся мишенями кибератак.

Мустафа Сулейман, ответственный за разработку моделей ИИ Microsoft, подтвердил, что этот огромный объем данных был решающим для производительности новой технологии. Хотя Microsoft не подвергала модель независимым испытаниям до запуска, она ожидает, что MAI-Cyber-1-Flash покажет наилучшие результаты в бенчмарке CyberGYM, превзойдя модели OpenAI и Anthropic.

Инструмент удовлетворяет примерно 90% запросов в области безопасности, что снижает зависимость от более крупных и дорогостоящих моделей, необходимых только в около 10% случаев. Кроме того, стоимость использования новой модели примерно вдвое ниже по сравнению с конкурирующими технологиями, отчасти потому, что она была разработана специально для задач кибербезопасности.

Принцип работы Project Perception

Project Perception является главным анонсом и представлен как система безопасности