Лонсдейлитовая кромка. Перспективы искусственного расширения шкалы Мооса. Guest Post
Привет, Хабр!С наступлением лета пришло время для очередного гостевого поста в моём хаброблоге. Рассмотрим одну из интересных тем, за которую я не брался годами, при этом очень важную и интересную с точки зрения расширения горизонтов науки. Речь под катом пойдёт о некоторых условно успешных попытках получить вещества прочнее алмаза, то есть, расширить всем известную шкалу твёрдости минералов, предложенную в XIX веке немецким учёным Фридрихом Моосом. Автор исследования - уважаемая Владислава Шраменко @Kotyara99
Разработан бенчмарк GeomMotif из 57 задач для выявления ошибок ИИ-моделей при проектировании геометрии белковых структур
Учёные из Института AIRI, НИУ ВШЭ и Constructor University разработали бенчмарк GeomMotif для проверки способности искусственного интеллекта правильно проектировать структуру белковых молекул. Как сообщили информационной службе Хабра в пресс‑службе AIRI, новый инструмент состоит из 57 задач и помогает определить, где именно модель допускает ошибки при работе с геометрией белков. Работа была представлена на конференции ICLR в Рио‑де‑Жанейро. Данные для бенчмаркинга, скрипты для построения задач и код для оценки доступны на GitHub и HuggingFace.
Великий Калужский Нефтяной Мираж: как гражданин РФ на патентах поднял десять миллиардов рублей с рынка облигаций
Часть первая. Знакомьтесь, империяЕсть в России такое место как город Кондрово, Калужская область. Двадцать тысяч жителей. Именно в этом благословенном месте зарегистрирована нефтяная империя.Называется она: Группа компаний "Оил Ресурс".В группу входит десять юридических лиц:— ООО «Оил Ресурс» (материнская, оптовая торговля топливом)— ООО «Оил Ресурс Переработка» (оптовая торговля топливом)— ООО «Оил Ресурс Трейдинг» (оптовая торговля топливом)— ООО «Оил Ресурс Геологоразведка» (НЕ ВЕДЁТ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ)— ООО «Оил Ресурс Добыча» (оптовая торговля топливом)
4D-печать и программируемые поверхности
После того, как мы с уважаемым @dionisdimetor предметно поговорили на разнообразные темы, я всерьёз задумался, так ли фантатстичен компьютрониум
Учёные AIRI разработали нейросеть для предсказания оптических свойств молекул с точностью на 30% выше аналогов
Учёные Института AIRI разработали новый подход для предсказания оптических свойств молекул на основе трёхмерных графовых нейронных сетей. Метод позволил снизить ошибку предсказания более чем на 30% по сравнению с лучшими существующими нейросетевыми моделями.
