Исследователи MIT разработали языковую модель для оптимизации кодонов, повышающую выработку белка, в том числе трастузумаба, на 25–300%; опубликовано в PNAS.

Профессор MIT Джим Коллинз возглавляет прорывное исследование, использующее генеративный ИИ для разработки программируемых антибактериальных средств, направленных против патогенов, устойчивых к лекарствам.

Исследователи MIT разработали новаторское программное обеспечение на основе ИИ, которое автоматически сегментирует восемь отдельных пучков нервных волокон на МРТ-сканах ствола мозга.

MIT CSAIL представляет фреймворк EnCompass, позволяющий AI-агентам откатываться и оптимизировать выводы LLM, обеспечивая прирост точности на 15–40% при снижении объема кода на 82%.

Инженеры MIT разработали DiffSyn — генеративную модель ИИ на основе диффузии, обученную на 23 000 рецептах синтеза, которая предлагает перспективные пути создания новых материалов менее чем за минуту, что резко ускоряет сроки проведения экспериментов и открытий.

Новый междисциплинарный курс MIT исследует рациональность в системах ИИ, сочетая информатику и философию для следующего поколения ученых.

Исследователи MIT демонстрируют, что наиболее эффективные модели машинного обучения могут стать наихудшими при применении к новым средам данных, раскрывая скрытые риски от ложных корреляций в медицинском ИИ и других критически важных областях.