Les chercheurs ont créé un outil d’intelligence artificielle explicable nommé Canya, qui analyse le langage biochimique des protéines pour déterminer si elles s’agrègent, un phénomène associé à des maladies comme Alzheimer.

En s’appuyant sur un vaste ensemble de données de plus de 100 000 fragments de protéines synthétiques testés dans des cellules de levure, Canya identifie les motifs responsables de cette agrégation, affectant ainsi plus de 500 millions de personnes dans le monde.

Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels, Canya fournit des explications sur ses prévisions, offrant ainsi une transparence sur les mécanismes moléculaires impliqués.

Cette avancée pourrait transformer la recherche sur les maladies neurodégénératives et améliorer la biotechnologie.

L’agglomération des protéines complique la production de médicaments, et Canya pourrait aider à concevoir des protéines moins susceptibles de s’agréger, réduisant les pertes de temps et de ressources pour les entreprises pharmaceutiques.

Avec des capacités à prédire non seulement si mais aussi pourquoi une agrégation se produit, cet outil ouvre la voie à des investigations plus approfondies sur la fonction et les variants des protéines dans diverses pathologies.

Dans une vidéo sur YouTube, Luke discute avec Marco Pozzoni, le directeur des ventes de stockage EMEA chez Lenovo, des principaux défis auxquels les entreprises font face lors de l’intégration de l’intelligence artificielle (IA), au-delà de la simple acquisition de technologies.

Ils examinent les quatre piliers essentiels pour la mise en œuvre de l’IA en entreprise, notamment la modernisation des données et l’adoption de stratégies de cloud hybride, tout en évaluant comment mesurer le retour sur investissement de ces initiatives.

La discussion aborde divers sujets, tels que les principaux obstacles opérationnels de l’IA, la nécessité de combler le fossé entre les systèmes hérités et l’infrastructure d’IA, ainsi que les changements organisationnels requis pour réussir cette intégration.

Des questions clés sont posées sur le succès des projets IA et les modèles à suivre pour passer d’expériences à des solutions concrètes.

Pour ceux qui souhaitent approfondir ces thématiques, l’invitation est lancée à rejoindre la conversation et à s’abonner pour plus de contenu.

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Google a récemment présenté la version mise à jour de son modèle d’IA, Gemini 2.

5 Pro, qui promet d’être encore plus performant en codage et raisonnement.

Cette itération, accessible via Google AI Studio, a surpassé ses prédécesseurs en termes de créativité et d’efficacité.

Pour les entreprises, le coût de cette nouvelle version est de 1,25 $ par million de jetons.

Malgré la concurrence croissante dans le secteur de l’IA, Gemini 2.5 Pro, initialement lancé en mars, a été intégré dans divers nouveaux services de Google, renforçant ainsi sa position sur le marché.