Сервис ostagram.me переносит стиль с одного изображения на другое. На бесплатном тарифе приходится подождать пока обработает
Телеграм бот @MagicEraserBot клинапит картинки.
Аналогичный сервис https://cleanup.pictures где несколько удобнее выделять объекты чем в телеграмном редакторе.
Быстрее чем расчехлять фотошоп или нюк
#inpainting
Аналогичный сервис https://cleanup.pictures где несколько удобнее выделять объекты чем в телеграмном редакторе.
Быстрее чем расчехлять фотошоп или нюк
#inpainting
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Многие нейронки разрабатывали в основном для медицины, так что я не удивлен таким новостям:
Примерно 10 лет времени сэкономил ИИ для поиска потенциального препарата для COVID-19. Он просеял 40 миллиардов молекулярных структур, чтобы найти около 1000 препаратов, из которых в свою очередь определили 7 возможных кандидатов (и всё это за 19 дней), их уже готовят к испытаниям на животных.
Как говорят, это во-первых, должно сильно ускорить процесс поиска новых лекарств, во-вторых, такие лекарства будут дешевле, так как по сути любой аспирант сейчас может получить доступ к базам данных и вычислительным мощностям.
У ребят уже и опыт есть и своё ПО Deep Docking — в 2015 они разработали лекарство-кандидат для лечения рака простаты, за которое фармацевтическая компания заплатила $141,7 млн, тогда ИИ посмотрел 3 миллиона молекул и нашел рабочий прототип. Чувствуете насколько увеличилось количество итераций за 6 лет (и на что в 2021-м переключился фокус внимания).
И хорошо что есть такие небольшие и значимые конкуренты той же AstraZeneca, которая недавно открыла свой Центр научных открытий со своим ИИ, топовым оборудованием, высокопроизводительным скринингом и прочими плюшками.
Стартапы в медицине – мои любимые ✨
Примерно 10 лет времени сэкономил ИИ для поиска потенциального препарата для COVID-19. Он просеял 40 миллиардов молекулярных структур, чтобы найти около 1000 препаратов, из которых в свою очередь определили 7 возможных кандидатов (и всё это за 19 дней), их уже готовят к испытаниям на животных.
Как говорят, это во-первых, должно сильно ускорить процесс поиска новых лекарств, во-вторых, такие лекарства будут дешевле, так как по сути любой аспирант сейчас может получить доступ к базам данных и вычислительным мощностям.
У ребят уже и опыт есть и своё ПО Deep Docking — в 2015 они разработали лекарство-кандидат для лечения рака простаты, за которое фармацевтическая компания заплатила $141,7 млн, тогда ИИ посмотрел 3 миллиона молекул и нашел рабочий прототип. Чувствуете насколько увеличилось количество итераций за 6 лет (и на что в 2021-м переключился фокус внимания).
И хорошо что есть такие небольшие и значимые конкуренты той же AstraZeneca, которая недавно открыла свой Центр научных открытий со своим ИИ, топовым оборудованием, высокопроизводительным скринингом и прочими плюшками.
Стартапы в медицине – мои любимые ✨
Vancouver Sun
AI helps researchers screen billions of antiviral drugs to find potential COVID-19 treatments
Instead of 10 years, it took 19 days.