Исследователи из Католического университета Мурсии в Испании добились значительного прогресса в продолжающейся борьбе с ожирением, используя искусственный интеллект (ИИ).
Они изучили обширную библиотеку природных веществ, используя самые современные алгоритмы искусственного интеллекта, и выявили двух возможных суперзвезд по снижению веса, скрытых в растениях. Эти вещества, которые стремятся повторить функцию основного гормона GLP-1, обладают потенциалом трансформировать методы лечения потери веса, предоставляя эффективные заменители с уменьшенными побочными реакциями.
Исследование соединений растительного происхождения для лечения ожирения
Первоначально ученые изучали широкий спектр природных веществ, присутствующих в растениях, в попытке найти новые добавки для похудения. Они начали процесс виртуального скрининга с использованием искусственного интеллекта (ИИ), тщательно исследуя более 10 000 химических веществ, чтобы найти те, которые могли бы взаимодействовать с рецептором GLP-1. Благодаря своей важнейшей функции в контроле чувства голода и метаболизма, этот рецептор является лучшим выбором для терапии снижения веса.
Майнинг-оборудование — это устройства, предназначенные для добычи криптовалют. Процесс майнинга включает в себя решение сложных математических задач для подтверждения транзакций в блокчейне, что требует значительных вычислительных мощностей. Майнинг-оборудование используется для того, чтобы выполнить эти задачи, обеспечивая безопасность сети и создавая новые монеты.
Исследователи сократили количество химических веществ в отборе до 100, которые показали наибольшее сродство к рецептору GLP-1, с помощью передовых компьютерных исследований. Из всего перечисленного два соединения выделялись как очень перспективные: “Соединение А“ и “Соединение В”, которые имеют загадочные названия. Эти вещества, полученные из широко доступных растений, во многом напоминают синтетические агонисты GLP-1, что открывает перспективы создания полностью натуральных заменителей современных фармацевтических препаратов.
Для подтверждения того, что Соединения А и В активируют рецепторы GLP-1, проводятся дополнительные лабораторные исследования. Если эти химические вещества окажутся эффективными, они могут открыть дверь для создания лекарств для похудения, которые принимаются перорально, тем самым устраняя необходимость в инъекциях, которые прилагаются к существующим лекарствам.
Роль искусственного интеллекта в открытии лекарств
Благодаря своей непревзойденной эффективности и рентабельности применение искусственного интеллекта представляет собой парадигмальный скачок в исследованиях лекарственных средств. Исследователи сокращают время, необходимое для проведения длительных лабораторных экспериментов, чтобы быстрее выявлять интересные соединения, используя виртуальный скрининг и компьютерные анализы. Елена Мурсия, главный автор исследования, подчеркивает, насколько важны компьютерные методы для ускорения процедуры поиска лекарств.
Моделирование на основе искусственного интеллекта не только экономит деньги и время, но и предоставляет ценную информацию о сложных биологических взаимосвязях, которые помогают определить новые цели для лечения. Кроме того, используя это моделирование, ученые могут предвидеть и решать возможные проблемы этики и безопасности, прежде чем приступить к клиническим испытаниям, гарантируя методичный и строгий подход к разработке лекарств.
Результаты этого исследования вселяют оптимизм в борьбу с ожирением, поскольку они готовы быть представлены на Европейском конгрессе по ожирению. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для изучения обширной базы данных веществ растительного происхождения может открыть новые возможности для разработки безопасных, эффективных и управляемых препаратов для снижения веса. Хотя будущее выглядит радужным, необходима тщательная проверка с помощью лабораторных и клинических испытаний, чтобы в полной мере раскрыть потенциал этих суперзвезд на растительной основе. Откроет ли новую эру в лечении ожирения слияние искусственного интеллекта и природных соединений? Ответ станет ясен со временем.
Bitmain Antminer S21 XP
Один из лидеров на рынке — Bitmain Antminer S21 XP. Этот ASIC-майнер предназначен для добычи Bitcoin, обеспечивая хешрейт 270 TH/s и потребляя около 3,5 кВт энергии. Эта модель сочетает в себе отличную производительность и относительно низкое энергопотребление, что делает её оптимальным выбором для майнинга Bitcoin в крупных масштабах.
Bitmain Antminer S21 XP Hyd
Для тех, кто ищет ещё большую мощность, Bitmain Antminer S21 XP Hyd предлагает 473 TH/s хешрейта и 5,3 кВт потребляемой энергии. Это оборудование оснащено водяным охлаждением, что значительно повышает его эффективность и позволяет использовать его в условиях интенсивных нагрузок, обеспечивая стабильную работу на протяжении длительного времени.
Canaan Avalon Mini 3
Canaan Avalon Mini 3 — это более компактное решение с хешрейтом 37,5 TH/s и 800 Вт потребления энергии. Эта модель идеально подходит для небольших ферм или домашних пользователей. Одной из ключевых особенностей является функция обогрева, что делает её полезной для майнинга в холодных климатических условиях, одновременно обогревая помещение.
Canaan Avalon Nano 3S
Для тех, кто ищет более доступное решение, Canaan Avalon Nano 3S с 6 TH/s хешрейтом и потреблением энергии всего 140 Вт может стать хорошим выбором. Эта модель также оснащена функцией обогрева, что дополнительно увеличивает её привлекательность для использования в домашних условиях, где важно минимизировать энергозатраты.
Bitmain Antminer L9
Для майнинга криптовалют Litecoin и Dogecoin, Bitmain Antminer L9 является отличным вариантом. С хешрейтом 17,6 GH/s и потреблением энергии 3,5 кВт, этот ASIC-майнер позволяет добывать монеты с алгоритмом Scrypt. Это решение идеально подходит для пользователей, фокусирующихся на этих криптовалютах, обеспечивая высокую доходность и стабильную работу.
Выбор майнинг-оборудования зависит от множества факторов, таких как тип криптовалюты, энергозатраты и доступное пространство. Каждый из этих устройств предлагает различные уровни производительности и энергоэффективности, что позволяет выбрать оптимальный вариант для конкретных условий.
