Bir embriyo, yalnızca yerel etkileşimler ve mekaniklerle "hücre hücre" formunu güvenilir şekilde nasıl "hesaplayabilir", ancak kesin bir küresel vücut planı üretir? Nature Methods makalemizi "MultiCell: Multicell: Multicellic Learning" adlı makaleyi paylaşmaktan heyecan duyuyorum; @HaiqianYang liderliğindeki #AIxBiology araştırmayı ve Ming Guo, George Roy, Tomer Stern, Anh Nguyen ve Dapeng Bi ile yapılan büyük iş birliğinin sonucunu sunuyor. Gelişim biyolojisinde uzun süredir devam eden bir zorluk, binlerce hücrenin dokular katlanırken, bölünürken ve yeniden düzenlenirken kolektif olarak nasıl kendini organize ettiğini tahmin etmektir. MultiCell'de, gelişmekte olan embriyoyu doku mekaniğinin tek hücre çözünürlüğiyle iki tamamlayıcı görüşünü birleştiren çift bir grafik olarak temsil ediyoruz: hücreler hareket eden noktalar (granül) ve hücreler bağlı bir köpük (bağlantı ağı) olarak. Bu, modelin hem geometriden hem de hücre-hücre bağlantısından dinamikleri öğrenmesini sağlar. Drosophila gastrulasyonunun (~5.000 hücre) tüm embriyo 4D ışık tabakası filmlerinde, modelimiz anahtar hücre davranışlarını ve birleşim kaybı, yeniden düzenlemeler ve bölünmeler dahil olmak üzere olayların zamanlamasını tek hücre çözünürlükte yüksek doğrulukla tahmin eder. Tahminin ötesinde, aynı temsil embriyolar arasında sağlam zaman hizasını destekler ve gelişimin morfogenetik "sürücülerini" vurgulayan yorumlanabilir aktivasyon haritaları sunar. Daha geniş hedef, daha karmaşık dokularda hücre hücre tahmin için temel oluşturmak ve nihayetinde hastalıkların ince dinamik imzalarını tespit etmektir. Biyolojide yapay zekanın sınırlarını zorlayan parlak araştırmacılarla bu ilham verici iş birliği için ekibe tebrikler! Atıf: Yang, H., Roy, G., Nguyen, A.Q., Buehler, M.J. ve diğerleri. MultiCell: Çok hücreli gelişimde geometrik öğrenme. Nature Methods (2025), DOI: 10.1038/s41592-025-02983-x Kod/veri bağlantıları el yazmasında yer alır.

Yapay zeka müzik besteliği için biyo-esinli sürü zekası: MusicSwarm, yalnızca eşler arası geri bildirim ve feromon benzeri sinyaller aracılığıyla koordine edilen birçok özdeş, donmuş temel model ajanı ortaya çıkarır. Ağırlık güncellemesi olmadan, bu ajanlar kendiliğinden farklılaşmış rollere ayrılır ve merkezi eleştirili çoklu ajan veya tek atışlı bazlardan daha yüksek yerel yenilik, daha zengin ritmik çeşitlilik ve daha insansı küçük dünya yapısına sahip besteler üretirler. Ajan davranışları alanında Nash benzeri dengelere doğru yakınsayan sürü dinamiklerini gözlemliyoruz; yeni motiflerin ve uzun vadeli bağlantıların sürekli ortaya çıkması ise Gödelvari bir perspektifi gerçekleştirir: etkileşimli ajanlar ve paylaşılan dış dünya modeli, yaratıcı yörüngeleri herhangi bir tek, monolitik modelin ötesine geçen bir meta-sistem gibi davranır.

Ne hoş bir sürpriz - Az önce Journal of Materials Research'ün basılı bir kopyasını aldım ve kapağında makalemiz yer aldı! "Aracılı Derin Grafik Akıl Yürütme, Kendi Kendini Organize Eden Bilgi Ağları Sağlar" başlıklı makalemiz, yapay zekanın kendi bilgi yapılarını aktif olarak oluşturmak ve iyileştirmek için statik erişimin ötesine nasıl geçebileceğini araştırıyor. Sistem, özyinelemeli akıl yürütme yoluyla - etkili bir şekilde "grafiklerle düşünme" yoluyla bir kavram ve ilişki grafiği oluşturur ve insan bilgisinin nasıl geliştiğini yansıtan ölçeksiz, modüler ağlar halinde kendi kendini organize eder. Sonuçları heyecan verici: Bu yaklaşım, yapay zekanın yeni materyaller keşfetme, disiplinler arası fikirleri birbirine bağlama ve bilimsel hipotezler üretme şeklini değiştirebilir - bilim ve mühendislik için kendi kendini organize eden, akıl yürütme odaklı sistemlere yol açabilir. Bu çalışma, Seattle'daki MRS Bahar Toplantısı'ndaki @Materials_MRS Seçkin Davetli Konuşmacı Konferansımla bağlantılı olarak Davetli Uzun Metrajlı Makale olarak yayınlandı ve kapakta yer verdiği için MRS Malzeme Araştırmaları Dergisi'ne ve @SpringerNature'a minnettarım. Yapay zeka odaklı keşif ve grafik tabanlı akıl yürütmenin sınırlarını ilerleten herkese çok teşekkürler! Bilim, zeka ve tasarımın yakınsaması için heyecan verici bir zaman.