Как эмбрион надежно "вычисляет" свою форму - "клетка за клеткой" - используя только локальные взаимодействия и механику, но при этом создает точный глобальный план тела? Я рад поделиться нашей статьей в Nature Methods "MultiCell: геометрическое обучение в многоклеточном развитии", представляющей исследование #AIxBiology, возглавляемое @HaiqianYang, и результатом отличного сотрудничества с Мингом Гуо, Джорджем Роем, Томером Штерном, Анх Нгуен и Дапенгом Би. Долгосрочной задачей в области эмбриональной биологии является предсказание того, как тысячи клеток коллективно самоорганизуются, когда ткани сгибаются, делятся и перестраиваются. В MultiCell мы представляем развивающийся эмбрион как двойной граф, который объединяет два взаимодополняющих взгляда на механику тканей с разрешением на уровне отдельных клеток: клетки как движущиеся точки (гранулярные) и клетки как связанная пена (сеть соединений). Это позволяет модели изучать динамику как из геометрии, так и из связности клеток. На 4D световых пленках всего эмбриона во время гаструляции дрозофилы (~5,000 клеток) наша модель предсказывает ключевые клеточные поведения и временные рамки событий, включая потерю соединений, перестановки и деления с высокой точностью на уровне отдельных клеток. Кроме предсказания, то же представление поддерживает надежное временное выравнивание между эмбрионами и предлагает интерпретируемые карты активации, которые подчеркивают морфогенетические "движущие силы" развития. Более широкая цель - создать основу для прогнозирования клетка за клеткой в более сложных тканях и, в конечном итоге, для обнаружения тонких динамических признаков заболеваний. Поздравляю команду с этим вдохновляющим сотрудничеством с блестящими исследователями, чтобы продвинуть границы ИИ для биологии! Цитирование: Yang, H., Roy, G., Nguyen, A.Q., Buehler, M.J., и др. MultiCell: геометрическое обучение в многоклеточном развитии. Nature Methods (2025), DOI: 10.1038/s41592-025-02983-x Ссылки на код/данные находятся в рукописи.

Био-вдохновленная ройная интеллект для AI-композиции музыки: MusicSwarm инстанцирует множество идентичных, замороженных агентов базовой модели, которые координируются только через обратную связь однорангового типа и сигналы, подобные феромонам. Без каких-либо обновлений весов эти агенты спонтанно самоорганизуются в дифференцированные роли и создают композиции с более высокой локальной новизной, более богатым ритмическим разнообразием и более человеческой маломировой структурой, чем централизованно критикуемые многопользовательские или однократные базовые модели. Мы наблюдаем динамику роя, которая сходится к равновесиям, подобным Нэшу, в пространстве поведения агентов, в то время как постоянное появление новых мотивов и дальних связей реализует гёделевскую перспективу: взаимодействующие агенты плюс общая внешняя модель мира ведут себя как мета-система, чьи творческие траектории выходят за рамки любой единой, монолитной модели.

Какой приятный сюрприз - я только что получил печатную версию Журнала исследований материалов с нашей статьей на обложке! Наша статья "Агентное глубокое графовое рассуждение приводит к самоорганизующимся сетям знаний" исследует, как ИИ может выйти за рамки статического поиска и активно строить и уточнять свои собственные структуры знаний. Система создает граф концепций и взаимосвязей через рекурсивное рассуждение - эффективно "думать в графах" - и самоорганизуется в безмасштабные, модульные сети, которые отражают, как эволюционирует человеческое знание. Последствия захватывающие: этот подход может преобразовать то, как ИИ открывает новые материалы, связывает идеи из разных дисциплин и генерирует научные гипотезы - ведя к самоорганизующимся, основанным на рассуждениях системам для науки и инженерии. Эта работа была опубликована как Приглашенная статья в связи с моей лекцией Приглашенного докладчика @Materials_MRS на Весенней встрече MRS в Сиэтле, и я благодарен Журналу материаловедения MRS и @SpringerNature за то, что они разместили ее на обложке. Огромное спасибо всем, кто продвигает границы открытий на основе ИИ и графового рассуждения! Это захватывающее время для слияния науки, интеллекта и дизайна.