Cum poate un embrion să-și "calculeze" în mod fiabil forma – "celulă cu celulă" – folosind doar interacțiuni și mecanici locale, dar să producă un plan global precis al corpului? Sunt încântat să împărtășesc articolul nostru din Nature Methods "MultiCell: învățare geometrică în dezvoltarea multicelulară", prezentând #AIxBiology cercetare condusă de @HaiqianYang și rezultatul unei colaborări excelente cu Ming Guo, George Roy, Tomer Stern, Anh Nguyen și Dapeng Bi. O provocare de lungă durată în biologia dezvoltării este prezicerea modului în care mii de celule se autoorganizează colectiv pe măsură ce țesuturile se pliează, se divid și se rearanjează. În MultiCell, reprezentăm un embrion în dezvoltare ca un graf dual care unifică două viziuni complementare ale mecanicii țesuturilor cu rezoluția unei singure celule: celulele ca puncte în mișcare (granulare) și celulele ca o spumă conexă (rețea de joncțiuni). Acest lucru permite modelului să învețe dinamica atât din geometrie, cât și din conectivitatea celulă-celulă. Pe filmele luminoase 4D cu embrion întreg cu gastrulație Drosophila (~5.000 de celule), modelul nostru prezice comportamentele cheie ale celulelor și momentul evenimentelor, inclusiv pierderea joncțiunilor, rearanjamentele și diviziunile, cu o precizie ridicată, la rezoluția unei singure celule. Dincolo de predicție, aceeași reprezentare susține o aliniere temporală robustă între embrioni și oferă hărți de activare interpretabile care evidențiază "factorii" morfogenetici ai dezvoltării. Scopul mai larg este o bază pentru prognoza celulă cu celulă în țesuturi mai complexe și, în cele din urmă, pentru detectarea semnăturilor dinamice subtile ale bolilor. Felicitări echipei pentru această colaborare inspiratoare cu cercetători străluciți pentru a împinge limitele AI în biologie! Citare: Yang, H., Roy, G., Nguyen, A.Q., Buehler, M.J., și alții. MultiCell: învățare geometrică în dezvoltarea multicelulară. Nature Methods (2025), DOI: 10.1038/s41592-025-02983-x Legăturile de cod/date se află în manuscris.

Inteligență de roi inspirată de bio pentru compoziția muzicală AI: MusicSwarm instanțiază mulți agenți identici, încongelați, care se coordonează doar prin feedback peer-to-peer și semnale asemănătoare feromonilor. Fără actualizări de greutate, acești agenți se autoorganizează spontan în roluri diferențiate și produc compoziții cu o noutate locală mai mare, o diversitate ritmică mai bogată și o structură de lume mică mai umană decât liniile de bază multi-agent sau cu un cadru individual criticate central. Observăm dinamica roiurilor care converge spre echilibre de tip Nash în spațiul comportamentelor agenților, în timp ce apariția continuă a unor noi motive și legături pe distanțe lungi realizează o perspectivă gödeliană: agenții interacționând plus un model comun al lumii externe se comportă ca un meta-sistem ale cărui traiectorii creative depășesc orice model monolitic unic.

Ce surpriză plăcută - tocmai am primit o copie pe hârtie a Jurnalului de Cercetare a Materialelor cu lucrarea noastră prezentată pe copertă! Articolul nostru, "Raționamentul grafic profund agentic produce rețele de cunoaștere auto-organizate", explorează modul în care AI poate trece dincolo de recuperarea statică pentru a-și construi și rafina în mod activ propriile structuri de cunoștințe. Sistemul crește un grafic de concepte și relații prin raționament recursiv - efectiv "gândirea în grafice" - și se auto-organizează în rețele modulare, fără scară, care oglindesc modul în care evoluează cunoașterea umană. Implicațiile sunt interesante: această abordare ar putea transforma modul în care AI descoperă noi materiale, conectează idei între discipline și generează ipoteze științifice - conducând la sisteme auto-organizate, bazate pe raționament pentru știință și inginerie. Această lucrare a fost publicată ca o lucrare invitată în legătură cu prelegerea mea @Materials_MRS distins la întâlnirea de primăvară a MRS din Seattle și sunt recunoscător MRS Journal of Materials Research și @SpringerNature pentru că a prezentat-o pe copertă. Mulțumim tuturor celor care avansează frontiera descoperirii bazate pe inteligență artificială și a raționamentului nativ al graficelor! Este un moment interesant pentru convergența științei, inteligenței și designului.