O Oak Ridge National Laboratory, parte do programa Better Plants do Departamento de Energia, desenvolveu campo de treinamento para ajudar indústrias de manufatura reduzir emissões de CO2 relacionadas à energia e melhorar a economia de custos, com treinamento à gerentes de energia e sustentabilidade, analistas, engenheiros de fábrica e supervisores de instalações com responsabilidades de supervisão de instalações industriais. O bootcamp oferece treinamento em 2 ferramentas de software gratuitas desenvolvidas pelo ORNL para identificar e quantificar a economia de energia, MEASUR e VERIFI, e demonstrar ferramentas de diagnóstico, incluindo câmeras infravermelhas, detectores de vazamento e analisadores de combustão. Ainda no campo da descarbonização, o M&S Bank Arena, o Centro de Exposições de Liverpool e o centro de convenções receberão 1,4 milhão de libras do Esquema de Descarbonização do Setor Público em sua última etapa para alcançar o status de zero líquido até 2030. Lançado pela Salix em nome do DESNZ, Departamento de Segurança Energética e Net Zero do governo do Reino Unido em 2021, o financiamento foi concedido à Câmara Municipal de Liverpool como proprietária do campus, tratando-se de uma das 180 organizações do setor público que receberam fundos Fase 3b do Esquema de Descarbonização do Setor Público à projetos de descarbonização de calor e eficiência energética, que será usado para substituir caldeiras de água quente na arena e no centro de convenções adjacente por bombas de calor a ar. Espera-se que o projeto economize mais de 4.200 toneladas de carbono em sua vida útil, além de reduzir custos de operação e manutenção. Medidas já foram tomadas pelo grupo como parte do compromisso com a sustentabilidade no setor de eventos, incluindo o compromisso Net Zero Carbon Events e estabelecimento da meta de zero líquido própria até 2030, em linha com a Câmara Municipal de Liverpool. A Câmara Municipal de Liverpool nomeou o ACC Liverpool Group para receber financiamento do empreendimento que será instalado antes do fim do ano e não afetará evento que esteja ocorrendo.
Vale notar que o desenvolvimento da tecnologia nos campos da vida leva ao estudo intitulado “Deep Learning Artificial Intelligence Solution Industry Size and Share Analysis” fornecendo análise e previsão do mercado global de Deep Learning Artificial Intelligence, AI, Solution de 2021 a 2031 incluindo informações de receita de 2016 a 2020 e previsões para 2021 até 2031, sendo que o relatório avalia fatores de mercado, restrições e oportunidades, prevendo o impacto no mercado. Examina fatores que influenciam o mercado de Deep Learning AI Solution, como fidelidade à marca, custos de troca, gastos de capital, regras legais e gostos do consumidor, entre outros esperando-se que as informações classificadas auxiliem participantes na tomada de decisões e orientem concorrentes que entram no mercado, fornecendo visão dos principais fabricantes e distribuidores com o objetivo de ajudar empresas expandir as redes de penetração e alcance internacional. Os componentes do estudo servem de base aos pressupostos quantitativos de crescimento, analisa motivadores e impacto nas escalas, explora tendências atuais dos negócios para entender influência na demanda e crescimento da receita no mercado global de Deep Learning AI Solution. A pesquisa de mercado aprofundada é realizada em categorias de produtos e aplicações para identificar produtos mais solicitados no mundo analisando posicionamento dos concorrentes, análises financeiras, estratégias de mercado e descobertas O estudo avalia o impacto e interrupções causadas pela pandemia, o status do mercado pré-pandêmico e mudanças no tamanho do mercado, receita e taxa de demanda na pandemia, considera interrupções específicas como capacidade de produção restrita e status de ativos sensíveis. Enfatiza importância de ter bom backup para gerenciar componentes do mercado, se concentrando em grandes corporações, iniciativas estratégicas, presença no mercado e pegadas geográficas, avaliando capacidade e crescimento de cada concorrente fornecendo informações sobre o ambiente competitivo do setor. Em suma, fornece informações sobre o mercado global de Solução de IA de Aprendizagem Profunda, analisando fatores de mercado, restrições e oportunidades, prevendo padrões de crescimento, impacto da pandemia, destacando importância do planejamento estratégico às empresas do mercado.
Moral da Nota: cientistas do Francis Crick Institute e UCL Queen Square Institute of Neurology com a empresa de tecnologia Faculty AI, mostraram que aprendizado de máquina pode prever subtipos da doença de Parkinson através de imagens de células-tronco derivadas de pacientes. Publicado na Nature Machine Intelligence, mostrou que os modelos de computador classificam com precisão 4 subtipos da doença de Parkinson, com um atingindo precisão de 95% abrindo caminho à medicina personalizada e a descoberta de medicamentos direcionados. A doença de Parkinson é condição neurodegenerativa que afeta o movimento e a cognição com sintomas e progressão variando de pessoa à pessoa devido diferenças nos mecanismos subjacentes que causam a patologia, não havendo até o momento modo de diferenciar os subtipos com precisão significando que as pessoas recebem diagnósticos inespecíficos e nem sempre têm acesso a tratamentos, suporte ou cuidados direcionados. A doença envolve desdobramento incorreto de proteínas-chave e disfunção na eliminação de mitocôndrias defeituosas, fonte de produção de energia na célula, com a maioria dos casos iniciando esporadicamente podendo estar ligados a mutações genéticas. Os pesquisadores geraram células-tronco a partir das células dos próprios pacientes e criaram 4 subtipos diferentes da doença, 2 envolvendo vias que levam ao acúmulo tóxico da proteína chamada α-sinucleína e 2 envolvendo vias que levam à extinção das mitocôndrias para criar um modelo de doença cerebral. O projeto foi desenvolvido na interrupção da pesquisa do laboratório na pandemia com a equipe fazendo curso intensivo de codificação e aprendendo codificar em Python, desenvolvendo habilidades que estão aplicando nos projetos atuais "O uso da IA neste estudo permitiu avaliar número maior de recursos celulares e a importância dos recursos para discernir o subtipo da doença e, com o aprendizado profundo, extrai-se mais informações das imagem que com a análise convencional, na esperança de expandir abordagem para entender como mecanismos celulares contribuem para outros subtipos de Parkinson”. O diretor de informações do Crick que trabalhou com IA do corpo docente no projeto, disse: "IA é tecnologia poderosa que muitas vezes se torna impenetrável por exageros e jargões. O sucesso do projeto revela informações e ajuda impulsionar o investimento na rápida expansão da própria equipe de IA e engenharia de software, que tem mais de 25 projetos 'em andamento' com diferentes laboratórios em Crick, com novos projetos sendo lançados todos os meses." Os próximos passos de pesquisa visam entender os subtipos da doença em pessoas com outras mutações genéticas e descobrir se casos esporádicos da doença de Parkinson, sem mutações genéticas, podem ser classificados de modo semelhante.