Mostrando postagens com marcador #Network. Mostrar todas as postagens
Mostrando postagens com marcador #Network. Mostrar todas as postagens

terça-feira, 18 de junho de 2024

Network Efficiency

Estudo inovador francês revela abordagem para organizar redes digitais o que poderia, em tese, aumentar significativamente a eficiência do fluxo de dados, sendo que a pesquisa, detalhada no artigo "Temporalizando Dígrafos via Árvores Bi balanceadas de Tamanho Linear", oferece perspectiva sobre agendamento de conexões em gráfico direcionado e conectado, dígrafo, considerando questão crítica para otimizar a transmissão de dados em sistemas de rede complexas. Dígrafos são como ruas de mão única em mapa urbano, onde o tráfego só flui em direções predeterminadas garantindo que pacotes de dados cheguem ao destino o mais rapidamente possível através destas “ruas” digitais, é tarefa complicada, sendo que o estudo concentra-se em maximizar o número de “pares conectados diretamente” e, essencialmente, encontrando melhor modo de organizar essas ruas de mão única e garantir a máxima conectividade e eficiência do fluxo de dados. Introduziram método envolvendo construção de “bi-árvore balanceada”, ou, estrutura de árvore especializada no dígrafo que orienta agendamento das conexões, ao passo que a nova construção aborda questão aberta de longa data e fornece solução de tempo para melhorar a eficiência da rede e, ao reimaginar caminhos dos dados como árvores com raízes e galhos, a equipe apresenta estratégia que melhora conectividade entre pontos de dados e garante fluxo de informações mais suave e eficiente. As descobertas não têm apenas significado teórico, oferecem informações sobre complexidades da conectividade de rede e aplicações práticas na melhoria da infra-estrutura de comunicação digital e, desde o aumento da velocidade e fiabilidade do tráfego da Internet à otimização de rotas nos vastos centros de dados com implicações de longo alcance, daí, marco histórico em avanço no campo da ciência da computação e no estudo de redes temporais, em que sistemas onde conexões entre pontos mudam ao longo do tempo oferecendo método mais eficiente para sequenciar mudanças nas conexões, sendo que os pesquisadores abrem caminho à comunicação digital mais rápida e confiável e, à medida que redes continuam crescer em tamanho e complexidade o agendamento eficiente dos caminhos de dados torna-se mais crucial.  As revelações deste estudo são farol de esperança para superar desafios persistentes na concepção e operação de redes, prometendo futuro onde dados fluem sem impedimentos através de artérias digitais da infra-estrutura de comunicação mundial.

Outro estudo divulgado por investigadores do Instituto Max Planck de Dinâmica e Auto-Organização e outras instituições, lançam luz sobre a compreensão de como o sistema visual do rato processa a informação, onde antes,  imaginava-se que o cérebro organiza o processamento dos sinais visuais de modo hierarquizado, significando que  partes do sistema visual responde pela interpretação de aspectos do campo visual em escalas diferentes de tempo.  O estudo apoia esta ideia introduzindo informações sobre complexidades dos processos e oferecendo perspectivas que  influenciam pesquisas neurocientíficas e, potencialmente, desenvolvimento de sistemas de computação neuro mórfica, ao utilizar combinação de análise teórica da informação e técnicas clássicas de autocorrelação visando aprofundar atividade neuronal no sistema visual do camundongo, revelando que, à medida que a informação interage na via visual dos olhos às áreas corticais superiores aumenta a capacidade do cérebro integrar e processar esta informação por longos períodos e, curiosamente, a previsibilidade, ou, capacidade do cérebro antecipar sinais visuais futuros com base em informações passadas, diminui ao longo do mesmo caminho sugerindo que, embora o cérebro torna-se mais hábil na integração de informações ao longo do tempo, reduz redundância da informação que processa e potencialmente aumenta a eficiência da codificação. Essas dinâmicas são consistentemente notadas em estímulos visuais diversos, destacando a natureza intrínseca na arquitetura do sistema visual do mouse, além disso, o estudo replica efeitos através de modelos computacionais sublinhando a universalidade dos mecanismos em diferentes espécies e sistemas computacionais, não só avançando na compreensão do funcionamento do sistema visual em ratos mas abrindo caminho à generalizações e aplicações mais amplas na neurociência computacional e além. Este estudo, tem implicações que contribuem na compreensão básica de como o cérebro processa a informação sensorial ao longo do tempo, acrescenta camada de complexidade ao já intrincado quadro do processamento da informação neural e, da perspectiva mais aplicada, a compreensão dos aspectos hierárquicos e temporais do processamento neural informa projeto e desenvolvimento de redes neurais artificiais e sistemas de computação neuro mórficos, que imitam a eficiência e adaptabilidade dos cérebros biológicos e, à medida que desvendamos mistérios do cérebro, estudos como este fornecem blocos de construção cruciais ao futuro da neurociência, IA e muito mais.

Moral da Nota: o Whiston Hospital, parte do Mersey and West Lancashire Teaching Hospitals NHS Trust e sede do Mersey Regional Burns, Plastic and Reconstructive Surgery Center, usa tecnologia de digitalização 3D da Artec 3D para melhorar a experiência dos pacientes submetidos à reabilitação de queimaduras, substituindo métodos tradicionais de impressão que o hospital usava, que permite médicos capturar modelos digitais das queimaduras dos pacientes e, como resultado da introdução da tecnologia, pacientes desfrutam experiência mais positiva com menos dor e desconforto e tratamento mais preciso ao serem adaptados à splits personalizados. A tecnologia sem contato apoia o tratamento personalizado, facilita obtenção de representação digital precisa das queimaduras do paciente, sendo que os médicos do Hospital Whiston usam scanner principal sem fio Artec Leo para escanear pacientes cujos dados digitalizados são processados em modelo  usado para criar dispositivos protéticos que se adaptam à anatomia dos pacientes melhorando a função e a estética, sendo que os dispositivos em fio é orientado por IA e ajuda a equipe do hospital acelerar fluxos de trabalho, bem como reduzir experiências invasivas e traumáticas dos pacientes.