Do randomizované kontrolované studie se zapojilo 210 dospělých se závažnějšími příznaky. Část z nich měla čtyři týdny neomezený přístup k Therabotu, zatímco druhá skupina čekala bez této podpory. U lidí používajících chatbota se po čtyřech týdnech výrazněji snížily příznaky deprese, úzkosti i rizika spojená s poruchami příjmu potravy a některé rozdíly zůstávaly patrné ještě po osmi týdnech.

Výsledky neznamenají, že chatboti nahradí lidského terapeuta, zvlášť u vážných nebo krizových stavů. V průběhu studie proto rozhovory kontrolovali odborníci. Ukázalo se přitom, že aplikace dokáže zachytit zmínky o sebepoškozování a nasměrovat uživatele k urgentní pomoci. Chatboti by tedy mohli sloužit jako dostupná podpora mezi sezeními, první krok pro lidi, kteří pomoc odkládají, nebo doplněk systému, který dnes na potřeby všech často nestačí.

Výzkumníci trénovali systém na téměř dvou tisících skutečných fosilních stop a miliony dalších variant vytvořili simulací přírodních deformací. Díky tomu se umělá inteligence neučí jen „ideální“ otisky, ale i jejich proměny v reálném terénu. Při testování se její závěry zhruba v 90 procentech shodovaly s hodnocením lidských odborníků, což z ní může udělat užitečný druhý názor pro paleontology.

DinoTracker už pomohl upozornit i na velmi staré stopy s překvapivě ptačími rysy a znovu se podíval na nálezy ze skotského ostrova Skye. Neznamená to, že aplikace nahradí odborníky, ale může urychlit výzkum, zpřístupnit paleontologii širší veřejnosti a přiblížit dávný svět lidem, kteří by jinak kolem zkamenělé stopy možná jen prošli bez povšimnutí.

Naději přineslo až obnovené pátrání v červenci 2025. Do akce se zapojily drony a umělá inteligence, která během pěti hodin prošla stovky leteckých snímků z vytipovaných míst. Systém upozornil na několik podezřelých bodů v terénu a jeden z nich se ukázal jako zásadní.

Klíčem byla drobná barevná stopa, pravděpodobně červená helma, kterou měl pohřešovaný muž na sobě. Záchranáři díky tomu místo znovu prověřili a Ivaldovo tělo našli. Přestože příběh skončil smutně, ukazuje, že umělá inteligence může být v horách cenným pomocníkem: dokáže urychlit hledání, zúžit prostor pátrání a dát rodinám odpověď tam, kde lidské síly samy nestačí.

Podle OpenAI vznikal ChatGPT Health v úzké spolupráci s lékaři. Uživatelům má pomoci například s pochopením výsledků testů, s přípravou otázek pro odborníka nebo s hledáním doporučení ke stravě a pohybu. Zdravotní část má mít v rámci ChatGPT oddělený prostor a firma uvádí, že tato data ani související konverzace nebudou sloužit k dalšímu trénování modelů.

Novinka zatím funguje jen ve Spojených státech a pouze pro menší skupinu uživatelů. Do Evropy se zatím nedostala, mimo jiné kvůli přísnějším pravidlům pro ochranu citlivých dat. Přesto jde o zajímavý signál, že umělá inteligence se může posouvat od běžného chatování také k praktičtější roli osobního pomocníka, který lidem usnadní orientaci v každodenní péči o zdraví.

Studie, která efektivitu jazyků zkoumala, vznikla pod záštitou Univerzity Maryland (UMD) a společnosti Microsoft. Tým mezinárodních výzkumníků testoval výkon několika hlavních jazykových modelů umělé inteligence, jako jsou OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama a DeepSeek, při reakci na stejné vstupy v 26 různých jazycích. Ve srovnání s jazyky, jako je angličtina nebo čínština, může polština díky své bohaté gramatice a přesnému vyjadřování snižovat některé nejasnosti ve větách. To může být výhodné při formulování dotazů nebo instrukcí pro umělou inteligenci, která pak dokáže lépe pochopit kontext a význam.

Odborníci zároveň připomínají, že nejde o soutěž mezi jazyky, ale spíše o zajímavé zjištění, které ukazuje, jak různorodé jazyky mohou přispívat k vývoji moderních technologií. Výzkum tak připomíná, že i méně rozšířené jazyky mohou hrát důležitou roli v budoucnosti komunikace mezi lidmi a umělou inteligencí.

Zlom přinesl speciální algoritmus umělé inteligence, který dokáže analyzovat mikroskopické snímky buněk a rozpoznat i extrémně vzácné, ale životaschopné spermie. Zatímco lidský odborník by musel vzorky zkoumat celé hodiny, systém zvládne analýzu rychle a s vysokou přesností. V tomto případě se podařilo nalézt několik vhodných spermií, které lékaři použili při metodě umělého oplodnění. Výsledkem byl úspěšný přenos embrya a následné těhotenství, které dalo páru novou naději po letech zklamání. Odborníci upozorňují, že technologie je zatím ve fázi testování, ale její potenciál je obrovský.

Příběh znovu otevírá debatu o roli umělé inteligence v medicíně a jejím potenciálu měnit lidské osudy. Pokud se metoda osvědčí i u dalších pacientů, může pomoci tisícům párů po celém světě. Naděje, která po letech zklamání přišla díky algoritmu, tak může znamenat začátek nové éry v léčbě neplodnosti.

Tajemství spočívá v tom, že děti se neučí jen „z textu“, ale prostřednictvím smyslů a interakcí. Vidí, slyší, dotýkají se a hlavně jsou neustále v sociálním kontaktu. Vědci zdůrazňují, že právě kombinace multisenzorického vnímání, tělesného pohybu a zpětné vazby od okolí dává dětem ohromný náskok. Například když batole vezme do ruky kostku, zároveň slyší její název, vnímá tvar, barvu i reakci rodiče a všechny tyto signály se propojí v mozku do pevné znalosti.

Odborníci z Max-Planckova institutu věří, že podobný přístup by mohl inspirovat i vývoj umělé inteligence nebo metody výuky. Pokud se AI naučí vzdělávat víc jako děti (tedy skrze zkušenost, aktivní činnost a sociální interakci) může být v budoucnu přirozenější a efektivnější. A pro vzdělávání lidí je to jasný signál: nejlepší učení je to, které zapojuje hru, smysly a živou komunikaci.

Díky propojení řady zobrazovacích metod s pokročilými algoritmy strojového učení systém umožňuje technologie předpovědět na základě získaných dat další vývoj a kondici rostlin, což jsou stěžejní informace pro pěstitele i šlechtitele zemědělských plodin. „Ve studii jsme prokázali, že Amulet může výrazně zlepšit proces zpracování dat z fenotypizace, tedy sledování a hodnocení vlastností rostlin v závislosti na prostředí. To je klíčové pro šlechtění rostlin a výzkum v oblasti zemědělství. Tento přístup umožňuje rychlejší a přesnější analýzu rostlinných vlastností, což může přispět k vývoji odolnějších a výnosnějších plodin,“ uvedla jedna z autorek Nuria De Diegová.

Model Amulet zpracovává obrazy získané pomocí cenově dostupné RGB kamery. Vědci ho natrénovali na více než 30 000 snímcích modelové rostliny huseníčku rolního. Prokázali přitom, že ho lze využít i na zemědělské plodiny, jako je brambora. Systém se osvědčil i při prognóze nástupu chorob u rostlin ještě předtím, než se projeví první viditelné příznaky. Díky tomu bude možné rychleji a citlivěji zasáhnout a efektivněji tak chránit zdraví plodin.

Matthew (nebo také Matteo) zazářil ve vědecké komunitě, když s pomocí umělé inteligence identifikoval 1,5 milionu dosud neznámých objektů ve vesmíru. Využil k tomu data z teleskopu NASA NEOWISE, který původně sloužil k detekci asteroidů a objektů blízko Země. Student vyvinul vlastní algoritmus strojového učení, který analyzoval světelné výkyvy objektů zachycených teleskopem. Výsledky jeho výzkumu byly zveřejněny v odborném časopise The Astronomical Journal.

Matteův zájem o vesmír začal v dětství díky veřejným pozorovacím akcím, které navštěvoval s matkou. V roce 2022 se zapojil do programu Planet Finder Academy, kde pod vedením zkušeného vědce Davyho Kirkpatricka začal pracovat s daty z teleskopu NEOWISE. V rámci spolupráce vytvořil algoritmus, který dokázal v rozsáhlých datech odhalit jemné změny jasnosti objektů.

Matteovi se díky jeho znalostem z matematiky a programátorství podařilo sestavit první funkční model za pouhých šest týdnů, ten byl následně vylepšen s pomocí zkušeného vědce Davyho Kirkpatricka. Finální verze tohoto projektu pak dokázala zpracovat surová data s vysokou přesností a identifikovat více než milion nových kosmických jevů.

Pazův algoritmus má ale širší potenciál. Podobný přístup by mohl najít uplatnění například v analýze finančních trhů nebo sledování změn v atmosféře a znečištění.

Díky těmto novým technologiím už nejsou potřeba náhodné nebo zdlouhavé pátrací operace. Místo toho posádky vyráží přímo tam, kde je plastového odpadu nejvíc. Výsledkem je méně plýtvání, nižší spotřeba paliva a hlavně víc uklizených plastů. Celý systém funguje tak, že analyzuje satelitní snímky, data o oceánských proudech a informace z minulosti. Umělá inteligence pak vytváří přesné mapy plastového znečištění – a s každým novým dnem se učí být ještě lepší.

A to nejlepší? Tento pokrok se může brzy rozšířit i do dalších částí světa. Díky spolupráci vědců, ekologů a technologických firem je reálné, že se úklid oceánů stane rychlejším, levnějším a dostupnějším než kdy dřív.

Koně komunikují prostřednictvím jemných změn v postoji, napětí svalů nebo chůzi. Tyto signály jsou však často natolik subtilní, že je i zkušení veterináři mohou přehlédnout. Dessie využívá strojové učení a syntetická data k vytvoření 3D modelů, které přesně zachycují tvar, držení těla a pohyb koně v reálném čase. „Dessie je prvním příkladem využití disentangled learningu v modelování pohybu zvířat,“ uvedla profesorka Hedvig Kjellström z KTH Royal Institute of Technology. Tato metoda odděluje jednotlivé prvky – tvar, postoj, pozadí a osvětlení – což umožňuje AI soustředit se pouze na relevantní informace.

Na rozdíl od tradičních diagnostických nástrojů, které vyžadují drahé vybavení, Dessie funguje i s jednoduchým videozáznamem z běžné kamery. To otevírá dveře k využití této technologie v odlehlých oblastech, u chovatelů nebo v menších veterinárních praxích.

Pro trénink systému vytvořili vědci nástroj DessiePIPE, který generuje nekonečné množství syntetických obrazů koní různých plemen, postojů a pohybů. Tímto způsobem lze AI naučit rozpoznávat i ty nejjemnější rozdíly v pohybu bez potřeby tisíců reálných záznamů. Tento projekt ukazuje, jak může moderní technologie přispět k lepšímu porozumění mezi lidmi a zvířaty, a otevírá nové možnosti pro zlepšení jejich života.

Aplikace analyzuje fotku pořízenou běžným mobilním telefonem a výsledek poskytne uživateli během 15 vteřin. Každé vyhodnocení bude stát pouhých 50 centů a aplikace má být zdarma dostupná po celém světě, jak pro Android, tak pro iOS.

Podle týmu studentů z Bentonville West High School jsou stávající diagnostické metody pro rakovinu úst drahé, nepříjemné a často nepřesné, což vede k tomu, že časná detekce nastává jen v 30 % případů. Přitom právě včasný záchyt zvyšuje šanci na přežití až o 40 %.

Ve státech jako Arkansas, odkud studenti pocházejí, je situace ještě horší – 90 % obyvatel nenavštívilo zubaře za celý rok a některé okresy nemají žádného stomatologa.

Díky svému projektu vyhráli studenti 50 000 dolarů pro svou školu a zároveň nabídli reálné řešení pro komunitu, která má omezený přístup ke zdravotní péči. Jejich cílem je, aby aplikace pomáhala nejen v USA, ale i ve zbytku světa.

BuddhaBot zvládá výklad textů díky analýze dat ze starodávných buddhistických textů. Jestliže bude mít technologie u mnichů a mnišek úspěch, měla by být představena i za hranicemi. Finální verze BuddhaBota by přitom měla být dostupná už v roce 2027.

První verzi BuddhaBotu vyvinul v roce 2021 tým z Kjótské univerzity na základě japonského překladu spisu Suttanipata, což je jedna z nejstarších sbírek Buddhových promluv, píše server Asia News Network ANN. Později tým svůj produkt vylepšil využitím technologie ChatGPT od společnosti OpenAI. Anglická verze BuddhaBot Plus byla dokončena v roce 2023 a Bhútán je po Japonsku první zemí, kde se tato verze testuje.

Česká elektronická knihovna nabízí na 1 700 knih poezie 748 autorů a také řadu nástrojů, jak tisíce básnických textů zkoumat. V novém webovém rozhraní nyní přibyly díky využití umělé inteligence i další funkce. Strojová analýza umožňuje například seskupování básní s podobnými motivy do takzvaných shluků. „Výsledky shlukové analýzy mají i vzhledem k vlastnostem starších básnických textů do značné míry experimentální charakter, to ovšem neznamená, že by nepřinesly zajímavá zjištění. Již první pokusy dokázaly, že touto cestou lze nejen zacílit přesněji výzkum analýzy, ale současně také nacházet dosud neznámé souvislosti,“ poznamenali Jiří Flaišman a Michal Kosák z Ústavu pro českou literaturu.

Česká elektronická knihovna nabízí výběr básnických knih z dějin české poezie 19. a počátku 20. století doprovozený dalšími materiály a odkazy na spolehlivé zdroje. Přináší kompletní veršované dílo nejvýznamnějších básníků české novodobé literatury, mezi jinými Karla Hynka Máchy, Karla Jaromíra Erbena, Karla Havlíčka Borovského, Jana Nerudy, Jaroslava Vrchlického či Otokara Březiny, ale i méně známých autorů. Umožňuje fulltextové i strukturované vyhledávání v textech. Vedle samotných básnických titulů najdou zájemci v databázi také informace o díle i jeho autorovi. Využít ji mohou čtenáři poezie, badatelé, vyučující nebo studenti.

Na trh přichází každý rok víc než 1 000 nových chemických látek a sloučenin, které je potřeba otestovat, aby lidem neuškodily. Nyní jsou k tomu často používána zvířata, což řada jejich ochránců považuje za neetické. Lidé, kteří chtějí mít jistotu, že zboží nebo léky, které používají, nebylo na zvířatech testováno, musí u výrobků hledat konkrétní ikonku, která toto deklaruje. Do budoucna by přitom mohlo dojít k výraznějšímu omezení testování na zvířatech. Podle profesora toxikologie na Johns Hopkins University v USA Thomase Hartunga by vyškolené systémy umělé inteligence mohly být schopny určit toxicitu nové chemické látky bez nutného testování.

Jedním z projektů umělé inteligence, který se snaží nahradit budoucí testování na zvířatech, je AnimalGAN. Cílem softwaru, který vyvinul americký Úřad pro kontrolu potravin a léčiv, je přesně určit, jak by krysy reagovaly na danou chemickou látku. Umělá inteligence byla vyškolena na základě údajů od 6 442 skutečných potkanů v 1 317 scénářích ošetření. Podobně pracuje mezinárodní projekt s názvem Virtual Second Species. Vytvořil virtuálního psa s umělou inteligencí, který je trénován na základě údajů z historických výsledků testů na psech.

Výzkumníci z Aalto University vytvořili experiment, aby prozkoumali, jak naše přesvědčení o AI ovlivňuje náš výkon. Účastníci dvakrát absolvovali základní cvičení na rozpoznávání písmen. Nejprve jej dokončili sami a poté s údajnou pomocí AI. Načež vědci rozdělili účastníky do dvou skupin. Jedna skupina byla informována, že AI je spolehlivá a zlepší jejich výkon. Druhé skupině bylo řečeno, že AI je nespolehlivá a naopak jejich výkon sníží. Žádný systém umělé inteligence však ve skutečnosti neexistoval. Výzkumníci vytvořili „falešnou AI“, která poskytovala náhodnou zpětnou vazbu bez ohledu na skutečný výkon účastníků.

Výsledky studie byly nečekané a pozoruhodné. Účastníci v obou skupinách, bez ohledu na to, zda byli informováni o nespolehlivosti umělé inteligence, či nikoli, prokázali výrazné zlepšení svého výkonu v úloze rozpoznávání písmen, když se domnívali, že jim pomáhá systém umělé inteligence. Toto zlepšení bylo zřejmé jak v rychlosti, tak v přesnosti, s jakou úkol dokončili, což ukazuje na zvýšenou úroveň soustředění a zapojení, když účastníci vnímali podporu AI.

Na cílenou aplikaci pesticidů se zaměřuje tzv. precizní zemědělství a zároveň je tato optimalizace jedním z dlouhodobých cílů evropské politiky. „Výsledky řady výzkumů ukazují výraznou úsporu herbicidů při jejich cílené aplikaci, ať už v podobě bodového využití nebo plošného variabilního dávkování. Objem použitého postřiku se může snížit o 30 až 80 procent,“ přiblížil Vojtěch Slezák z Ústavu agrosystémů a bioklimatologie AF MENDELU.

Kromě úspory nákladů pro pěstitele je výsledkem cílené aplikace menší zátěž pro životní prostředí. Drony zaznamenávají RGB a spektrální snímky pomocí senzorů. „Jejich použití se liší podle potřeby s ohledem na fáze růstu rostlin. Například u spektrálních snímků můžeme využít toho, že plevele a plodiny mají v růstových fázích různou spektrální odrazivost. To znamená, že jsme schopní na snímku obě rostliny rozlišit,“ popsal Slezák. Kvalita sběru a dat závisí na mnoha faktorech v celém procesu.

Jak Thesios funguje?

Najít téma závěrečné práce bývá často náročné. Jeho volba ovlivní jak proces psaní, tak výsledek – pokud zvolená oblast studenty baví, odrazí se to v kvalitě práce. Právě na tom se má nástroj Thesios podílet. Místo hodin přemýšlení a následného hledání zdrojů student vyplní jednoduchý dotazník a během pár minut získá návrhy témat. A to na základě oboru, který studuje, ale také oblastí zájmů a typu práce. Navíc mu umělá inteligence poskytne i vodítko pro to, jak by zpracování problematiky mohlo vypadat. V návrhu nabídne cíl práce, abstrakt v češtině a angličtině, možné metodiky, klíčová slova, seznam literatury a dokonce také náčrt základních kapitol. 

„Na umělou inteligenci bychom se měli dívat jako na zdroj inspirace, který nám ukáže nové úhly pohledu. Je samozřejmě potřeba přistupovat k ní kriticky. Nástroje umělé inteligence nenahrazují myšlení člověka, ale můžou mu usnadnit práci,“ doplňuje autor projektu Libor Hoření, který v AI vidí velký potenciál.

Umělá inteligence šetří čas

Thesios na rozdíl od veřejně dostupných chatbotů, jako je například ChatGPT 3.5, dokáže generovat odborná, specifická a originální témata. Je to díky využití nejnovějších technologií a algoritmů.  Studenti ušetří spoustu času, ale principem není, aby návrh pouze slepě okopírovali. Stejně jako při každé práci s AI je potřeba informace ověřit a následně zkonzultovat téma s jejím potenciálním vedoucím. 

Dvě české školy – Newton University a pražská vysoká škola AMBIS – nabízí nástroj Thesios plošně pro všechny své studenty a pedagogy, kteří témata bakalářských a diplomových prací vypisují. V základní formě (návrh tématu) si ho může vyzkoušet každý, detailnější výstup je za poplatek.

Nejčastější případy rakoviny souvisejí s prsy, plícemi, tlustým střevem, prostatou, kůží a žaludkem. Ročně onemocní rakovinou přibližně 400 000 dětí. Nejběžnější typ rakoviny se napříč zeměmi poměrně liší, ale ve 23 zemích je nejčastějším onkologickým onemocněním rakovina děložního čípku.

Podle zprávy CNBC se tento nástroj umělé inteligence nazývá Augmented Reality Microscope (ARM) a díky odhadované ceně 90 000 až 100 000 dolarů by mohl být nadějným pomocníkem pro malé nemocnice a zařízení pro časnou detekci a léčbu rakoviny.

Google také podal patentovou žádost týkající se svého nejnovějšího nástroje umělé inteligence.

Ilustrační foto: Pixabay

Čím je mikroskop unikátní?

Fungování mikroskopu spočívá v zdokonalení zobrazení postižených buněk skrz „tepelnou mapu“, kdy se podezřelá rakovinná tkáň umístí na vzorkovací plochu a pozoruje se pod mikroskopem. Tepelná mapa pomáhá lékaři charakterizovat vzorek a upozorňuje na oblasti, kde se může vyskytovat nádorové postižení.

Role umělé inteligence spočívá v tom, že digitální snímky zachycené kamerou mikroskopu jsou předány do výpočetní jednotky. Výpočetní jednotka obsahuje systém strojového učení, který byl vyškolen na velkých datasetech mikroskopických snímků rakovinných vzorků. Tento systém je naučen rozpoznávat cílové oblasti na snímku, jako jsou nádorové buňky nebo tkáně, viry, bakterie, vajíčka parazitů atd.

Podle zprávy CNBC je ARM stále ve fázi vývoje, ale první výzkum je zatím slibný a mohl by být do budoucna cenným nástrojem pro patology.

Jedním z problémů s rakovinou je, že je často diagnostikována pozdě. Dokonce i v rozvinutých zemích s pokročilými zdravotními systémy bývá rakovina často detekována v pokročilém stádiu. To komplikuje práci lékařů, protože se jedná o onemocnění, které je léčitelnější, když je odhaleno včas.

„Na této jedinečné výstavě vidíme úžasnou rozmanitost obrazů. Tato práce má velkou váhu, protože je to období, ve kterém ukončí svůj život. Otázka, kterou si každý klade, je proč, a odpověď je, že to prostě nevíme. Cítil, že dokončil své dílo, nebo to byla krize, která byla větší než on?” uvedl kurátor výstavy Emmanuel Coquery.

Van Goghova poslední díla, která jsou předmětem výstavy, vznikla v polovině roku 1890 během jeho pobytu ve vesnici Auvers-sur-Oise. Pobýval tam poblíž svého bratra Thea a staral se o něj doktor Paul Gachet, specialista na „léčbu melancholie”. Za pouhé dva měsíce umělec vytvořil 74 obrazů a 33 kreseb, mezi nimi například slavný tamní kostel, portréty doktora Gacheta a jeho dcery Marguerite. Na výstavě je k vidění také úplně poslední Van Goghovo plátno s názvem Les Racines – Kořeny stromů, které dokončil pouhých 36 hodin předtím, než se zastřelil.