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引导 RNA 结构设计使组合 CRISPRa 程序能够进行生物合成分析
改造细菌代谢以有效地从多步骤途径产生化学物质和材料需要优化多基因表达程序以实现酶平衡。CRISPR-Cas 转录控制系统正在成为编程多基因表达调控的重要代谢工程工具。然而，向导 RNA 折叠的可预测性较差会通过不可靠的表达控制破坏酶平衡。我们设计了一组可以描述向导 RNA 折叠的计算参数，我们预计它们可以广泛适用于 CRISPR-Cas9 系统。在这里，我们将修饰的向导 RNA (scRNA) 对大肠杆菌中 CRISPR 激活 (CRISPRa) 的功效与描述折叠成活性结构的速率的动力学参数相关联。此参数还支持正向设计新的 scRNA，在我们的筛选中没有观察到失败。我们使用来自该组的 CRISPRa 靶序列来设计一个由三个合成启动子组成的系统，该系统可以在 >35 倍的动态范围内正交激活和调整所选输出的表达。独立的激活调节允许通过 64 个成员的组合三重 scRNA 库对三维表达设计空间进行实验探索。我们将这些 CRISPRa 程序应用于两种生物合成途径，证明了大肠杆菌中有价值的蝶啶和人乳寡糖产品的生产。对这些设计空间进行分析表明，表达组合产生的滴度比最大表达产生的滴度高出 2.3 倍。映射生产还可以确定瓶颈作为途径重新设计的目标，将寡糖乳糖-N-四糖的滴度提高 6 倍。在计算 scRNA 功效预测的帮助下，组合 CRISPRa 策略能够有效优化多步骤代谢途径。更广泛地说，这里揭示的引导 RNA 设计规则可能使有效的多引导程序的常规设计成为可能，用于细菌宿主中 CRISPR 基因调控的广泛模型和数据驱动应用。
数据探测：利用技术介导的探测来反映连接的设备
我们引入了数据探测器，这是一种以技术为中介的探测器，旨在揭示联网设备的一些内部工作原理，包括常见的嵌入式传感器及其收集的数据。通过使这些常见功能既易于理解又不为人所熟悉，探测器支持研究参与者从不同的角度看待这些技术，并反思可能被商业产品设计所掩盖的功能和行为。在一项研究中，参与者带着探测器生活和旅行了一个月，我们能够获得生成性设计洞察，了解人们对联网设备的态度和与联网设备的关系，为采用替代方法设计目前根深蒂固的物联网愿景提供新的机会。我们提出这项探索性研究，以说明技术介导的探测器如何促使他们对技术进行反思并开辟新的设计空间。
通过冻结-解冻贝叶斯优化技术实现模拟电路产量优化
摘要 —尽管 VLSI 社区关心的是工艺变化下高成品率的设计，但昂贵的计算成本使得传统的模拟电路成品率优化方法在工业应用中效率低下。本文提出了一种基于冻融贝叶斯优化技术的模拟电路高效成品率优化方法。成品率分析被集成到贝叶斯优化的探索过程中。通过指定的高斯过程回归方法，灵活的冻融贝叶斯优化技术被用于自动引导设计空间中的搜索并控制工艺空间中成品率分析的精度。制定并解决了性能优化问题以挖掘先验知识，并进一步加速。实验结果表明，与最新方法相比，所提出的方法可以获得 2.47 × –5.73 × 的加速，而不会损失精度。
通过冻结-解冻贝叶斯优化技术实现模拟电路产量优化
摘要 —尽管 VLSI 社区关心的是工艺变化下高成品率的设计，但昂贵的计算成本使得传统的模拟电路成品率优化方法在工业应用中效率低下。本文提出了一种基于冻融贝叶斯优化技术的模拟电路高效成品率优化方法。成品率分析被集成到贝叶斯优化的探索过程中。通过指定的高斯过程回归方法，灵活的冻融贝叶斯优化技术被用于自动引导设计空间中的搜索并控制工艺空间中成品率分析的精度。制定并解决了性能优化问题以挖掘先验知识，并进一步加速。实验结果表明，与最新方法相比，所提出的方法可以获得 2.47 × –5.73 × 的加速，而不会损失精度。
直接金属沉积增材制造的构建策略
近年来，金属增材制造已从一项实验室技术发展成为具有竞争力和工业应用价值的生产方法。然而，尽管粉末床技术在更高的构建速度和更大的设计空间方面表现出优势，但迄今为止，其成功的故事还无法转移到沉积焊接技术上。由于焊接原理和应用的材料相似，因此一定还有其他原因阻碍了突破。本论文涉及直接金属沉积 (DMD)，这是一种将金属粉末吹入由激光束产生的熔池中的技术。制造具有高几何精度和致密微观结构的复杂零件的能力不仅取决于对材料行为的控制，还取决于对多层堆积过程的透彻理解。在这里，从系统的角度分析了能量输入、粉末输送、刀具路径和零件几何形状之间的相互作用。
使用大语言模型不断发展的机器人形态
摘要 - 我们介绍了Robomorph，这是一种使用大语言模型（LLM）和进化算法生成和优化模块化机器人设计的自动化方法。在此框架中，我们将每个机器人设计表示为语法，并利用LLM的功能来浏览广泛的机器人设计空间，该空间传统上是耗时的，并且在计算上要求。通过集成自动及时设计和基于增强学习的控制算法，Robomorph迭代通过反馈循环来改善机器人设计。我们的实验结果表明，Robomorph可以成功生成非平凡的机器人，这些机器人对单个地形进行了优化，同时展示了与连续演变的形态改善。我们的方法证明了将LLMS用于数据驱动和模块化机器人设计的功能，提供了一种有希望的方法，可以将其扩展到具有类似设计框架的其他域。
设计植物驱动的执行器，以使机器人生长，年龄...
设计以植物为导向的执行器为创建新型设备的机会提供了一个机会，例如在物理结构中体现这些品质的机器人。生长和衰减的植物杆型植物构成了生物体固有的不可预测和逐渐转换，并提出了一种直接性，响应，控制，准确性和耐用性的设计原理的替代方法。为了探讨这一点，我们为植物驱动的机器人执行器提供了原始设计空间。概念证明原型幻觉如何将诸如缓慢变化，缓慢运动，衰减和破坏之类的概念纳入机器人形式中。我们描述了为机器人构建植物驱动的辅助器所需的设计注意事项，包括有关植物力的机械性能的实验性fndings。最后，我们推测
标准化方法论，以大脑为参考，开发类人通用人工智能 1. 演讲者：Hiroshi Yamakawa（东京大学医学研究生院神经病学系客座研究员
我们预计会产生连锁反应，例如人工智能的发展以及这些发现在精神病学和人机交互中的应用。 3.演讲摘要：构建能够重现人类认知功能并参考整个大脑神经回路的软件在认知科学和神经科学等人文科学以及人工智能和机器人技术等工程应用中具有很高的价值。然而，构成设计此类软件基础的神经科学知识庞大而复杂，因此很难根据特定个人的能力进行设计。此外，为了适当地反映脑科学在认知功能方面的发现，有必要适当调整必要的解剖描述粒度。东京大学医学研究生院神经病学系的客座研究员 Hiroshi Yamakawa 开发了大脑参考架构（BRA，注 1）数据格式，该格式提供了实施此类软件时的规范信息以及使用它的开发方法。标准化。该方法为描述解剖结构的粒度提供了指导，并提供了一种用于累积和共享根据结构描述设计的计算函数的假设作为数据的方法。如果这种方法论促进BRA格式数据的积累和共享，有望促进脑型软件的开发和利用。 4.演讲详情： 【研究背景】自人工智能领域诞生以来，梦想就是实现具有类人通用性的智能，但这一目标尚未实现。在深度学习发展的2010年代，主要通过结合机器学习设备来实现它的期望很高。然而，组装各种计算设备的设计空间巨大，通过反复试验来构建并不容易。自2014年以来，全脑架构计划（Whole Brain Architecture Initiative）推动了全脑架构方法（Whole Brain Architecture Approach），通过“学习全脑的架构来创建类人的通用人工智能（工程）”来限制设计空间。已经是非盈利组织了。然而，一开始并不清楚如何根据现有的神经科学知识构建类脑软件。然而，多年来，三大挑战已经变得显而易见。首先，我们是脑科学和软件开发方面的专家。
使用遗传算法进行收敛-发散喷嘴轮廓优化
收敛-发散 (CD) 喷嘴的优化对于整个航空航天工业的各种应用都至关重要 - 这些领域与 NASA 的使命密切相关。这项研究特别关注机器学习（特别是遗传算法）和计算流体动力学 (CFD) 软件在 CD 喷嘴几何优化问题中的应用。通过操纵三次样条连接的控制点的位置，可以创建一个开放的设计空间并驱动性能最佳的单个 CD 喷嘴产生通过欧拉方程计算的等熵流场 (Δ𝑆= 0.0𝐽𝑘𝑔𝐾)。本文产生的最佳情况对 Δ𝑆= 0.935𝐽𝑘𝑔𝐾 的局部最小几何形状进行了初始猜测。 395 万美元。该项目奠定的基础为进一步应用遗传算法优化 CD 喷嘴和其他亚音速/超音速流体组件打开了大门。
基于模型的系统工程中的关键参数管理
该软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对优化设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间，并通过将帕累托前沿从最佳目标值移开来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能，但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将对最优的搜索集中在全局帕累托前沿的一部分上，并显著缩短了计算时间。但是，此解决方案需要在目标之间建立层次结构，从而留下了非支配设计解决方案。