ENG: A researcher from The University of British Columbia Okanagan (UCBO) is cautioning that a person’s poor eating habits established during post-secondary studies can contribute to future health issues including obesity, respiratory illnesses and depression. Dr. Joan Bottorff, a Professor with UBCO’s School of Nursing, is one of several international researchers who published a multi-site study looking at the eating habits of university students. Almost 12,000 medical students from 31 universities in China participated in the study that aimed to determine the association between eating behaviours, obesity and various diseases.

The study, published recently in Preventive Medicine Reports, was led by Dr. Shihui Peng with the School of Medicine at China’s Jinan University. While there is well-established research that links unhealthy diets to many chronic diseases, this study aimed to show a relationship between poor eating habits and infectious diseases including colds and diarrhea. The main point is that many poor eating habits begin at university and can continue for decades.

A typical student diet of high-sugar or high-calorie foods can become a long-term issue as these habits can lead to obesity. Dr. Bottorff says there is evidence to show that stress and anxiety can cause overeating, but overeating can also lead to stress and depression. While students should be taught about healthy eating while at university the onus should be on the school to provide healthy, and affordable, food options for all students.

It’s not an issue going unnoticed. UBC Student Wellness and Food Services work together to address food security and food literacy and recognize that a lack of affordable food options, coupled with the stress of university life, can negatively impact students’ food choices. Food insecure students have access to a low-barrier food bank and a meal share program. Meanwhile, UBCO Food Services’ culinary team prioritizes local, organic and sustainably-sourced ingredients, and works with a registered dietitian to ensure a wide variety of food options are available to all diners.

RO: Un cercetător de la Universitatea din British Columbia Okanagan (UCBO) avertizează că obiceiurile alimentare proaste ale unei persoane, stabilite în timpul studiilor postliceale, pot contribui la probleme de sănătate viitoare, inclusiv obezitate, boli respiratorii și depresie. Dr. Joan Bottorff, profesor în cadrul Școlii de asistență medicală de la UBCO, este unul dintre cercetătorii internaționali care au publicat un studiu efectuat în mai multe locații, analizând obiceiurile alimentare ale studenților universitari. Aproape 12.000 de studenți la medicină din 31 de universități din China au participat la studiul care a avut ca scop determinarea asocierii dintre comportamentele alimentare, obezitate și diverse boli.

Studiul, publicat recent în Preventive Medicine Reports, a fost condus de Dr. Shihui Peng de la Facultatea de Medicină a Universității Jinan din China. Deși există cercetări bine stabilite care leagă dietele nesănătoase de multe boli cronice, acest studiu a urmărit să arate o relație între obiceiurile alimentare proaste și bolile infecțioase, inclusiv răcelile și diareea. Ideea principală este că multe obiceiuri alimentare proaste încep în timpul facultății și pot continua timp de zeci de ani.

O dietă tipică a studenților, alcătuită din alimente bogate în zaharuri sau calorii, poate deveni o problemă pe termen lung, deoarece aceste obiceiuri pot duce la obezitate. Dr. Bottorff spune că există dovezi care arată că stresul și anxietatea pot cauza supraalimentarea, dar supraalimentarea poate duce, de asemenea, la stres și depresie. În timp ce studenții ar trebui să fie învățați despre alimentația sănătoasă în timp ce sunt la universitate, responsabilitatea ar trebui să revină școlii pentru a oferi opțiuni alimentare sănătoase și accesibile pentru toți studenții.

Nu este o problemă care trece neobservată. UBC Student Wellness și serviciile alimentare lucrează împreună pentru a aborda securitatea alimentară și alfabetizarea alimentară și recunosc faptul că lipsa opțiunilor alimentare accesibile, împreună cu stresul vieții universitare, poate avea un impact negativ asupra alegerilor alimentare ale studenților. Studenții care suferă de insecuritate alimentară au acces la o bancă de alimente cu bariere reduse și la un program de distribuire a meselor. Între timp, echipa culinară a UBCO Food Services acordă prioritate ingredientelor locale, organice și de proveniență durabilă și colaborează cu un dietetician înregistrat pentru a se asigura că o mare varietate de opțiuni alimentare este disponibilă pentru toți clienții.

Source (UCBO, “A student’s poor eating habits can lead to a lifetime of illness”, 24.05.2023)

Paper: Peng, S., Wu, D., Yang, T. and Bottorff, J.L., 2023. Does obesity related eating behaviors only affect chronic diseases? A nationwide study of university students in China. Preventive Medicine Reports, 32, p.102135.

ENG: An international team of researchers at the University of California, Riverside, and the Institute of Magnetism in Kyiv, Ukraine, has developed a comprehensive manual for engineering spin dynamics in nanomagnets – an important step toward advancing spintronic and quantum-information technologies.

Despite their small size, nanomagnets — found in most spintronic applications — reveal rich dynamics of spin excitations, or “magnons,” the quantum-mechanical units of spin fluctuations. Due to its nanoscale confinement, a nanomagnet can be considered to be a zero-dimensional system with a discrete magnon spectrum, similar to the spectrum of an atom. Barsukov, an assistant professor of physics and astronomy at UC Riverside, explained that the interaction of magnons follows a set of rules – the selection rules. The researchers have now postulated these rules in terms of symmetries of magnetization configurations and magnon profiles. According to the researchers, a comprehensive set of rules reveals the mechanisms behind the magnon interaction.

The new work continues the efforts to tame nanomagnets for next-generation computation technologies. In a previous publication, the team demonstrated experimentally that symmetries can be used for engineering magnon interactions.

RO: O echipă internațională de cercetători de la University of California, Riverside, și de la Institutul de Magnetism din Kiev, Ucraina, a elaborat un manual cuprinzător de inginerie a dinamicii spinului în nanomagneți – un pas important în direcția avansării tehnologiilor spintronice și a tehnologiilor de informare cuantică.

În ciuda dimensiunilor lor mici, nanomagneții – care se regăsesc în majoritatea aplicațiilor spintronice – dezvăluie o dinamică bogată a excitațiilor de spin, sau “magnoni”, unitățile cuantico-mecanice ale fluctuațiilor de spin. Datorită limitelor sale date de scara nanometrică, un nanomagnet poate fi considerat un sistem zero-dimensional cu un spectru discret de magnoni, similar cu spectrul unui atom. Barsukov, profesor asistent de fizică și astronomie la UC Riverside, a explicat că interacțiunea magnonilor urmează un set de reguli de selecție. Cercetătorii au postulat acum acestea în termen de simetrii ale configurațiilor de magnetizare și ale profilurilor magonilor. Potrivit cercetătorilor, un set cuprinzător de reguli dezvăluie mecanismele care stau la baza interacțiunii magnonilor.

Noua lucrare continuă eforturile de îmblânzire a nanomagneților pentru tehnologiile de calcul de ultimă generație. Într-o publicație anterioară, echipa a demonstrat experimental că simetriile pot fi utilizate pentru ingineria interacțiunilor magnonice.

Source (University of California, Riverside, “A manual for engineering spin dynamics in nanomagnets”, 04.05.2023)

Paper: Etesamirad, A., Kharlan, J., Rodriguez, R., Barsukov, I. and Verba, R., 2023. Controlling Selection Rules for Magnon Scattering in Nanomagnets by Spatial Symmetry Breaking. Physical Review Applied, 19(4), p.044087.

ENG: Dutch designers Pierre Oskam and Max Latour have come up with a way to make cities more biodiverse, named Urban Reef. Their solution involves using natural materials to create structural ecosystems that can be integrated within the built environment like fountains, for example.

Opting for complex geometries 3D-printed using porous materials including ceramics and other composites made from coffee grounds and mycelium, moisture in the environment will be able to pass through and create the perfect environment for various fungi to grow.

At present, the team has developed two concept products as a result of their research, first in the form of the “Rain Reef” rain collector with an undulating shape that increases the contact area of the water and the potential hatching surface for vegetation. The second product is the “Zoo Reef”, which Urban Reef intends as a substitute for fountains in cities.

RO: Designerii olandezi Pierre Oskam și Max Latour au creat un proiect pentru a face orașele mai biodiverse, numit Urban Reef. Soluția lor implică utilizarea materialelor naturale pentru a crea ecosisteme structurale care pot fi integrate în mediul existent, cum ar fi fântânile.

Optând pentru tipărirea 3D a unor geometrii complexe, folosind materiale poroase, inclusiv ceramică și alte materiale compozite realizate din zaț de cafea și miceliu, umiditatea din mediul înconjurător poate trece prin ele și crea mediul perfect pentru dezvoltarea diferitelor ciuperci.

În prezent, echipa a dezvoltat două produse conceptuale ca rezultat al cercetărilor lor, primul sub forma colectorului de ploaie “Rain Reef”, cu o formă ondulată care mărește suprafața de contact a apei și suprafața potențială de ecloziune pentru vegetație. Al doilea produs este “Zoo Reef”, care este propus ca un substitut pentru fântânile din orașe.

Source (Designwanted, “The “urban reef” concept aims at making cities more biodiverse”)

Site Urban Reef

Instagram Urban Reef

ENG: A new artificial intelligence system called a semantic decoder can translate a person’s brain activity — while listening to a story or silently imagining telling a story — into a continuous stream of text. The system developed by researchers at The University of Texas at Austin might help people who are mentally conscious yet unable to physically speak, such as those debilitated by strokes, to communicate intelligibly again.

Unlike other language decoding systems in development, this system does not require subjects to have surgical implants, making the process noninvasive. Participants also do not need to use only words from a prescribed list. Brain activity is measured using an fMRI scanner after extensive training of the decoder, in which the individual listens to hours of podcasts in the scanner. Later, provided that the participant is open to having their thoughts decoded, their listening to a new story or imagining telling a story allows the machine to generate corresponding text from brain activity alone.

The result is not a word-for-word transcript. Instead, researchers designed it to capture the gist of what is being said or thought, albeit imperfectly. About half the time, the machine produces text that closely (and sometimes precisely) matches the intended meanings of the original words. For example, in experiments, a participant listening to a speaker say, “I don’t have my driver’s license yet” had their thoughts translated as, “She has not even started to learn to drive yet.” Listening to the words, “I didn’t know whether to scream, cry or run away. Instead, I said, ‘Leave me alone!’” was decoded as, “Started to scream and cry, and then she just said, ‘I told you to leave me alone.’”

RO: Un nou sistem de inteligență artificială numit decodor semantic poate traduce activitatea cerebrală a unei persoane – în timp ce ascultă o poveste sau își imaginează în tăcere că spune o poveste – într-un flux continuu de text. Sistemul dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Texas din Austin ar putea ajuta persoanele să comunice din nou în mod inteligibil, deși nu pot vorbi fizic, din cauza unor probleme medicale cum ar fi accidentele vasculare cerebrale.

Spre deosebire de alte sisteme de descifrare a limbajului aflate în curs de dezvoltare, acest sistem nu necesită ca subiecții să aibă implanturi chirurgicale, ceea ce face ca procesul să fie neinvaziv. De asemenea, participanții nu trebuie să folosească doar cuvinte dintr-o listă prescrisă. Activitatea cerebrală este măsurată cu ajutorul unui scaner fMRI după o pregătire extensivă a decodificatorului, în care individul ascultă ore întregi de podcast-uri în scaner. Ulterior, cu condiția ca participantul să fie deschis la înțelegerea gândurilor sale, faptul că ascultă o nouă poveste sau își imaginează că spune o poveste permite mașinii să genereze textul corespunzător doar din activitatea cerebrală.

Rezultatul nu este o transcriere cuvânt cu cuvânt. În schimb, cercetătorii au conceput decodorul pentru a capta esența a ceea ce se spune sau se gândește, chiar dacă în mod imperfect. Aproximativ jumătate din timp, sistemul produce un text care se potrivește îndeaproape (și, uneori, cu precizie) cu înțelesurile cuvintelor originale. De exemplu, în cadrul unor experimente, unui participant care a ascultat un vorbitor spunând: “Nu am încă permisul de conducere”, gândurile sale au fost traduse ca fiind: “Nici măcar nu a început să învețe să conducă”. Ascultarea cuvintelor: “Nu știam dacă să țip, să plâng sau să fug. În schimb, am spus: ‘Lasă-mă în pace!'” a fost decodificat ca fiind: “A început să țipe și să plângă, iar apoi a spus pur și simplu: ‘Ți-am spus să mă lași în pace'”.

Source (UT News, “Brain Activity Decoder Can Reveal Stories in People’s Minds”, 01.05.2023)

Paper: Tang, J., LeBel, A., Jain, S. and Huth, A.G., 2023. Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings. Nature Neuroscience, pp.1-9.

ENG: A team led by University of Washington School of Medicine researchers developed powerful new protein design software adapted from a strategy proven adept at board games like chess and Go. The research is a milestone in tapping artificial intelligence to conduct protein science research. The potential applications are vast, from developing more effective cancer treatments to creating new biodegradable textiles. The authors foresee a future in which this approach could enable them and others to create therapeutic proteins, vaccines, and other molecules that could not have been made using prior methods.

Reinforcement learning is a type of machine learning in which a computer program learns to make decisions by trying different actions and receiving feedback. Such an algorithm can learn to play chess, for example, by testing millions of different moves that lead to victory or defeat on the board. The program is designed to learn from these experiences and become better at making decisions over time.

To make a reinforcement learning program for protein design, the scientists gave the computer millions of simple starting molecules. The software then made ten thousand attempts at randomly improving each toward a predefined goal. The computer lengthened the proteins or bent them in specific ways until it learned how to contort them into desired shapes.

As part of this study, the scientists manufactured hundreds of AI-designed proteins in the lab. Using electron microscopes and other instruments, they confirmed that many of the protein shapes created by the computer were indeed realized in the lab. The team concentrated on designing new nano-scale structures composed of many protein molecules. This required designing both the protein components themselves and the chemical interfaces that allow the nano-structures to self-assemble. As a measure of how accurate the design software had become, the scientists observed many unique nano-structures in which every atom was found to be in the intended place. In other words, the deviation between the intended and realized nano-structure was on average less than the width of a single atom. This is called atomically accurate design.

RO: O echipă condusă de cercetătorii de la Facultatea de Medicină a Universității din Washington a dezvoltat un nou și puternic software de proiectare a proteinelor, adaptat după o strategie care s-a dovedit a fi bună la jocuri de societate precum șahul și Go. Cercetarea reprezintă o nouă etapă în exploatarea inteligenței artificiale pentru a efectua cercetări în domeniul științei proteinelor. Aplicațiile potențiale sunt vaste, de la dezvoltarea unor tratamente mai eficiente împotriva cancerului până la crearea de noi textile biodegradabile. Autorii prevăd un viitor în care această abordare le-ar putea permite lor și altora să creeze proteine terapeutice, vaccinuri și alte molecule care nu ar fi putut fi realizate cu ajutorul metodelor anterioare.

Învățarea prin întărire este un tip de învățare mecanică în care un program de calculator învață să ia decizii prin încercarea unor acțiuni diferite și primirea de feedback. Un astfel de algoritm poate învăța să joace șah, de exemplu, prin testarea a milioane de mișcări diferite care duc la victorie sau înfrângere pe tablă. Programul este conceput să învețe din aceste experiențe și să devină mai bun în timp.

Pentru a realiza un program de învățare prin întărire pentru proiectarea proteinelor, oamenii de știință au dat computerului milioane de molecule simple de pornire. Apoi, software-ul a făcut mii de încercări de îmbunătățire aleatorie a fiecăreia spre un obiectiv predefinit. Calculatorul a alungit proteinele sau le-a îndoit în moduri specifice până când a învățat cum să le contureze în formele dorite.

În cadrul acestui studiu, oamenii de știință au fabricat în laborator sute de proteine proiectate de inteligența artificială. Folosind microscoape electronice și alte instrumente, ei au confirmat că multe dintre formele de proteine create de calculator au fost într-adevăr realizate în laborator. Echipa s-a concentrat pe proiectarea unor noi structuri la scară nanometrică compuse din mai multe molecule de proteine. Acest lucru a necesitat proiectarea atât a componentelor proteice în sine, cât și a interfețelor chimice care permit nano-structurilor să se autoasambleze. Ca o măsură a gradului de acuratețe a software-ului de proiectare, oamenii de știință au observat multe nanostructuri unice în care fiecare atom se afla la locul dorit. Cu alte cuvinte, abaterea dintre nanostructura dorită și cea realizată a fost în medie mai mică decât lățimea unui singur atom. Acest lucru se numește proiectare precisă din punct de vedere atomic.

Source (UW Medicine Newsroom, “Reinforcement learning: from board games to protein design”, 20.04.2023)

Paper: Lutz, I.D., Wang, S., Norn, C., Courbet, A., Borst, A.J., Zhao, Y.T., Dosey, A., Cao, L., Xu, J., Leaf, E.M. and Treichel, C., 2023. Top-down design of protein architectures with reinforcement learning. Science, 380(6642), pp.266-273.