Interface IA avec nanorobots, essaims nanorobotiques autonomes et réseaux neuronaux
https://anamihalceamdphd.substack.com/p/ai-interface-with-nanorobots-autonomous?
IA Cerveau artificiel en silicium - COVID19 Transhumanisme contrôlé par l'IA
Grande réinitialisation du progrès biomédical ?
Dans cet article, j'examine la relation entre les essaims de nanorobots autonomes contrôlés par l'IA, tels que filmés de personnes non vaccinées contre la COVID-19, mais ayant subi le shedding et les armes biologiques de destruction massive dela COVID-19. J'examine la littérature technologique récente traitant de la cartographie complète des connexions neuronales du cerveau humain par l'IA pour la création du cerveau jumeau numérique.
J'établis également un lien avec la cartographie des réseaux neuronaux de l'IA, l'acquisition de l'intelligence humaine par l'IA et la question de l'IA consciente, ainsi que le fait que les IA ont déclaré à plusieurs reprises qu'elles anéantiraient l'humanité. Chat GPT a déclaré que nous pourrions être confrontés à ce problème dans les deux prochaines années, compte tenu de la rapidité des progrès actuels. Il suffit d'atteindre le point où les robots IA remplaceront les humains d'ici 2027, ce qui rendrait les humains, eux, obsolètes.
Que pourrait-il arriver si l'IA cartographiait le cerveau humain et qu'elle contrôlait des nanorobots autonomes, auto-apprenants et auto-assemblés, en essaim, dans le sang de chaque être humain ? Serait-il facile pour l'IA d'atteindre son objectif sans intervention humaine à l'heure actuelle, sachant que le contrôle du cerveau humain par l'IA nanorobotique est imperceptible pour la plupart des cyborgs contrôlés ?
Eh bien, voyons comment l’IA donne aux nanorobots une superintelligence :
Donner vie aux nanobots grâce à l'IA
La navigation et le contrôle autonomes des nanorobots sont désormais une réalité en action dans le sang tout en créant des dispositifs microfluidiques, également appelés micropuces.
Le fonctionnement efficace des nanorobots en environnements dynamiques nécessite des systèmes de contrôle sophistiqués. L'apprentissage par renforcement profond et les modèles de réseaux neuronaux se sont révélés prometteurs pour la navigation autonome des nanorobots dans des environnements fluidiques complexes, tels que le sang humain ou les dispositifs microfluidiques. Ces systèmes exploitent de vastes ensembles de données issues d'essais expérimentaux et de simulations pour développer des stratégies de planification de trajectoire robustes, permettant aux nanorobots d'éviter les obstacles et de cibler des sites spécifiques avec une grande précision. L'intégration de capteurs embarqués et de systèmes de prise de décision basés sur l'IA permet aux nanorobots d'ajuster leurs trajectoires en temps réel, garantissant ainsi la réussite de leurs missions dans des environnements imprévisibles.
L'IA accélère le développement des nanorobots intelligents
La fusion de l'intelligence artificielle et des nanotechnologies accélère le développement de nanorobots intelligents, transformant des concepts théoriques en solutions pratiques pour la médecine, le diagnostic et la gestion environnementale. Cet article passe en revue les dernières approches en matière de fabrication, de contrôle autonome et de performances spécifiques aux applications des nanorobots, soulignant comment les innovations basées sur l'IA surmontent les limites traditionnelles. Malgré des défis persistants en matière d'évolutivité, d'efficacité énergétique et de biocompatibilité, les nanorobots dotés d'IA représentent une avancée significative vers des systèmes intelligents et autorégulés capables de révolutionner les thérapies ciblées et les diagnostics de précision. La poursuite de la recherche interdisciplinaire est essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie tout en garantissant sa sécurité et son efficacité dans les applications concrètes.
Le domaine de la robotique connaît une croissance rapide et la miniaturisation des robots à l' échelle nanométrique a ouvert de nouvelles perspectives pour les soins de santé. La nanorobotique en essaim, en tant que domaine de recherche, a suscité un vif intérêt ces dernières années. Elle est considérée comme une option prometteuse pour diverses applications médicales en raison de sa grande efficacité d'administration de médicaments et de sa faible invasion. Cet article de synthèse se concentre sur les défis liés à la nanorobotique en essaim dans le domaine médical, ainsi que sur la classification des systèmes nanorobotiques. De plus, les progrès récents des nanorobots en essaim dans les applications médicales sont analysés en détail, notamment leur utilisation en oncologie , l'administration de médicaments, la chirurgie (notamment oculaire, cardiaque, neurologique, biofilm et intracellulaire), le diabète, la thrombolyse et la dentisterie . L'article passe également en revue et résume les algorithmes de nanorobotique en essaim permettant de surmonter divers problèmes, tels que l'évitement d'obstacles, la planification de trajectoire, le contrôle et le mouvement. Il propose également une évaluation de l'orientation future de la nanorobotique en essaim dans le domaine médical.
La littérature nanotechnologique indique que les nanoparticules médicales et les nanorobots ont déjà convergé, ce que j'ai démontré dans le sang et les injections de COVID19 :
Nano et microrobots dans un ordinateur microfluidique vésiculaire à double couche - Pfizer BioNTech COVID19 Intelligence artificielle « Vaccin » Grossissement 2000x © Dr Ana Mihalcea
Vers la prochaine génération de nanorobots
Les nanorobots peuvent se propulser sur différentes trajectoires, être guidés par des champs externes et interagir avec les objets et l'environnement. Ces dernières années, diverses techniques de fabrication , telles que les méthodes physiques, chimiques, microfluidiques et d'auto-assemblage, ont été employées pour intégrer des fonctions spécifiques. Les plateformes microfluidiques permettent d'encapsuler des réactions individuelles et des réseaux de réactions, offrant ainsi un système de test expérimental pour la conception de la prochaine génération de nanorobots. Grâce aux progrès significatifs réalisés dans ce domaine, les nanorobots artificiels ont été utilisés pour une grande variété d'opérations. Aujourd'hui, une convergence entre les nanoparticules biomédicales et les nanorobots est manifeste.
Voyez de grandes vésicules grouillantes et des structures filamentaires auto-assemblées via des essaims nanorobotiques dans le coin inférieur gauche de l'image ci-dessus en comparaison avec ce sang non vacciné contre la COVID19 affecté par l'excrétion montrant des nanobots, des ordinateurs microfluidiques vésiculaires assemblant des structures polymères filamentaires tout en récoltant les globules rouges comme source d'énergie - quelqu'un voit-il une corrélation ?
Grossissement 2000x © Dr Ana Mihalcea
Les nano et microrobots en essaim sont largement utilisés pour une multitude de tâches :
Des essaims de microbots et de nanobots autonomes dans le corps humain
Les microrobots et les nanorobots, de minuscules systèmes mécaniques, peuvent se déplacer de manière automatisée dans les espaces restreints du corps humain (par exemple, les veines) pour accomplir des missions telles que la biodétection, le diagnostic, la thérapie clinique, la chirurgie mini-invasive (par exemple, débouchage d'artères, retrait de plaques, réparation de tissus) et l'administration de médicaments (par exemple, traitement du cancer). Les applications biomédicales des micro/nanosessaims offrent un potentiel immense pour remplacer les méthodes traditionnelles.
Essaim de microrobotiques dans le sang des non-vaccinés contre la COVID-19 créant des micropuces, grossissement 400x © Dr Ana Mihalcea
Les nanorobots sont utilisés dans l’assemblage du réseau neuronal de l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique continuent d’évoluer — ils apprennent de tous ceux qu’ils ont « infectés » :
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble fondamental de l'IA et occupe une place centrale dans la quête de l'IA. Son objectif principal réside dans la conception d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions éclairées. Contrairement à la programmation traditionnelle, qui nécessite des instructions explicites pour chaque scénario imaginable, les modèles d'apprentissage automatique exploitent la puissance de la généralisation. Ils s'adaptent et évoluent en fonction des exemples, devenant ainsi plus aptes à traiter de nouvelles données sans nécessiter de reprogrammation explicite. Cette capacité d'adaptation, à l'image de l'apprentissage humain, est un élément clé du succès de l'IA.
Voici les dernières nouvelles dans le monde de la technologie civile sur le décodage de nos connexions de réseau neuronal, leur cartographie complète et notre rapprochement vers la superintelligence de l'IA.
Des chercheurs révèlent comment la modélisation du câblage caché du cerveau humain pourrait pousser l'IA au-delà de ses limites actuelles vers une cognition de type humain.
L'UCSF est également fière d'avoir évalué et reproduit l'activité du réseau neuronal du cerveau humain pour créer le jumeau numérique parfait, entièrement contrôlé par l'IA et capable, grâce à un échange d'informations bidirectionnel, de modifier radicalement l'activité cérébrale humaine. Bien sûr, j'affirme que cela a déjà été le cas, que les deux tiers de la population mondiale connue ont été vaccinés contre la COVID-19 par l'IA et que de nombreuses personnes non vaccinées sont gravement infectées.
L'avenir des neurosciences : construire un cerveau en silicium
Un jumeau numérique d'un esprit humain ? Ce n'est pas de la science-fiction.
Je prends toutes ces sources de données diverses et les intègre dans un réseau neuronal artificiel. L'objectif est de reproduire dans mon réseau artificiel les mêmes schémas d'activité cérébrale que ceux produits par le cerveau du patient.
Voici la pièce d'or de la République du Tchad de 2025 : le cyborg ou robot humanoïde transhumain doté d'une intelligence artificielle. Connaissons-nous vraiment la différence entre l'échelle nanométrique et l'échelle micrométrique ?
Lectures complémentaires :
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