Nature ハイライト
人工知能：訓練すればするほど学習能力は悪化する
Nature 632, 8026
今回、人工ニューラルネットワークは、多くのタスクで次々に訓練するにつれて学習能力が徐々に悪化するという、広く見られる問題が浮き彫りにされ、その簡単な解決策が提案されている。
2024年8月22日号の Nature ハイライト
天文学：天の川銀河ハローに大質量ブラックホールは存在しない
惑星科学：金属に富んだ大気を持つ系外惑星HD 189733b
計測学：精密測定された9Be3+の核磁気モーメント
化学物理学：X線光イオン化の時間分解測定
人工知能：訓練すればするほど学習能力は悪化する
グラフェン：「ホットエレクトロン」トランジスター用の新しいアーキテクチャー
電子デバイス：トップゲート電界効果トランジスター用の単結晶金属酸化物誘電体
化学：小分子触媒によるポリエン環化
進化学：ゆっくりとした生活史を送っていたジュラ紀の哺乳型類
臨床ゲノミクス：タンパク質非コード領域内に神経発達障害の原因を特定
認知神経科学：推論を支える海馬の神経表現
分子神経科学：アルツハイマー病脳の領域アトラス
植物科学：植物NLRのオリゴマー化による自己阻害の構造的基盤
微生物学：腸で特定の細菌集団を直接遺伝子改変する戦略
免疫学：ILC2が肺の免疫微小環境を変化させる仕組み
微生物学：敗血症に対する超迅速な薬剤感受性試験法
がん：ニューロンでのヒストンセロトニン化は脳腫瘍の悪性化を促す
計算生物学：アロステリックに切り替え可能なオリゴマーのde novo設計戦略
構造生物学：ノルアドレナリン輸送体のクライオ電子顕微鏡構造
