Qualche giorno fa avevo analizzato e tradotto quello che era stato definito “La Bibbia della Menzogna“.
Ma l’indagine, che sta portando alla luce dettagli sempre più sconvolgenti con il passare dei giorni, sta proseguendo.
Nel sito della stessa OMS, a partire dall’8 gennaio 2021, è disponibile il seguente documento dal titolo inequivocabile : Genomic sequencing of SARS-CoV-2 – A guide to implementation for maximum impact on public health (liberamente scaricabile anche dal mio sito web).
In poche parole, un vero e proprio manuale su come creare delle vere e proprie pandemie virtuali, su come analizzare i dati, come creare delle varianti e come creare dei “vaccini” virtuali, il tutto usando un software chiamato BEAST (Bayesian Evolutionary Analysis by Sampling Trees), il cui nome non lascia alcun dubbio sulle sue finalità.
A prima vista sembra una ricerca scientifica rigorosa, ma in realtà è solo un documento pieno di falsità che mira alla distruzione dell’intera umanità.
Il tutto è quindi fedele alle logiche del film Matrix, che vogliono intrappolare l’intera umanità nel XXI secolo.
Ecco gli ulteriori sviluppi.
Grazie all’intelligenza artificiale, gli scienziati sono in grado di creare “vaccini” in pochi secondi (senza alcun test in vivo)
Un team della University of Southern California’s Viterbi School of Engineering ha creato qualcosa che potrebbe cambiare il modo in cui vengono creati i cosiddetti “vaccini“.
Tre anni fa, hanno sviluppato un’IA che ha creato modelli di oltre 19.000 proteine, nonché le loro interazioni tra loro e con diversi farmaci.
Gli scienziati impiegano spesso mesi per analizzare le potenziali mutazioni dei cosiddetti “virus” (sappiamo bene che non esistono in natura, come ha spiegato magistralmente il dottor Stefan Lanka), ma ora questa nuova IA può creare candidati “vaccini” contro il coronavirus in pochi secondi.
Perché tutto questo sta succedendo ?
Nella storia dell’umanità non si è mai assistito a un tale dispiegamento di supercalcolo e intelligenza artificiale nella lotta contro un “coronavirus”.
C’è qualcosa di silenzioso sullo sfondo ?
Nel settembre 2016, Priscilla Chan, di origini cinesi, moglie del più famoso Mark Zuckerberg, ha investito la sbalorditiva cifra di 600 milioni di dollari in 10 anni per finanziare il Chan Zuckerberg Biohub, “un centro di ricerca indipendente senza scopo di lucro che riunisce medici, scienziati e ingegneri della UC San Francisco, UC Berkeley e Stanford University”.
Il CZ Biohub si propone di comprendere i meccanismi fondamentali alla base delle malattie e di sviluppare nuove tecnologie che consentiranno di effettuare diagnosi personalizzate e di mettere a punto terapie efficaci.
L’idea alla base del CZ Biohub è nata nel 2015, quando i leader attuali, insieme a Mark Zuckerberg e Priscilla Chan, hanno discusso la necessità di uno sforzo collaborativo di queste tre università per la ricerca medica fondamentale.
Il Biohub ha svolto un ruolo nella risposta alla pandemia di COVID-19 (vabbè…), identificando i “virus” utilizzando i dati di sequenziamento metagenomico (in altre parole, Zuckerberg e consorte hanno ideato e gestito la truffa) per rendere più accessibili milioni di risultati medici e scientifici pubblicati.
L’azienda di Mark Zuckerberg ha appena “presentato” un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere quale combinazione di farmaci è più adatta per trattare malattie complesse come il cancro o il Covid-19 (Zuck non ha ancora trovato una cura per i tumori, il resto è la solita fuffa…).
Il modello computazionale di Facebook si chiama Compositional Perturbation Autoencoder ed è stato sviluppato in collaborazione con l’istituto di ricerca tedesco Helmholtz Zentrum München.
Lo strumento è open source e disponibile sul sito della comunità di sviluppatori GitHub.
Diamo ora un’occhiata a questo “progetto” del centro di ricerca Chan Zuckerberg Biohub.
Ricordo che ovviamente nessuno ha mai isolato il “virus” in vivo.
Esaminiamo un altro progetto simile in Europa, Excalate4cov.
E4C mira a sfruttare le risorse di supercalcolo dell’UE combinandole con alcuni dei migliori laboratori di ricerca sulle scienze della vita del continente per contrastare le “pandemie” internazionali in modo più rapido ed efficiente.
Il cuore del progetto è EXSCALATE (EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns), una piattaforma di supercalcolo intelligente attualmente la più potente (e conveniente) del mondo, sviluppata da Dompé Farmaceutica SpA (una società farmaceutica e di bioingegneria italiana con sedi negli USA e in Cina ; ne riparleremo sicuramente in seguito).
EXSCALATE sfrutta una “biblioteca chimica” di 500 miliardi di molecole, con una capacità di elaborazione di oltre 3 milioni di molecole al secondo, e attraverso la piattaforma EXSCALATE e i protocolli di screening virtuale :
1. i farmaci anti-coronavirus più promettenti (vabbè, continuano a prenderci in giro…) estratti da farmaci commercializzati e in via di sviluppo sicuri per l’uomo (> 10.000 farmaci, SIM);
2. Vagliare il Tangible Chemical Database (TCDb), di proprietà, che comprende oltre 500 miliardi di molecole per identificare potenziali nuovi farmaci da testare contro il coronavirus (rivabbè…), migliorando così il tasso di successo della fase di screening virtuale.
L’obiettivo di E4C è duplice : da un lato, si mira all’identificazione di molecole in grado di colpire il coronavirus (2019-nCoV), dall’altro, si intende sviluppare uno strumento efficace per contrastare future “pandemie” che si consolideranno nel tempo (progettate virtualmente dall’AI, ovviamente).
Sembra fantascienza, vero ?
Andiamo avanti :
La rete Phoenix è un’infrastruttura di supercomputer in Europa, finanziata dal progetto Horizon 2020 (sempre dalla Commissione Europea) ed è a disposizione del progetto Human Brain, la ormai nota rete composta da tutti i supercomputer d’Europa.
In virtù dell’accordo, Exscientia si occuperà di progettare l’IA e di svolgere le attività sperimentali necessarie per identificare i candidati farmaci.
Sfruttando la piattaforma di scoperta di farmaci basata sull’intelligenza artificiale dell’azienda, le molecole verranno “progettate“.
Il progetto prevede un finanziamento di 1,2 miliardi di dollari.
Le menzioni dell’intelligenza artificiale all’interno del settore farmaceutico sono aumentate del 24% tra il primo e il secondo trimestre del 2021.
In totale, la frequenza delle frasi relative all’AI tra luglio 2020 e giugno 2021 è aumentata del 105% rispetto al 2016, l’anno in cui GlobalData, da cui sono tratti i dati per questo articolo, ha iniziato a tracciare le questioni chiave a cui si fa riferimento nelle archiviazioni delle aziende.
Deep Pharma Intelligence è una joint venture tra i due centri di market intelligence altamente specializzati nello spazio Pharma-BioTech con sede nel Regno Unito.
Qui è possibile consultare l’elenco completo degli investitori nell’industria farmaceutica.
Tra questi figurano aziende tecnologiche, aziende di intelligenza artificiale, aziende farmaceutiche e molte altre.
Pharma Division of Deep Knowledge Analytics è una filiale specializzata di Deep Knowledge Analytics, la principale entità di analisi specificamente focalizzata sulla deep intelligence in aree ad alto potenziale dell’industria farmaceutica, compresa l’intelligenza artificiale (AI) per il settore della scoperta di farmaci.
La Deep Knowledge Analytics Pharma Division fornisce intelligence e analisi degli investimenti per AI-Pharma, un fondo speculativo indicizzato specializzato in AI nel settore della scoperta di farmaci.
L’esperienza di PD-DKA è spesso coperta dai principali media, come Forbes e il Financial Times, ed è riconosciuta dai principali dirigenti del settore farmaceutico.
Recentemente, il MIT l’ha nominata un top technology think tank, riconoscendo il quadro di classificazione AI che ha sviluppato.
Nell’Investment Digest del 2021 si legge :
Questo Investment Digest riassume gli attori chiave e le osservazioni nell’ecosistema del venture capital e del private equity, con un focus sull’intelligenza artificiale (AI) nel settore farmaceutico.
In questa pubblicazione, presentiamo informazioni sulle tendenze chiave del settore, 470 promettenti start-up AI-in-Pharma e 50 investitori biotecnologici leader in questo settore, delineando i principali round di investimento e le partnership R&S rilevanti che illustrano la crescita del settore e la disponibilità degli investitori istituzionali (big pharma/biotech) ad acquisire potenzialmente i fornitori AI di maggior successo.
Questi sono i primi 50 investitori in prodotti farmaceutici basati sull’intelligenza artificiale.
La tristemente nota Vaccine Alliance, popolarmente conosciuta come GAVI, è una partnership internazionale che mira a migliorare l’accesso ai vaccini nei paesi in via di sviluppo, soprattutto per i bambini.
L’alleanza è composta da entità pubbliche e private, tra cui governi, agenzie come l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), l’UNICEF e la Banca Mondiale, aziende farmaceutiche, società civile e fondazioni filantropiche come la Fondazione Bill e Melinda Gates, uno dei membri fondatori di GAVI.
In occasione di un evento AI a Pechino, l’Accademia di Intelligenza Artificiale di Pechino (BAAI) ha presentato l’ultima versione del suo modello di apprendimento profondo pre-addestrato.
Conosciuto come Wudao (che significa “comprensione delle leggi naturali”), questo modello è il più grande al mondo con 1,75 miliardi di parametri.
L’obiettivo di Wudao è sviluppare un’intelligenza artificiale cognitiva generale che possa migliorare grazie a dati e conoscenze in forma duale.
L’obiettivo è fare in modo che l’IA pensi come un essere umano e si evolva cognitivamente come la mente di un essere umano.
A questo punto vi starete chiedendo a cosa servano tutto il supercalcolo, l’intelligenza artificiale e il calcolo quantistico.
Ecco la risposta.
Il progetto NEU-CHiP è una collaborazione internazionale di leader in una vasta gamma di discipline, accomunati dall’obiettivo di progettare e applicare circuiti costituiti da cellule neurali umane come computer biologici.
Questa ricerca riunisce una rete di ricercatori all’avanguardia nella scoperta scientifica, il cui obiettivo è dimostrare come le cellule staminali del cervello umano possano essere ingegnerizzate per creare circuiti complessi progettati specificamente per consentire loro di funzionare come un computer biologico artificiale.
Il dispositivo brain-on-a-chip sarà stimolato e interrogato per risolvere i problemi, ponendo le basi per un “cambiamento di paradigma” nella tecnologia dell’apprendimento automatico.
L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più prevalente in vari settori come l’assistenza sanitaria, la finanza, i veicoli autonomi e il riconoscimento vocale, arrivando persino a consigliare film attraverso servizi on-demand come Netflix.
Le “quattro grandi” aziende tecnologiche (Apple, Google, Amazon e Facebook) e molte altre stanno investendo molto nel machine learning per personalizzare i propri prodotti e comprendere meglio i propri clienti.
