5 domenii ale științei în care AI ajută deja la descoperiri mari
Miscelaneu / / May 15, 2023
Oamenii de știință încredințează cele mai consumatoare de timp și de timp sarcinile inteligenței artificiale pentru a face posibil ceea ce până acum părea aproape nerealist.
1. Poveste
Istoricii solicită deja AI să studieze manuscrise. Face față mai repede acestei sarcini, în plus, nu vede o problemă în lizibilitatea slabă: scrisul de mână ciudat al autorului, hârtia îngălbenită sau cerneala decolorată nu interferează cu munca sa. În același timp, el este capabil să recunoască nu numai cuvinte și propoziții, ci și structura textului - observă împărțirea în paragrafe, capitole și paragrafe.
Un exemplu de astfel de cooperare între istorici și AI este proiectul rusesc "Digital Peter». Rețeaua neuronală este antrenată în scrierea de mână a lui Petru I și în câteva minute descifrează orice texte scrise de mână ale împăratului. Un alt instrument similar este platforma austriacă Transcrib. Poate recunoaște diferite limbi și scriere de mână, dar mai întâi necesită calibrare: rețeaua neuronală studiază câteva pagini de text, trece prin mai multe revizuiri și apoi începe să lucreze cu precizie și rapiditate.
Puterile AI permite analizați cantități mari de informații: nu numai texte, ci și diverse diagrame și desene. Oamenii de știință pot instrui rețeaua neuronală, să zicem, să găsească toate traducerile și expunerile unui text în cărți diferite.
AI este, de asemenea, capabil să completeze golurile din documentele vechi și să determine ora și locul originii lor. Astfel de platforme includ Ithaca. De exemplu, ea a clarificat data creării unor decrete grecești antice. Anterior, se credea că au fost scrise în 446 î.Hr. e., AI a văzut modele care indică spre 421 î.Hr. e.
2. Medicament
AI în medicină accelerează activitatea atât a medicilor, cât și a oamenilor de știință. El este primul care ajută la diagnostic: rapid studii screening-uri, caută markerii necesari și dă un răspuns, care este apoi interpretat de specialiști. Inteligența artificială în clinicile din Moscova utilizare din 2020 pentru a analiza rezultatele cu raze X, CT și RMN.
Este probabil ca algoritmii să poată detecta în curând și bolile rare. Mecanisme similare sunt deja studiate. De exemplu, cercetătorii de la Harvard Medical School creată Instrument SISH care clasifică diferite tipuri de tumori maligne. Ca parte a experimentului, AI a studiat aproximativ 22.000 de imagini și le-a distribuit rapid în peste 50 de categorii.
Oameni de știință din laboratoarele de inteligență artificială facilitează lucrează la dezvoltarea de medicamente și vaccinuri. Acesta calculează diferite combinații de substanțe active și raportează procentul estimat al eficacității acestora. Drept urmare, nu trebuie să petreceți ani de zile testând opțiunile eșuate în avans. Este deja folosit în mod activ. Doar pentru 2021 către Departamentul de Sănătate al SUA a venit peste 100 de aplicații de aprobare a medicamentelor dezvoltate cu AI.
Unul dintre asistenții medicali în crearea medicamentelor este rețeaua neuronală AlphaFold, construit structura a peste 200 de milioane de proteine. Datorită muncii ei, oamenii de știință de la Universitatea din Oxford identificat structura unei proteine cheie în parazitul malariei, care ar ajuta la întărirea vaccinului împotriva bolii. Studiile anterioare folosind cristalografia cu raze X nu au permis acest lucru.
AI de asemenea utilizare pentru a moderniza terapia genică. În viitor, el oferi și un studiu mai rapid și confortabil al genomului uman. Oamenii de știință sugerează că într-un deceniu, cercetările în acest domeniu vor genera până la 40 de exabytes (quintilioane de octeți) de date: pentru o persoană să proceseze un astfel de volum este o sarcină imposibilă.
Experții în tehnologie digitală, precum fondatorul Tech Whisperer Limited, Jasprit Bindra, cred, de asemenea, în viitorul strălucit al AI în medicină. La maratonul educațional „Cunoașterea. Primul" al societății ruse "Cunoașterea" el sugeratcă AI are șansa de a revoluționa medicina, așa cum a făcut cândva penicilina, și de a deveni un asistent indispensabil în implementarea programelor de sănătate ale ONU. De asemenea, potrivit lui Bindra, cea de-a cincea versiune a modelului de limbaj al rețelei neuronale GPT, care va fi lansată la sfârșitul anului 2023, va face față interpretării analizelor și selectării tratamentului mai rapid decât medicii.
3. Fizică
AI în fizică a fost folosită de multă vreme pentru a analiza big data. Și are multe de care să fie mândru. În 2012, modelele de învățare automată au ajutat personalul Centrului European de Cercetare Nucleară CERN deschis bosonul Higgs. Sarcina AI a fost să analizeze fluxul nesfârșit de semnale de la Large Hadron Collider, să caute semne ale acestei particule elementare și să le marcheze.
În viitor, AI poate simplifica rezolvarea problemelor cuantice. Dovada în acest sens este munca cercetătorilor din New York: au creat și antrenat un algoritm care scurtat calcule ale modelului Hubbard de la 100.000 de ecuații la patru. Precizia calculelor nu a fost afectată de acest lucru.
O altă sarcină posibilă a AI în viitor este căutarea unor noi legi fizice. Pentru ca acest lucru să devină realitate, avem nevoie de un algoritm care poate determina variabilele de stare. Și oamenii de știință de la Universitatea Columbia au asta s-a întâmplat. Inteligența lor artificială a putut ghici independent ce anume antrenează pendulul și lampa cu lavă, precum și de ce șemineul arde. Dintre intrări, instrumentul avea doar înregistrări video. Variabilele propuse de inteligența artificială nu au coincis întotdeauna cu cele cu care fizicienii înșiși erau obișnuiți. Oamenii de știință au ajuns la concluzia că AI are șansa de a arăta oamenilor forțele motrice necunoscute anterior ale naturii și de a le împinge la noi concluzii care ar putea schimba atât știința, cât și înțelegerea noastră asupra lumii.
4. Astronomie
Galaxiile, planetele, stelele și alte obiecte spațiale sunt uriașe în realitate, dar pe fotografiile la scară mare de la un telescop arată ca niște firimituri. Este nevoie de mult timp pentru a le găsi pe cont propriu. AI îi ajută pe oamenii de știință să facă față mult mai rapid. De exemplu, platforma poate analiza imagini din spațiu Morfeuantrenat pe cadre de la telescopul Hubble. Abilități de detectiv AI voi util mai ales în căutarea exoplanetelor, adică a corpurilor cerești care se află în afara sistemului solar.
Oamenii de știință de la Observatorul Astrofizic Smithsonian folosesc, de asemenea, inteligența artificială vânătoare pentru evenimente cosmice pe termen scurt, cum ar fi supernovele și monitorizează schimbările vremii la Soare. Pentru ultima sarcină, rețeaua neuronală trebuie să colecteze 1,5 terabytes de informații pe zi.
Oamenii de știință folosesc, de asemenea, inteligența artificială pentru a crea imagini ale galaxiilor inexistente. Arată înfricoșător de realist. NASA în 2021 culcat pe site-ul său un colaj de 225 de imagini, dintre care doar una a fost realizată cu un telescop. Este aproape imposibil să găsești originalul printre falsuri. Dar oamenii de știință au nevoie de poze și modele false nu doar pentru a face farse iubitorilor de spațiu neprofesioniști. Cu ajutorul lor, rețeaua neuronală învață și testează ipoteze: verifică modul în care un obiect spațial similar cu o proiecție se va comporta în diferite condiții.
5. Ecologie
Pentru ecologiști, inteligența artificială este utilă în primul rând pentru capacitatea sa de a colecta și analiza date. De exemplu, în 2022, UNEP (Programul Națiunilor Unite pentru Mediu) a lansat o platformă digitală bazată pe inteligență artificială. WESP. Algoritmii săi colectează informații de la diferiți senzori din întreaga lume, analizează și vizualizează. Și toate acestea în timp real. În special, instrumentul monitorizează modificarea masei ghețarilor și a concentrației de dioxid de carbon din atmosferă. În plus, WESP oferă prognoze.
Există și alte instrumente AI care operează în ecosistemul UNEP. Platformă IMEO monitorizează emisiile de metan și GIME - pentru poluarea aerului.
Inteligența artificială este capabilă să simplifice și să controleze ecosistemele. Deci, programul de învățare automată de anul acesta va ajuta oamenii de știință din Anglia monitorizează comunitatea de plancton non-stop. Așa că vor verifica modul în care aceste creaturi sunt afectate de schimbările de mediu.