5 dziedzin nauki, w których sztuczna inteligencja już pomaga w dokonywaniu wielkich odkryć
Miscellanea / / May 15, 2023
Naukowcy powierzają sztucznej inteligencji najbardziej czasochłonne i czasochłonne zadania, aby umożliwić to, co wcześniej wydawało się prawie nierealne.
1. Fabuła
Historycy już zlecają sztucznej inteligencji badanie manuskryptów. Szybciej radzi sobie z tym zadaniem, poza tym nie widzi problemu w słabej czytelności: dziwne pismo autora, pożółkły papier czy wyblakły atrament nie przeszkadzają mu w pracy. Jednocześnie potrafi rozpoznać nie tylko wyrazy i zdania, ale również strukturę tekstu – obserwuje podział na akapity, rozdziały i akapity.
Przykładem takiej współpracy historyków z AI jest rosyjski projekt "Cyfrowy Piotruś». Sieć neuronowa jest przeszkolona w zakresie pisma Piotra I iw ciągu kilku minut rozszyfrowuje wszelkie odręczne teksty cesarza. Innym podobnym narzędziem jest platforma austriacka Transcribus. Potrafi rozpoznawać różne języki i pismo odręczne, ale najpierw wymaga kalibracji: sieć neuronowa bada kilka stron tekstu, przechodzi przez kilka poprawek, a następnie zaczyna działać dokładnie i szybko.
Moce AI umożliwić analizować duże ilości informacji: nie tylko teksty, ale także różne diagramy i rysunki. Naukowcy mogą na przykład poinstruować sieć neuronową, aby znalazła wszystkie tłumaczenia i objaśnienia jednego tekstu w różnych książkach.
Sztuczna inteligencja potrafi także uzupełniać luki w starych dokumentach oraz określać czas i miejsce ich powstania. Takie platformy obejmują Itaka. Na przykład wyjaśniła datę powstania niektórych starożytnych greckich dekretów. Wcześniej uważano, że zostały napisane w 446 pne. e. AI widziała wzorce wskazujące na 421 pne. mi.
2. Medycyna
AI w medycynie przyspiesza pracę zarówno lekarzy, jak i naukowców. Jako pierwszy pomaga w diagnozie: szybko studia seansów, wyszukuje potrzebne znaczniki i udziela odpowiedzi, która następnie jest interpretowana przez specjalistów. Sztuczna inteligencja w moskiewskich klinikach używać od 2020 r. do analizowania wyników zdjęć rentgenowskich, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego.
Jest prawdopodobne, że wkrótce algorytmy będą w stanie wykrywać również rzadkie choroby. Podobne mechanizmy są już badane. Na przykład naukowcy z Harvard Medical School Utworzony Narzędzie SISH, które klasyfikuje różne typy nowotworów złośliwych. W ramach eksperymentu sztuczna inteligencja przestudiowała około 22 000 obrazów i szybko podzieliła je na ponad 50 kategorii.
Naukowcy w laboratoriach sztucznej inteligencji ułatwiać prace nad rozwojem leków i szczepionek. Oblicza różne kombinacje substancji aktywnych i podaje szacowany procent ich skuteczności. W rezultacie nie musisz spędzać lat na testowaniu z góry nieudanych opcji. Jest już aktywnie wykorzystywany. Na rok 2021 tylko dla Departamentu Zdrowia USA wszedł ponad 100 aplikacji do zatwierdzania leków opracowanych przy użyciu sztucznej inteligencji.
Jednym z medycznych asystentów w tworzeniu leków jest sieć neuronowa AlphaFold, wybudowany struktura ponad 200 milionów białek. Dzięki jej pracy naukowcy z University of Oxford zidentyfikowane struktury kluczowego białka pasożyta malarii, co pomogłoby wzmocnić szczepionkę przeciwko tej chorobie. Wcześniejsze badania z wykorzystaniem krystalografii rentgenowskiej nie pozwalały na to.
AI również używać unowocześnić terapię genową. W przyszłości on dostarczać i szybsze wygodne badanie ludzkiego genomu. Naukowcy sugerują, że w ciągu dekady badania w tej dziedzinie wygenerują do 40 eksabajtów (kwintylionów bajtów) danych: dla osoby przetworzenie takiej ilości jest zadaniem niemożliwym.
Eksperci w dziedzinie technologii cyfrowych, tacy jak założyciel Tech Whisperer Limited, Jasprit Bindra, również wierzą w świetlaną przyszłość sztucznej inteligencji w medycynie. W maratonie edukacyjnym „Wiedza. Pierwsza” rosyjskiego społeczeństwa „Wiedza” on zasugerowałże AI ma szansę zrewolucjonizować medycynę, jak kiedyś penicylina, i stać się niezastąpionym pomocnikiem w realizacji programów zdrowotnych ONZ. Również według Bindry piąta wersja modelu języka sieci neuronowej GPT, która zostanie wydana pod koniec 2023 roku, szybciej niż lekarze poradzi sobie z interpretacją analiz i doborem leczenia.
3. Fizyka
Sztuczna inteligencja w fizyce jest od dawna wykorzystywana do analizy dużych zbiorów danych. A ma się czym pochwalić. W 2012 roku modele uczenia maszynowego pomogły pracownikom Europejskiego Centrum Badań Jądrowych CERN otwarty Bozon Higgsa. Zadaniem AI było analizowanie niekończącego się strumienia sygnałów z Wielkiego Zderzacza Hadronów, szukanie śladów tej cząstki elementarnej i oznaczanie ich.
W przyszłości sztuczna inteligencja może uprościć rozwiązywanie problemów kwantowych. Dowodem na to jest praca naukowców z Nowego Jorku: stworzyli i wytrenowali algorytm, który skrócony obliczenia modelu Hubbarda od 100 000 równań do czterech. Nie miało to wpływu na dokładność obliczeń.
Innym możliwym zadaniem AI w przyszłości jest poszukiwanie nowych praw fizycznych. Aby to urzeczywistnić, potrzebujemy algorytmu, który może określić zmienne stanu. A naukowcy z Columbia University mają to stało się. Ich sztuczna inteligencja była w stanie samodzielnie odgadnąć, co napędza wahadło i lampę lawową, a także dlaczego kominek się pali. Z wejść instrument miał tylko nagrania wideo. Zmienne proponowane przez sztuczną inteligencję nie zawsze pokrywały się z tymi, do których przywykli sami fizycy. Naukowcy doszli do wniosku, że sztuczna inteligencja ma szansę pokazać ludziom nieznane wcześniej siły napędowe natury i popchnąć ich do nowych wniosków, które prawdopodobnie zmienią zarówno naukę, jak i nasze rozumienie świata.
4. Astronomia
Galaktyki, planety, gwiazdy i inne obiekty kosmiczne są w rzeczywistości ogromne, ale na wielkoformatowych zdjęciach z teleskopu wyglądają jak okruchy. Znalezienie ich na własną rękę zajmuje dużo czasu. Sztuczna inteligencja pomaga naukowcom radzić sobie znacznie szybciej. Na przykład platforma może analizować obrazy z kosmosu Morfeusztrenowane na klatkach z teleskopu Hubble'a. Umiejętność detektywa AI będzie szczególnie przydatne w poszukiwaniu egzoplanet, czyli ciał niebieskich znajdujących się poza Układem Słonecznym.
Naukowcy ze Smithsonian Astrophysical Observatory również wykorzystują sztuczną inteligencję do polowanie do krótkoterminowych wydarzeń kosmicznych, takich jak wybuchy supernowych, i monitorować zmiany pogody na Słońcu. Do ostatniego zadania sieć neuronowa musi zebrać 1,5 terabajta informacji dziennie.
Naukowcy wykorzystują również sztuczną inteligencję do tworzenia obrazów nieistniejących galaktyk. Wygląda to przerażająco realistycznie. NASA w 2021 r rozłożony na swojej stronie internetowej kolaż 225 zdjęć, z których tylko jedno zostało zrobione przez teleskop. Znalezienie oryginału wśród podróbek jest prawie niemożliwe. Ale naukowcy potrzebują fałszywych zdjęć i modeli nie tylko po to, by płatać figle nieprofesjonalnym miłośnikom kosmosu. Z ich pomocą sieć neuronowa uczy się i testuje hipotezy: sprawdzają, jak obiekt kosmiczny podobny do projekcji będzie się zachowywał w różnych warunkach.
5. Ekologia
Dla ekologów sztuczna inteligencja jest przydatna przede wszystkim ze względu na jej zdolność do gromadzenia i analizowania danych. Na przykład w 2022 r. UNEP (Program Narodów Zjednoczonych ds. Ochrony Środowiska) uruchomił platformę cyfrową opartą na sztucznej inteligencji WESP. Jego algorytmy zbierają informacje z różnych czujników na całym świecie, analizują je i wizualizują. A wszystko to w czasie rzeczywistym. W szczególności instrument monitoruje zmianę masy lodowców i stężenie dwutlenku węgla w atmosferze. Ponadto WESP zapewnia prognozy.
Istnieją inne narzędzia AI działające w ramach ekosystemu UNEP. Platforma IMEO monitoruje emisje metanu i KLEJNOTY - za zanieczyszczenie powietrza.
Sztuczna inteligencja jest w stanie uprościć i kontrolować ekosystemy. A więc tegoroczny program uczenia maszynowego pomoże Naukowcy z Anglii przez całą dobę monitorują społeczność planktonu. Sprawdzą więc, jak na te stworzenia wpływają zmiany środowiskowe.