5 oblastí vědy, kde umělá inteligence již pomáhá k velkým objevům
Různé / / May 15, 2023
Vědci svěřují umělé inteligenci ty nejnáročnější a nejnáročnější úkoly, aby umožnila to, co se dříve zdálo téměř nereálné.
1. Příběh
Historici již pověřují AI studiem rukopisů. S tímto úkolem se vyrovná rychleji, kromě toho nevidí problém ve špatné čitelnosti: podivný rukopis autora, zažloutlý papír nebo vybledlý inkoust mu při práci neruší. Dokáže přitom rozeznávat nejen slova a věty, ale i strukturu textu – dodržuje členění na odstavce, kapitoly a odstavce.
Příkladem takové spolupráce mezi historiky a AI je ruský projekt “Digitální Petr». Neuronová síť je trénována v rukopisu Petra I. a během několika minut dešifruje všechny ručně psané texty císaře. Dalším podobným nástrojem je rakouská platforma Transcribus. Dokáže rozpoznat různé jazyky a rukopis, ale nejprve vyžaduje kalibraci: neuronová síť prostuduje několik stránek textu, projde několika revizemi a poté začne pracovat přesně a rychle.
schopnosti AI dovolit analyzovat velké množství informací: nejen texty, ale i různá schémata a nákresy. Vědci mohou nařídit neuronové síti, řekněme, najít všechny překlady a výklady jednoho textu v různých knihách.
AI je také schopna vyplnit mezery ve starých dokumentech a určit dobu a místo jejich vzniku. Mezi takové platformy patří Ithaka. Objasnila například datum vzniku některých starověkých řeckých dekretů. Dříve se věřilo, že byly napsány v roce 446 před naším letopočtem. e., AI viděl vzory ukazující na 421 př.nl. E.
2. Lék
AI v medicíně urychluje práci lékařů i vědců. Jako první pomáhá s diagnózou: rychle studie screening, hledá potřebné markery a dává odpověď, která je následně interpretována specialisty. Umělá inteligence na moskevských klinikách použití od roku 2020 analyzovat výsledky rentgenových, CT a MRI.
Je pravděpodobné, že algoritmy budou brzy schopny detekovat i vzácná onemocnění. Podobné mechanismy se již studují. Například vědci z Harvard Medical School vytvořené Nástroj SISH, který klasifikuje různé typy maligních nádorů. V rámci experimentu umělá inteligence studovala asi 22 000 obrázků a rychle je rozdělila do více než 50 kategorií.
Vědci v laboratořích umělé inteligence usnadňuje práce na vývoji léků a vakcín. Vypočítává různé kombinace účinných látek a uvádí odhadované procento jejich účinnosti. V důsledku toho nemusíte strávit roky testováním neúspěšných možností předem. Již se aktivně využívá. Pro rok 2021 pouze americkému ministerstvu zdravotnictví přišel více než 100 aplikací pro schválení léků vyvinutých s AI.
Jedním z lékařských pomocníků při vytváření léků je neuronová síť AlphaFold, postavený struktura více než 200 milionů proteinů. Díky její práci vědci na univerzitě v Oxfordu identifikované struktura klíčové bílkoviny v parazitu malárie, která by pomohla posílit vakcínu proti této nemoci. Předchozí studie využívající rentgenovou krystalografii to neumožňovaly.
AI také použití modernizovat genovou terapii. V budoucnu on poskytnout a rychlejší pohodlné studium lidského genomu. Vědci předpokládají, že během deseti let výzkum v této oblasti vygeneruje až 40 exabajtů (kvintilionů bajtů) dat: pro člověka je zpracování takového objemu nemožným úkolem.
Odborníci na digitální technologie, jako je zakladatel společnosti Tech Whisperer Limited Jasprit Bindra, také věří ve světlou budoucnost umělé inteligence v medicíně. Na vzdělávacím maratonu „Knowledge. První" z ruské společnosti "Znalosti" on navrhlže AI má šanci způsobit revoluci v medicíně, jako kdysi penicilin, a stát se nepostradatelným pomocníkem při zavádění zdravotnických programů OSN. Také pátá verze jazykového modelu neuronové sítě GPT, která bude vydána na konci roku 2023, si podle Bindry poradí s interpretací analýz a výběrem léčby rychleji než lékaři.
3. Fyzika
AI ve fyzice se již dlouho používá k analýze velkých dat. A má se čím pochlubit. Modely strojového učení pomohly v roce 2012 pracovníkům Evropského centra pro jaderný výzkum CERN OTEVŘENO Higgsův boson. Úkolem AI bylo analyzovat nekonečný proud signálů z Velkého hadronového urychlovače, hledat známky této elementární částice a označit je.
V budoucnu může AI zjednodušit řešení kvantových problémů. Důkazem toho je práce výzkumníků z New Yorku: vytvořili a vytrénovali algoritmus, který zkrácena výpočty Hubbardova modelu ze 100 000 rovnic na čtyři. Přesnost výpočtů tím nebyla ovlivněna.
Dalším možným úkolem AI do budoucna je hledání nových fyzikálních zákonů. Aby se to stalo skutečností, potřebujeme algoritmus, který dokáže určit stavové proměnné. A vědci z Kolumbijské univerzity to mají Stalo. Jejich umělá inteligence dokázala nezávisle odhadnout, co pohání kyvadlo a lávovou lampu, a také proč hoří krb. Ze vstupů měl nástroj pouze videozáznamy. Proměnné navržené umělou inteligencí se ne vždy shodovaly s těmi, na které byli sami fyzici zvyklí. Vědci došli k závěru, že umělá inteligence má šanci ukázat lidem dříve neznámé hnací síly přírody a dotlačit je k novým závěrům, které pravděpodobně změní vědu i naše chápání světa.
4. Astronomie
Galaxie, planety, hvězdy a další vesmírné objekty jsou ve skutečnosti obrovské, ale na velkoplošných fotografiích z dalekohledu vypadají jako drobky. Najít je sami zabere hodně času. AI pomáhá vědcům vyrovnat se mnohem rychleji. Platforma může například analyzovat snímky z vesmíru Morpheustrénovaný na snímcích z Hubbleova teleskopu. Detektivní schopnost AI vůle užitečné zejména při hledání exoplanet, tedy nebeských těles, která jsou mimo sluneční soustavu.
Vědci ze Smithsonian Astrophysical Observatory také používají AI lov pro krátkodobé kosmické události jako supernovy a sledování změn počasí na Slunci. Pro poslední úkol musí neuronová síť nasbírat 1,5 terabajtu informací za den.
Vědci také používají AI k vytváření snímků neexistujících galaxií. Vypadá to děsivě realisticky. NASA v roce 2021 rozložené na svém webu koláž 225 snímků, z nichž pouze jeden byl pořízen dalekohledem. Najít originál mezi padělky je téměř nemožné. Ale vědci potřebují falešné obrázky a modely, nejen aby si dělali žerty z neprofesionálních milovníků vesmíru. S jejich pomocí se neuronová síť učí a testuje hypotézy: ověřují, jak se bude vesmírný objekt podobný projekci chovat v různých podmínkách.
5. Ekologie
Pro ekology je umělá inteligence užitečná především pro svou schopnost shromažďovat a analyzovat data. Například v roce 2022 spustil UNEP (Program OSN pro životní prostředí) digitální platformu poháněnou umělou inteligencí. WESP. Jeho algoritmy shromažďují informace z různých senzorů po celém světě, analyzují a vizualizují. A to vše v reálném čase. Přístroj sleduje zejména změnu hmotnosti ledovců a koncentraci oxidu uhličitého v atmosféře. Kromě toho WESP poskytuje předpovědi.
V rámci ekosystému UNEP fungují další nástroje umělé inteligence. Plošina IMEO monitoruje emise metanu a GEMS - za znečištění ovzduší.
Umělá inteligence je schopna zjednodušit a ovládat ekosystémy. Takže letošní program strojového učení pomůže vědci z Anglie sledují planktonovou komunitu nepřetržitě. Zkontrolují tedy, jak tyto tvory ovlivňují změny prostředí.