5 области науке у којима вештачка интелигенција већ помаже у стварању великих открића
мисцеланеа / / May 15, 2023
Научници поверавају вештачкој интелигенцији најзахтевније и дуготрајне задатке како би омогућили оно што је раније изгледало готово нереално.
1. Прича
Историчари већ наручују АИ да проучава рукописе. Он се брже носи са овим задатком, осим тога, не види проблем у лошој читљивости: ауторов чудан рукопис, пожутели папир или избледело мастило не ометају његов рад. Истовремено, уме да препозна не само речи и реченице, већ и структуру текста – посматра поделу на пасусе, поглавља и пасусе.
Пример такве сарадње између историчара и вештачке интелигенције је руски пројекат "Дигитал Петер». Неуронска мрежа је обучена за рукопис Петра И и за неколико минута дешифрује било који руком писани текст цара. Још један сличан алат је аустријска платформа Трансцрибус. Може да препозна различите језике и рукопис, али прво захтева калибрацију: неуронска мрежа проучава неколико страница текста, пролази кроз неколико ревизија, а затим почиње да ради тачно и брзо.
АИ моћи дозволити анализирају велике количине информација: не само текстове, већ и разне дијаграме и цртеже. Научници могу да упуте неуронској мрежи, рецимо, да пронађе све преводе и излагања једног текста у различитим књигама.
АИ такође може да попуни празнине у старим документима и одреди време и место њиховог настанка. Такве платформе укључују Итхаца. На пример, разјаснила је датум настанка неких древних грчких декрета. Раније се веровало да су написане 446. пре Христа. е., АИ је видео обрасце који указују на 421. пне. е.
2. Лек
АИ у медицини убрзава рад и лекара и научника. Он први помаже у дијагнози: брзо студијама скринингима, тражи потребне маркере и даје одговор, који потом тумаче специјалисти. Вештачка интелигенција у московским клиникама користити од 2020. за анализу резултата рендгенских снимака, ЦТ и МРИ.
Вероватно ће алгоритми ускоро моћи да открију и ретке болести. Слични механизми се већ проучавају. На пример, истраживачи са Харвардске медицинске школе створио СИСХ алат који класификује различите врсте малигних тумора. Као део експеримента, АИ је проучавао око 22.000 слика и брзо их распоредио у више од 50 категорија.
Научници у лабораторијама вештачке интелигенције олакшава рад на развоју лекова и вакцина. Он израчунава различите комбинације активних супстанци и извештава о процењеном проценту њихове ефикасности. Као резултат тога, не морате да трошите године на тестирање неуспешних опција унапред. Већ се активно користи. Само за 2021. Министарство здравља САД Дошао преко 100 апликација за одобрење лекова развијених са АИ.
Један од медицинских асистената у креирању лекова је АлпхаФолд неуронска мрежа, изграђен структура од више од 200 милиона протеина. Захваљујући њеном раду, научници са Универзитета у Оксфорду идентификован структуру кључног протеина у паразиту маларије, који би помогао да се ојача вакцина против болести. Претходне студије које су користиле рендгенску кристалографију то нису дозвољавале.
АИ такође користити да се модернизује генска терапија. У будућности, он обезбедити и брже удобно проучавање људског генома. Научници сугеришу да ће у року од једне деценије истраживање у овој области генерисати до 40 ексабајта (квинтилиона бајтова) података: за особу да обради такву количину је немогућ задатак.
Стручњаци за дигиталну технологију, као што је оснивач Тецх Вхисперер Лимитед Јасприт Биндра, такође верују у светлу будућност вештачке интелигенције у медицини. На образовном маратону „Знање. Први“ руског друштва „Знање“ он предложиода АИ има шансу да револуционише медицину, као што је то некада учинио пеницилин, и да постане незаобилазан помоћник у спровођењу здравствених програма УН. Такође, према речима Биндре, пета верзија језичког модела ГПТ неуронске мреже, која ће бити објављена крајем 2023. године, брже ће се од лекара носити са тумачењем анализа и избором лечења.
3. Стање
АИ у физици се дуго користи за анализу великих података. И има на шта да се поноси. У 2012. години, модели машинског учења помогли су особљу Европског центра за нуклеарна истраживања ЦЕРН отворен Хигсов бозон. Задатак АИ је био да анализира бескрајни ток сигнала са Великог хадронског сударача, потражи знакове ове елементарне честице и означи их.
У будућности, АИ може да поједностави решавање квантних проблема. Доказ за то је рад истраживача из Њујорка: креирали су и обучили алгоритам који скраћено прорачуни Хабардовог модела од 100.000 једначина до четири. То није утицало на тачност прорачуна.
Други могући задатак АИ у будућности је потрага за новим физичким законима. Да би ово постало стварност, потребан нам је алгоритам који може одредити променљиве стања. И научници са Универзитета Колумбија имају ово десило. Њихов АИ је могао самостално да погоди шта покреће клатно и лава лампу, као и зашто гори камин. Од улаза, инструмент је имао само видео записе. Променљиве које је предложила вештачка интелигенција нису се увек поклапале са онима на које су и сами физичари навикли. Научници су дошли до закључка да АИ има шансу да покаже људима раније непознате покретачке силе природе и гурне их на нове закључке који ће вероватно променити и науку и наше разумевање света.
4. Астрономија
Галаксије, планете, звезде и други свемирски објекти су огромни у стварности, али на великим фотографијама из телескопа изгледају као мрвице. Потребно је много времена да их сами пронађете. АИ помаже научницима да се носе много брже. На пример, платформа може да анализира слике из свемира Морпхеусобучени на рамовима са телескопа Хабл. АИ детективска вештина воља посебно корисно у потрази за егзопланетама, односно небеским телима која се налазе ван Сунчевог система.
Научници у Смитхсониан Астропхисицал опсерваторију такође користе вештачку интелигенцију ловити за краткорочне космичке догађаје као што су супернове и праћење промена времена на Сунцу. За последњи задатак, неуронска мрежа треба да прикупи 1,5 терабајта информација дневно.
Научници такође користе вештачку интелигенцију за креирање слика непостојећих галаксија. Изгледа застрашујуће реално. НАСА 2021 изложио на његовој веб страници колаж од 225 слика, међу којима је само једна снимљена телескопом. Готово је немогуће пронаћи оригинал међу фалсификатима. Али научницима су потребне лажне слике и модели не само да би се шалили непрофесионалним љубитељима свемира. Уз њихову помоћ, неуронска мрежа учи и тестира хипотезе: проверавају како ће се свемирски објекат сличан пројекцији понашати у различитим условима.
5. Екологија
За заштиту животне средине, вештачка интелигенција је првенствено корисна због своје способности да прикупља и анализира податке. На пример, 2022. године, УНЕП (Програм Уједињених нација за животну средину) покренуо је дигиталну платформу са вештачком интелигенцијом ВЕСП. Његови алгоритми прикупљају информације са различитих сензора широм света, анализирају и визуелизују. И све то у реалном времену. Конкретно, инструмент прати промену масе глечера и концентрације угљен-диоксида у атмосфери. Поред тога, ВЕСП даје прогнозе.
Постоје и други алати вештачке интелигенције који раде у оквиру екосистема УНЕП-а. Платформа ИМЕО прати емисију метана, и ГЕМС - за загађење ваздуха.
Вештачка интелигенција је у стању да поједностави и контролише екосистеме. Дакле, овогодишњи програм машинског учења помоћи ће научници из Енглеске даноноћно прате заједницу планктона. Тако ће проверити како на ова створења утичу промене животне средине.