Rețelele neuronale de ultimă generație înlocuiesc parțial oamenii de știință: desfășoară experimente, diagnostică boli, dezvăluie tipare, înaintează și testează ipoteze. Sunt utilizate acolo unde volumele de date depășesc orice capacitate umană. Ce probleme științifice au ajutat la rezolvarea inteligenței artificiale - în materialul RIA Novosti.
Adam si Eva
Primul om de știință robot a fost creat în 2009 de specialiști britanici sub conducerea profesorului Ross King, apoi un angajat al Universității din Aberystwyth. „Creierul” său a fost un program de rețea neuronală folosind patru computere și controlul echipamentelor de laborator. Creatura virtuală a fost numită „Adam”.
O rețea neuronală este un program de calculator care analizează cantități mari de date cu mare viteză, căutând caracteristici și modele comune în ele. Spre deosebire de modelare, rețelele neuronale nu au nevoie de ipoteze științifice - le construiesc ele însele și le testează ele însele. Oamenii de știință folosesc această proprietate pentru a afla cât de probabil este un scenariu. Acest lucru economisește semnificativ timp și putere de calcul, ceea ce este necesar mult mai mult în, de exemplu, simularea computerului. Oamenii de știință i-au furnizat lui Adam tulpini de drojdie de brutar cu diverse gene dezactivate. Robotul însuși a cultivat culturi ale acestor tulpini mutante și a monitorizat modul în care se dezvoltă fără anumite enzime, pentru care genele dezactivate sunt responsabile. Creierul artificial a învățat din primele experimente și, ulterior, a planificat altele mai eficiente. Robotul ar putea conduce o mie de experimente pe zi. Drept urmare, el a prezentat două duzini de ipoteze despre genele care codifică 13 enzime. Apoi, oamenii de știință au efectuat experimente manuale și au confirmat ghicirile lui Adam pentru 12 gene. Aproape un deceniu mai târziu, King și colegii săi au dezvoltat o altă om de știință robot, Eve. Ea sortează diferiți compuși și caută care sunt promițători ca medicamente. Mașina este capabilă să examineze zece mii de substanțe pe zi. Prima descoperire a „Eva” a fost un compus chimic cu proprietăți anti-cancer, care a fost eficient și împotriva agentului cauzal al malariei. Pentru screening "Eva" folosește sisteme inteligente bazate pe drojdie modificată genetic. Aproape un deceniu mai târziu, King și colegii săi au dezvoltat o altă om de știință robot, Eve. Ea sortează diferiți compuși și caută care sunt promițători ca medicamente. Mașina este capabilă să examineze zece mii de substanțe pe zi. Prima descoperire a „Eva” a fost un compus chimic cu proprietăți anti-cancer, care a fost eficient și împotriva agentului cauzal al malariei. Pentru screening "Eva" folosește sisteme inteligente bazate pe drojdie modificată genetic. Aproape un deceniu mai târziu, King și colegii săi au dezvoltat o altă om de știință robot, Eve. Ea sortează diferiți compuși și caută care sunt promițători ca medicamente. Mașina este capabilă să examineze zece mii de substanțe pe zi. Prima descoperire a „Eva” a fost un compus chimic cu proprietăți anti-cancer, care a fost eficient și împotriva agentului cauzal al malariei. Pentru screening "Eva" folosește sisteme inteligente bazate pe drojdie modificată genetic. Pentru screening "Eva" folosește sisteme inteligente bazate pe drojdie modificată genetic. Pentru screening "Eva" folosește sisteme inteligente bazate pe drojdie modificată genetic.
Markeri de longevitate și fumat
Anul trecut, oamenii de știință din mai multe țări, inclusiv Rusia, reprezentată de personalul Universității ITMO (Sankt Petersburg), au publicat o lucrare despre cum să determine vârsta unei persoane folosind un test de sânge biochimic. Pentru a face acest lucru, ei au instruit rețeaua neuronală și apoi i-au dat probe de peste 120.000 de analize de sânge de la pacienți din Canada, Coreea de Sud și Europa de Est pentru cercetare. Programul cunoștea doar naționalitatea, sexul și două duzini de parametri biochimici ai sângelui. Acest lucru a fost suficient pentru a stabili vârsta fiecărui pacient cu o precizie bună. În ianuarie a acestui an, aceeași echipă de oameni de știință a prezentat noi rezultate: inteligența artificială pe care au instruit-o a fost capabilă să calculeze, pe baza parametrilor biochimici ai sângelui, indiferent dacă o persoană fumează sau nu. Oamenii de știință au pus la dispoziția rețelei neuronale o bază de date de aproape 150 de mii de analize de sânge ale pacienților din provincia Alberta (Canada), care anterior au fost făcute anonime. Programul nu știa decât sexul oamenilor. Rețeaua neuronală a făcut față cu succes sarcinii și a învățat să izoleze fumătorii. Mai mult, ea a găsit semne care indicau adevăratul, adică vârsta biologică a persoanei și nu cronologică (conform pașaportului). S-a dovedit că femeile fumătoare îmbătrâneau biologic de două ori mai repede decât nefumătorii, iar bărbații - de o dată și jumătate. S-a dovedit că femeile fumătoare îmbătrâneau biologic de două ori mai repede decât nefumătorii, iar bărbații - de o dată și jumătate. S-a dovedit că femeile fumătoare îmbătrâneau biologic de două ori mai repede decât nefumătorii, iar bărbații - de o dată și jumătate.
Rețea neuronală anti-cancer
Video promotional:
Oamenii de știință din Stanford (SUA) au folosit capacitatea rețelelor neuronale de a analiza imaginile, care sunt în esență un set de date digitale. Ei au antrenat programul foto pentru a distinge între carcinom și melanom, creșteri maligne care indică cancer.
Programul a examinat aproape 130 de mii de imagini cu diferite formațiuni pe piele, care au fost marcate de tipul bolii sau sub formă de alunițe obișnuite, keratoame și modele deduse. Rezultatele au fost verificate de două zeci de dermatologi: s-au dovedit a fi destul de exacte. Acum, pentru a realiza un diagnostic inițial, este suficient să trimiteți o fotografie cu un neoplasm cutanat medicului de la un smartphone. Și apoi - în funcție de răspuns - decideți să faceți o biopsie pentru a stabili cu exactitate un diagnostic. Inteligența artificială este folosită și la Centrul OncoTarget pentru Oncologie Personalizată din cadrul Universității Sechenov (Moscova). Acolo creează un model digital al pacientului - aceasta este informația completă despre boala sa, caracteristicile genetice ale tumorii. Oamenii de știință speră că rețeaua neuronală, care analizează tablourile de date, va optimiza tratamentul pentru fiecare pacient.
În căutarea misterelor universului
Inteligența artificială deschide mari perspective pentru astronomi, care literalmente sufocă abundența de date obținute ca urmare a observațiilor. Numeroase misiuni spațiale, orbitare și telescoape bazate pe sol au generat mult mai multe dintre ele decât oamenii vor putea prelucra în curând. Kevin Schawinski, de la Institutul de fizică a particulelor și astrofizică de la Școala Tehnică Elvețiană din Zurich, consideră că rețelele neuronale vor revoluționa astronomia. El și colegii săi au testat inteligența artificială în analizarea datelor privind rata de formare a stelelor binare pentru a înțelege de ce scade în galaxii atunci când se schimbă condițiile externe. Astronomii au antrenat rețeaua neuronală folosind o serie de imagini galaxice. În mod similar modului în care programul poate înfățișa cum va fi chipul unei persoane la bătrânețe,de asemenea, poate schimba aspectul unei galaxii, deoarece intră într-un grup sau un grup. Rezultatele activității rețelei neuronale au coincis cu observațiile. În 2017, o rețea neuronală de auto-învățare creată de Google a ajutat NASA să descopere un nou exoplanet. Analiza datelor de la telescopul orbitant Kepler a scos la iveală o planetă stâncoasă cu doar treizeci la sută mai mare decât Pământul, orbitând pe steaua Kepler-90 din constelația Draco. Cu toate acestea, planeta era prea aproape de stea pentru viață. Anterior, rețeaua neuronală a găsit deja a șasea planetă din sistemul stelelor Kepler-80. Toate acestea sunt rezultatul procesării semnalelor luminoase slabe pe care doar un program de calculator le poate prinde.a ajutat NASA să descopere un nou exoplanet. Analiza datelor de la telescopul orbitant Kepler a scos la iveală o planetă stâncoasă cu doar treizeci la sută mai mare decât Pământul, orbitând pe steaua Kepler-90 din constelația Draco. Cu toate acestea, planeta era prea aproape de stea pentru viață. Anterior, rețeaua neuronală a găsit deja a șasea planetă din sistemul stelelor Kepler-80. Toate acestea sunt rezultatul procesării semnalelor luminoase slabe pe care doar un program de calculator le poate prinde.a ajutat NASA să descopere un nou exoplanet. Analiza datelor de la telescopul orbitant Kepler a scos la iveală o planetă stâncoasă cu doar treizeci la sută mai mare decât Pământul, orbitând pe steaua Kepler-90 din constelația Draco. Cu toate acestea, planeta era prea aproape de stea pentru viață. Anterior, rețeaua neuronală a găsit deja a șasea planetă din sistemul stelelor Kepler-80. Toate acestea sunt rezultatul procesării semnalelor luminoase slabe pe care doar un program de calculator le poate prinde. Anterior, rețeaua neuronală a găsit deja a șasea planetă din sistemul stelelor Kepler-80. Toate acestea sunt rezultatul procesării semnalelor luminoase slabe pe care doar un program de calculator le poate prinde. Anterior, rețeaua neuronală a găsit deja a șasea planetă din sistemul stelelor Kepler-80. Toate acestea sunt rezultatul procesării semnalelor luminoase slabe pe care doar un program de calculator le poate prinde.
Tatiana Pichugina
