As redes neurais de última geração estão substituindo parcialmente os cientistas: elas conduzem experimentos, diagnosticam doenças, revelam padrões, apresentam e testam hipóteses. Eles são usados onde os volumes de dados excedem qualquer capacidade humana. Que questões científicas ajudaram a resolver a inteligência artificial - no material RIA Novosti.
Adão e Eva
O primeiro robô cientista foi criado em 2009 por especialistas britânicos sob a liderança do Professor Ross King, então funcionário da Universidade de Aberystwyth. Seu “cérebro” era um programa de rede neural usando quatro PCs e controlando equipamentos de laboratório. A criatura virtual foi chamada de "Adam".
Uma rede neural é um programa de computador que analisa grandes quantidades de dados em grande velocidade, procurando características e padrões comuns entre eles. Ao contrário da modelagem, as redes neurais não precisam de hipóteses científicas - elas próprias as constroem e testam. Os cientistas usam essa propriedade para descobrir a probabilidade de um cenário. Isso economiza significativamente tempo e capacidade de computação, o que é muito mais necessário, por exemplo, em simulação de computador. Os cientistas forneceram a Adam cepas de fermento de padeiro com vários genes desativados. O próprio robô cultivou culturas dessas linhagens mutantes e monitorou como elas se desenvolvem sem certas enzimas, pelas quais os genes desligados são responsáveis. O cérebro artificial aprendeu com os primeiros experimentos e subsequentemente planejou novos com mais eficiência. O robô pode realizar mil experimentos por dia. Como resultado, ele apresentou duas dúzias de hipóteses sobre genes que codificam 13 enzimas. Os cientistas então realizaram experimentos manuais e confirmaram as suposições de Adam para 12 genes. Quase uma década depois, King e seus colegas desenvolveram outro robô cientista, Eve. Ela separa vários compostos e procura aqueles que são promissores como drogas. A máquina é capaz de examinar dez mil substâncias por dia. A primeira descoberta de "Eva" era um composto químico com propriedades anticâncer, que também era eficaz contra o agente causador da malária. Para a triagem, "Eva" usa sistemas inteligentes baseados em leveduras geneticamente modificadas. Quase uma década depois, King e seus colegas desenvolveram outro robô cientista, Eve. Ela separa vários compostos e procura aqueles que são promissores como drogas. A máquina é capaz de examinar dez mil substâncias por dia. A primeira descoberta de "Eva" era um composto químico com propriedades anticâncer, que também era eficaz contra o agente causador da malária. Para a triagem, "Eva" usa sistemas inteligentes baseados em leveduras geneticamente modificadas. Quase uma década depois, King e seus colegas desenvolveram outro robô cientista, Eve. Ela separa vários compostos e procura aqueles que são promissores como drogas. A máquina é capaz de examinar dez mil substâncias por dia. A primeira descoberta de "Eva" era um composto químico com propriedades anticâncer, que também era eficaz contra o agente causador da malária. Para a triagem, "Eva" usa sistemas inteligentes baseados em leveduras geneticamente modificadas. Para a triagem, "Eva" usa sistemas inteligentes baseados em leveduras geneticamente modificadas. Para a triagem, "Eva" usa sistemas inteligentes baseados em leveduras geneticamente modificadas.
Marcadores de longevidade e tabagismo
No ano passado, cientistas de vários países, incluindo a Rússia, representada pela equipe da Universidade ITMO (São Petersburgo), publicaram um artigo sobre como determinar a idade de uma pessoa por meio de um exame bioquímico de sangue. Para fazer isso, eles treinaram a rede neural e, em seguida, forneceram amostras de mais de 120.000 exames de sangue de pacientes do Canadá, Coreia do Sul e Europa Oriental para pesquisa. O programa conhecia apenas nacionalidade, sexo e duas dezenas de parâmetros bioquímicos do sangue. Isso foi o suficiente para estabelecer a idade de cada paciente com boa precisão. Em janeiro deste ano, a mesma equipe de cientistas apresentou novos resultados: a inteligência artificial que treinaram foi capaz de calcular, usando os parâmetros bioquímicos do sangue, se uma pessoa fuma ou não. Cientistas colocaram à disposição da rede neural um banco de dados de quase 150 mil exames de sangue de pacientes da província de Alberta (Canadá), que antes eram anônimos. O programa só conhecia o sexo das pessoas. A rede neural enfrentou com sucesso a tarefa e aprendeu a isolar os fumantes. Além disso, ela encontrou indícios que indicavam a verdadeira, ou seja, a idade biológica da pessoa, e não cronológica (conforme o passaporte). Descobriu-se que as mulheres fumantes envelheciam biologicamente duas vezes mais rápido que as não fumantes, e os homens - uma vez e meia. Descobriu-se que as mulheres fumantes envelheciam biologicamente duas vezes mais rápido que as não fumantes, e os homens - uma vez e meia. Descobriu-se que as mulheres fumantes envelheciam biologicamente duas vezes mais rápido que as não fumantes, e os homens - uma vez e meia.
Rede neural anticâncer
Vídeo promocional:
Cientistas de Stanford (EUA) usaram a capacidade das redes neurais para analisar imagens, que são essencialmente um conjunto de dados digitais. Eles treinaram o programa de fotos para distinguir entre carcinoma e melanoma, tumores malignos que indicam câncer.
O programa examinou cerca de 130 mil imagens de várias formações da pele, marcadas pelo tipo de doença ou como manchas comuns, queratomas e padrões deduzidos. Os resultados foram verificados por duas dúzias de dermatologistas: eles se mostraram bastante precisos. Agora, para fazer um diagnóstico inicial, basta enviar uma foto de uma neoplasia de pele para o médico a partir de um smartphone. E então - dependendo da resposta - decida se quer fazer uma biópsia para estabelecer um diagnóstico com precisão. A inteligência artificial também é usada no OncoTarget Center for Personalized Oncology da Sechenov University (Moscou). Lá eles criam um modelo digital do paciente - são informações completas sobre sua doença, as características genéticas do tumor. Os cientistas esperam que a rede neural, analisando matrizes de dados, otimize o tratamento para cada paciente.
Em busca dos mistérios do universo
A inteligência artificial abre grandes perspectivas para os astrônomos, que literalmente engasgam com a abundância de dados obtidos como resultado de observações. Numerosas missões espaciais, telescópios orbitais e terrestres geraram muito mais deles do que os humanos serão capazes de processar em breve. Kevin Schawinski, do Instituto de Física de Partículas e Astrofísica da Escola Técnica Superior da Suíça, em Zurique, acredita que as redes neurais irão revolucionar a astronomia. Ele e seus colegas testaram a inteligência artificial na análise de dados sobre a taxa de formação de estrelas binárias para entender por que ela diminui nas galáxias quando as condições externas mudam. Os astrônomos treinaram a rede neural usando uma série de imagens de galáxias. Da mesma forma que o programa pode descrever como será o rosto de uma pessoa na velhice,também pode alterar a aparência de uma galáxia à medida que ela entra em um grupo ou aglomerado. Os resultados do trabalho da rede neural coincidiram com as observações. Em 2017, uma rede neural de autoaprendizagem criada pelo Google ajudou a NASA a descobrir um novo exoplaneta. A análise de dados do telescópio orbital Kepler revelou um planeta rochoso apenas trinta por cento maior do que a Terra orbitando a estrela Kepler-90 na constelação de Draco. No entanto, o planeta estava muito perto da estrela para a vida. Anteriormente, a rede neural já encontrou o sexto planeta no sistema estelar Kepler-80. Tudo isso é resultado do processamento de sinais de luz fraca que apenas um programa de computador pode capturar.ajudou a NASA a descobrir um novo exoplaneta. A análise de dados do telescópio orbital Kepler revelou um planeta rochoso apenas trinta por cento maior do que a Terra orbitando a estrela Kepler-90 na constelação de Draco. No entanto, o planeta estava muito perto da estrela para a vida. Anteriormente, a rede neural já encontrou o sexto planeta no sistema estelar Kepler-80. Tudo isso é resultado do processamento de sinais de luz fraca que apenas um programa de computador pode capturar.ajudou a NASA a descobrir um novo exoplaneta. A análise de dados do telescópio orbital Kepler revelou um planeta rochoso apenas trinta por cento maior que a Terra, orbitando o Kepler-90 na constelação de Draco. No entanto, o planeta estava muito perto da estrela para a vida. Anteriormente, a rede neural já encontrou o sexto planeta no sistema estelar Kepler-80. Tudo isso é resultado do processamento de sinais de luz fraca que apenas um programa de computador pode capturar. Anteriormente, a rede neural já encontrou o sexto planeta no sistema estelar Kepler-80. Tudo isso é resultado do processamento de sinais de luz fraca que apenas um programa de computador pode capturar. Anteriormente, a rede neural já encontrou o sexto planeta no sistema estelar Kepler-80. Tudo isso é resultado do processamento de sinais de luz fraca que apenas um programa de computador pode capturar.
Tatiana Pichugina
