5 teadusvaldkonda, kus tehisintellekt aitab juba suuri avastusi teha
Varia / / May 15, 2023
Teadlased usaldavad kõige aeganõudvamad ja aeganõudvamad ülesanded tehisintellektile, et teha võimalikuks see, mis varem tundus peaaegu ebareaalne.
1. Lugu
Ajaloolased tellivad juba tehisintellekti käsikirjade uurimiseks. Ta tuleb selle ülesandega kiiremini toime, pealegi ei näe ta probleemi halvas loetavuses: autori kummaline käekiri, koltunud paber või pleekinud tint ei sega tema tööd. Samas suudab ta ära tunda mitte ainult sõnu ja lauseid, vaid ka teksti ülesehitust - ta jälgib jaotust lõikudeks, peatükkideks ja lõikudeks.
Sellise ajaloolaste ja tehisintellekti vahelise koostöö näide on Venemaa projekt "Digitaalne Peeter». Närvivõrk on õpetatud Peeter I käekirja järgi ja dešifreerib mõne minutiga kõik keisri käsitsi kirjutatud tekstid. Teine sarnane tööriist on Austria platvorm Transkriptsioon. See suudab ära tunda erinevaid keeli ja käekirja, kuid esmalt vajab see kalibreerimist: närvivõrk uurib paar lehekülge teksti, läbib mitu redaktsiooni ning hakkab siis täpselt ja kiiresti tööle.
AI jõud lubama analüüsida suuri teabekoguseid: mitte ainult tekste, vaid ka erinevaid diagramme ja jooniseid. Teadlased saavad näiteks anda närvivõrgule korralduse leida erinevatest raamatutest ühe teksti kõik tõlked ja ekspositsioonid.
Tehisintellekt suudab täita ka lünki vanades dokumentides ning määrata nende tekkeaega ja -kohta. Sellised platvormid hõlmavad Ithaka. Näiteks selgitas ta mõne Vana-Kreeka dekreedi loomise kuupäeva. Varem arvati, et need on kirjutatud aastal 446 eKr. nt nägi tehisintellekt mustreid, mis viitasid aastale 421 eKr. e.
2. Ravim
AI meditsiinis kiirendab nii arstide kui ka teadlaste tööd. Tema on esimene, kes aitab diagnoosimisel: kiiresti uuringud sõeluuringud, otsib vajalikud markerid ja annab vastuse, mida seejärel tõlgendavad spetsialistid. Tehisintellekt Moskva kliinikutes kasutada aastast 2020 röntgeni-, CT- ja MRI tulemuste analüüsimiseks.
Tõenäoliselt suudavad algoritmid peagi tuvastada ka haruldasi haigusi. Sarnaseid mehhanisme juba uuritakse. Näiteks Harvardi meditsiinikooli teadlased loodud SISH-tööriist, mis klassifitseerib erinevat tüüpi pahaloomulisi kasvajaid. Katse raames uuris tehisintellekt umbes 22 000 pilti ja jagas need kiiresti enam kui 50 kategooriasse.
Teadlased tehisintellekti laborites hõlbustab tööd ravimite ja vaktsiinide väljatöötamisel. See arvutab välja erinevad toimeainete kombinatsioonid ja teatab nende efektiivsuse hinnangulise protsendi. Selle tulemusel ei pea te kulutama aastaid ebaõnnestunud valikute eelnevalt testimisele. Seda kasutatakse juba aktiivselt. 2021. aastaks ainult USA tervishoiuministeeriumile tuli üle 100 AI-ga välja töötatud ravimite heakskiitmise rakenduse.
Üks ravimite loomise abistajaid on AlphaFoldi närvivõrk, ehitatud rohkem kui 200 miljoni valgu struktuur. Tänu tema tööle Oxfordi ülikooli teadlased tuvastatud malaariaparasiidi võtmevalgu struktuur, mis aitaks tugevdada haigusevastast vaktsiini. Varasemad uuringud röntgenkristallograafiaga seda ei võimaldanud.
AI samuti kasutada geeniteraapia moderniseerimiseks. Tulevikus ta pakkuda ja inimese genoomi kiirem ja mugav uurimine. Teadlased viitavad sellele, et kümne aasta jooksul toodavad selle valdkonna uuringud kuni 40 eksabaiti (kvintiljonit baiti) andmeid: sellise mahu töötlemine on inimese jaoks võimatu ülesanne.
Digitehnoloogia eksperdid, nagu Tech Whisperer Limited asutaja Jasprit Bindra, usuvad samuti AI helgesse tulevikku meditsiinis. Haridusmaratonil „Teadmised. Vene seltsi "Teadmised" esimene" ta soovitaset tehisintellektil on võimalus teha revolutsiooniliselt meditsiin, nagu kunagi tegi penitsilliinil, ja saada asendamatuks abiliseks ÜRO terviseprogrammide elluviimisel. Samuti tuleb Bindra hinnangul analüüside tõlgendamise ja ravivalikuga arstidest kiiremini toime 2023. aasta lõpus ilmuv GPT närvivõrgu keelemudeli viies versioon.
3. Füüsika
Tehisintellekti on füüsikas kasutatud suurte andmete analüüsimiseks pikka aega. Ja tal on palju, mille üle uhke olla. 2012. aastal aitasid masinõppemudelid Euroopa tuumauuringute keskuse CERNi töötajaid avatud Higgsi boson. Tehisintellekti ülesandeks oli analüüsida suure hadronite põrgataja lõputut signaalivoogu, otsida selle elementaarosakese märke ja need märgistada.
Tulevikus võib AI lihtsustada kvantprobleemide lahendamist. Selle tõestuseks on New Yorgi teadlaste töö: nad lõid ja koolitasid välja algoritmi, mis lühendatud Hubbardi mudeli arvutused 100 000 võrrandist neljani. Arvutuste täpsust see ei mõjutanud.
Teine võimalik AI ülesanne tulevikus on uute füüsiliste seaduste otsimine. Selle reaalsuseks muutmiseks vajame algoritmi, mis suudab määrata olekumuutujad. Ja Columbia ülikooli teadlastel on see juhtus. Nende tehisintellekt suutis iseseisvalt ära arvata, mis ajab pendlit ja laavalampi ning miks kamin põleb. Sisenditest olid instrumendil vaid videosalvestused. Tehisintellekti pakutud muutujad ei langenud alati kokku nendega, millega füüsikud ise olid harjunud. Teadlased on jõudnud järeldusele, et tehisintellektil on võimalus näidata inimestele looduse senitundmatuid liikumapanevaid jõude ja viia nad uute järeldusteni, mis tõenäoliselt muudavad nii teadust kui ka meie arusaama maailmast.
4. Astronoomia
Galaktikad, planeedid, tähed ja muud kosmoseobjektid on tegelikkuses tohutud, kuid teleskoobist tehtud suuremõõtmelistel fotodel näevad nad välja nagu purud. Nende iseseisvaks leidmiseks kulub palju aega. AI aitab teadlastel palju kiiremini toime tulla. Näiteks saab platvorm analüüsida pilte kosmosest Morpheustreenitud Hubble'i teleskoobi raamidel. AI detektiivioskus tahe eriti kasulik eksoplaneetide, st taevakehade otsimisel, mis asuvad väljaspool päikesesüsteemi.
Smithsoniani astrofüüsikalise observatooriumi teadlased kasutavad tehisintellekti ka selleks jahtima lühiajaliste kosmiliste sündmuste jaoks, nagu supernoovad, ja jälgida Päikese ilmamuutusi. Viimase ülesande jaoks peab närvivõrk koguma 1,5 terabaiti teavet päevas.
Teadlased kasutavad AI-d ka olematute galaktikate kujutiste loomiseks. See näeb hirmutavalt realistlik välja. NASA 2021. aastal välja laotatud tema veebisaidil kollaaž 225 pildist, millest ainult üks on tehtud teleskoobiga. Võltsingute hulgast on originaali peaaegu võimatu leida. Kuid teadlased vajavad võltspilte ja modelle, mitte ainult selleks, et mitteprofessionaalsete kosmosearmastajatega nalja teha. Nende abiga õpib ja kontrollib närvivõrk hüpoteese: nad kontrollivad, kuidas projektsiooniga sarnane kosmoseobjekt erinevates tingimustes käitub.
5. Ökoloogia
Keskkonnakaitsjatele on tehisintellekt kasulik eelkõige selle võime tõttu andmeid koguda ja analüüsida. Näiteks 2022. aastal käivitas UNEP (United Nations Environment Programme) tehisintellektil töötava digitaalse platvormi. WESP. Selle algoritmid koguvad teavet erinevatelt anduritelt üle maailma, analüüsivad ja visualiseerivad. Ja seda kõike reaalajas. Eelkõige jälgib seade liustike massi muutumist ja süsinikdioksiidi kontsentratsiooni atmosfääris. Lisaks pakub WESP prognoose.
UNEPi ökosüsteemis on ka teisi tehisintellekti tööriistu. Platvorm IMEO jälgib metaani emissiooni ja KALVKILISED - õhusaaste eest.
Tehisintellekt on võimeline ökosüsteeme lihtsustama ja kontrolli all hoidma. Niisiis, selle aasta masinõppeprogramm aitab Inglismaa teadlased jälgivad planktonikooslust ööpäevaringselt. Seega kontrollivad nad, kuidas keskkonnamuutused neid olendeid mõjutavad.