Le reti neurali di ultima generazione stanno in parte sostituendo gli scienziati: conducono esperimenti, diagnosticano malattie, rivelano schemi, avanzano e verificano ipotesi. Vengono utilizzati dove i volumi di dati superano qualsiasi capacità umana. Quali questioni scientifiche hanno contribuito a risolvere l'intelligenza artificiale - nel materiale RIA Novosti.
Adam e Eve
Il primo robot scienziato è stato creato nel 2009 da specialisti britannici sotto la guida del professor Ross King, allora dipendente dell'Università di Aberystwyth. Il suo "cervello" era un programma di rete neurale che utilizzava quattro PC e controllava le apparecchiature di laboratorio. La creatura virtuale si chiamava "Adam".
Una rete neurale è un programma per computer che analizza grandi quantità di dati a grande velocità, cercando in essi caratteristiche e schemi comuni. A differenza della modellazione, le reti neurali non hanno bisogno di ipotesi scientifiche: le costruiscono da sole e le testano da sole. Gli scienziati usano questa proprietà per scoprire quanto è probabile uno scenario. Ciò consente di risparmiare in modo significativo tempo e potenza di calcolo, che è necessaria molto di più, ad esempio, nella simulazione al computer. Gli scienziati hanno fornito ad Adam ceppi di lievito di birra con vari geni disabilitati. Il robot stesso ha coltivato colture di questi ceppi mutanti e ha monitorato il modo in cui si sviluppano senza determinati enzimi, di cui sono responsabili i geni disattivati. Il cervello artificiale ha imparato dai primi esperimenti e successivamente ne ha pianificati di nuovi in modo più efficiente. Il robot potrebbe condurre mille esperimenti al giorno. Di conseguenza, ha avanzato due dozzine di ipotesi sui geni che codificano 13 enzimi. Gli scienziati hanno quindi eseguito esperimenti manuali e confermato le ipotesi di Adam per 12 geni. Quasi un decennio dopo, King ei suoi colleghi hanno sviluppato un altro scienziato robotico, Eve. Seleziona vari composti e cerca quelli promettenti come farmaci. La macchina è in grado di esaminare diecimila sostanze al giorno. La prima scoperta di "Eva" era un composto chimico con proprietà antitumorali, efficace anche contro l'agente eziologico della malaria. Per lo screening "Eva" utilizza sistemi intelligenti basati su lievito geneticamente modificato. Quasi un decennio dopo, King ei suoi colleghi hanno sviluppato un altro scienziato robotico, Eve. Seleziona vari composti e cerca quelli promettenti come farmaci. La macchina è in grado di esaminare diecimila sostanze al giorno. La prima scoperta di "Eva" era un composto chimico con proprietà antitumorali, efficace anche contro l'agente eziologico della malaria. Per lo screening "Eva" utilizza sistemi intelligenti basati su lievito geneticamente modificato. Quasi un decennio dopo, King ei suoi colleghi hanno sviluppato un altro scienziato robotico, Eve. Seleziona vari composti e cerca quelli promettenti come farmaci. La macchina è in grado di esaminare diecimila sostanze al giorno. La prima scoperta di "Eva" era un composto chimico con proprietà antitumorali, efficace anche contro l'agente eziologico della malaria. Per lo screening "Eva" utilizza sistemi intelligenti basati su lievito geneticamente modificato. Per lo screening "Eva" utilizza sistemi intelligenti basati su lievito geneticamente modificato. Per lo screening "Eva" utilizza sistemi intelligenti basati su lievito geneticamente modificato.
Longevità e indicatori di fumo
L'anno scorso, scienziati di diversi paesi, inclusa la Russia, rappresentata dallo staff dell'Università ITMO (San Pietroburgo), hanno pubblicato un documento su come determinare l'età di una persona utilizzando un esame del sangue biochimico. Per fare ciò, hanno addestrato la rete neurale e poi le hanno fornito campioni di oltre 120.000 esami del sangue di pazienti provenienti da Canada, Corea del Sud ed Europa orientale per la ricerca. Il programma conosceva solo nazionalità, sesso e due dozzine di parametri biochimici del sangue. Questo è stato sufficiente per stabilire l'età di ogni paziente con buona precisione. Nel gennaio di quest'anno, lo stesso team di scienziati ha presentato nuovi risultati: l'intelligenza artificiale che hanno addestrato è stata in grado di calcolare, in base ai parametri biochimici del sangue, se una persona fuma o meno. Gli scienziati hanno messo a disposizione della rete neurale un database di quasi 150mila esami del sangue di pazienti della provincia di Alberta (Canada), precedentemente resi anonimi. Il programma conosceva solo il sesso delle persone. La rete neurale ha affrontato con successo il compito e ha imparato a isolare i fumatori. Inoltre, ha trovato segni che indicavano la vera, cioè l'età biologica della persona e non cronologica (secondo il passaporto). Si è scoperto che le donne fumatrici invecchiano biologicamente due volte più velocemente delle non fumatori e gli uomini - una volta e mezza. Si è scoperto che le donne fumatrici invecchiano biologicamente due volte più velocemente delle non fumatori e gli uomini - una volta e mezza. Si è scoperto che le donne fumatrici invecchiano biologicamente due volte più velocemente delle non fumatori e gli uomini - una volta e mezza.
Rete neurale anti-cancro
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Gli scienziati di Stanford (USA) hanno utilizzato la capacità delle reti neurali di analizzare le immagini, che sono essenzialmente un insieme di dati digitali. Hanno addestrato il programma fotografico a distinguere tra carcinoma e melanoma, escrescenze maligne che indicano il cancro.
Il programma ha esaminato quasi 130mila immagini di varie formazioni sulla pelle, che erano contrassegnate dal tipo di malattia o come nei normali, cheratomi e modelli dedotti. I risultati sono stati controllati da due dozzine di dermatologi: si sono rivelati abbastanza accurati. Ora, per condurre una diagnosi iniziale, è sufficiente inviare una foto di una neoplasia cutanea al medico da uno smartphone. Quindi, a seconda della risposta, decidere se eseguire una biopsia per stabilire con precisione una diagnosi. L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche presso l'OncoTarget Center for Personalized Oncology dell'Università Sechenov (Mosca). Lì creano un modello digitale del paziente: questa è un'informazione completa sulla sua malattia, le caratteristiche genetiche del tumore. Gli scienziati sperano che la rete neurale, analizzando gli array di dati, ottimizzerà il trattamento per ogni paziente.
Alla ricerca dei misteri dell'universo
L'intelligenza artificiale apre grandi prospettive per gli astronomi, che letteralmente soffocano per l'abbondanza di dati ottenuti a seguito delle osservazioni. Numerose missioni spaziali, telescopi orbitanti e terrestri ne hanno generati molto di più di quanto gli esseri umani saranno in grado di elaborarne presto. Kevin Schawinski dell'Institute for Particle Physics and Astrophysics presso la Swiss Higher Technical School di Zurigo ritiene che le reti neurali rivoluzioneranno l'astronomia. Lui ei suoi colleghi hanno testato l'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati sul tasso di formazione delle stelle binarie per capire perché diminuisce nelle galassie quando cambiano le condizioni esterne. Gli astronomi hanno addestrato la rete neurale utilizzando una serie di immagini di galassie. Analogamente a come il programma può rappresentare quale sarà il volto di una persona in età avanzata,può anche cambiare l'aspetto di una galassia quando entra in un gruppo o ammasso. I risultati del lavoro sulla rete neurale hanno coinciso con le osservazioni. Nel 2017, una rete neurale ad autoapprendimento creata da Google ha aiutato la NASA a scoprire un nuovo esopianeta. L'analisi dei dati del telescopio orbitante Kepler ha rivelato un pianeta roccioso solo il trenta percento più grande della Terra, in orbita attorno alla stella Kepler-90 nella costellazione del Draco. Tuttavia, il pianeta era troppo vicino alla stella per la vita. In precedenza, la rete neurale ha già trovato il sesto pianeta nel sistema stellare Kepler-80. Tutto questo è il risultato dell'elaborazione di deboli segnali luminosi che solo un programma per computer può catturare.ha aiutato la NASA a scoprire un nuovo esopianeta. L'analisi dei dati del telescopio orbitante Kepler ha rivelato un pianeta roccioso solo il trenta percento più grande della Terra, in orbita attorno alla stella Kepler-90 nella costellazione del Draco. Tuttavia, il pianeta era troppo vicino alla stella per la vita. In precedenza, la rete neurale ha già trovato il sesto pianeta nel sistema stellare Kepler-80. Tutto questo è il risultato dell'elaborazione di deboli segnali luminosi che solo un programma per computer può catturare.ha aiutato la NASA a scoprire un nuovo esopianeta. L'analisi dei dati del telescopio orbitante Kepler ha rivelato un pianeta roccioso solo il trenta percento più grande della Terra in orbita attorno alla stella Kepler-90 nella costellazione del Draco. Tuttavia, il pianeta era troppo vicino alla stella per la vita. In precedenza, la rete neurale ha già trovato il sesto pianeta nel sistema stellare Kepler-80. Tutto questo è il risultato dell'elaborazione di deboli segnali luminosi che solo un programma per computer può catturare. In precedenza, la rete neurale ha già trovato il sesto pianeta nel sistema stellare Kepler-80. Tutto questo è il risultato dell'elaborazione di deboli segnali luminosi che solo un programma per computer può catturare. In precedenza, la rete neurale ha già trovato il sesto pianeta nel sistema stellare Kepler-80. Tutto questo è il risultato dell'elaborazione di deboli segnali luminosi che solo un programma per computer può catturare.
Tatiana Pichugina
