Laura Sánchez
Üllatav pöörde enne keemiaalaste Nobeli auhindade kuulutamist said kaks uuendajat Google DeepMindist, Demis Hassabis ja John Jumper, tunnustust oma maineka uurimistöö eest AI mudeli AlphaFold2 osas. See mudel on suurepärane valkude keeruliste struktuuride ennustamisel, mis on oluline paljude teadusvaldkondade edusammude jaoks. Nende kõrval sai tunnustust ka David Baker Washingtoni Ülikoolist, kes kasutas aminohappeid ja arvutusmeetodeid, et tuua uudiseid valkude kujundamisse.
Moment enne ametlikku kuulutust teatas Nobeli komitee Hassabisele ja Jumperile, mis tõi kaasa intensiivse suhtluse meeskonnaliikmete ja pereliikmetega. Ootus oli neid viinud uskumusele, et nad ei saa valitud, mis kajastus nende viivitavates reaktsioonides Google’i ajakirjanduse pressikonverentsil.
Alates oma loomisest 2020. aastal on AlphaFold2 ennustanud üle 200 miljoni valgu struktuuri, avaldades olulist mõju kogu maailmas. Tulevikku vaadates tutvustasid Hassabis ja Jumper plaane AlphaFold3 jaoks, mille eesmärk on veelgi suurendada teaduslikku uurimistööd ning mis on teadlastele tasuta kättesaadav.
Nobeli komitee kiitis AlphaFold2 kui “hämmastavat läbimurret”, rõhutades selle potentsiaali revolutsioneerida meditsiiniliste ravimeetodite arendamist. Hassabis väljendas oma nägemust AI-st kui transformaatori tööriistast teaduslike avastuste kiirendamiseks, tunnustades samas teadlaste kogukonna hindamatuid panuseid, mis olid selliste edusammude aluseks.
Tunnustatud uuendajad kaitstud AI valgu avastuste eest
Olenemata sellest, et Demis Hassabis ja John Jumper Google DeepMindist, koos Washingtoni Ülikooli David Bakeriga, on uhkelt tunnustatud oma erakorralise töö eest AI-põhiste valgu struktuuri ennustamisega AlphaFold2 mudeli kaudu, tähistab see ajalooline tunnustus pöördumatut hetke tehisintellekti ja biokeemia ristumisel. See edusamm ei ole pelgalt tehniline saavutamine; see avab uksed arvukatele rakendustele, sealhulgas ravimite avastamisele, geneetilisele uurimistööle ja sünteetilisele bioloogiale.
Mida on AlphaFold2?
AlphaFold2 on arenenud masinõppe mudel, mis ennustab täpselt valkude kolmemõõtmelisi kujundeid nende aminohappe järjestuste põhjal. See ennustusvõime on ülimalt tähtis, kuna valgu struktuur määrab selle funktsiooni bioloogilistes protsessides. Mudel on treenitud ulatuslikel andmesettidel ja kasutab süvaõppe tehnikaid, sealhulgas närvivõrke, et saavutada märkimisväärne täpsus.
Milliseid olulisi küsimusi see innovatsioon tõstatab?
1. Millised on tehisintellekti tagajärjed valgu avastamisele?
– Tehisintellekti rakendamine valgu avastamises võib oluliselt kiirendada ravimi arendusprotsessi, võimaldades teadlastel avastada uusi ravimeid haiguste vastu kiiremini ja madalama hinnaga.
2. Kuidas mõjutavad need edusammud praegusi teadusuuringute paradigmasid?
– Traditsioonilised eksperimentaalmeetodid võivad olla aeganõudvad ja kulukad. Tehisintellekti tööriistad nagu AlphaFold2 demokraatiseerivad juurdepääsu valgu struktuuri andmetele, võimaldades väiksematel laboritel ja arengumaade teadlastel panustada oluliste biomeditsiiniliste avastuste tegemisse.
3. Millised on seotud eetilised kaalutlused?
– Kuna AI genereeritud andmed muutuvad teadusuuringutes üha sagedasemaks, kerkivad küsimused nende mudelite täpsuse, kallutatuse ja eetiliste tagajärgede üle. Oluline on tagada, et tehisintellekti süsteemid annaksid korduvaid ja erapooletuid tulemusi, et säilitada teaduslik ausus.
Põhiväljakutsed ja poleemilised teemad
Hoolimata muutuste potentsiaalist kaasnevad valgu avastamise tehisintellektiga paljudele väljakutsetele ja poleemilistele teemadele:
– Andmete kallutatus ja kvaliteet: Tehisintellekti mudelite tõhusus sõltub suuresti andmete kvaliteedist ja mitmekesisusest, mida kasutatakse treenimisel. Kui aluseks olevad andmed on kallutatud või puudulikud, ei pruugi ennustused kajastada tegelikkust, mis toob kaasa vale järeldused teadusuuringutes.
– Intellektuaalomandi küsimused: Kuna tehisintellekt kiirendab valgu avastamise protsessi, muutuvad küsimused AI genereeritud avastuste omandiõiguse kohta väga oluliseks. See tõstatab eetilisi küsimusi patendikaitse ja teabe jagamise osas.
– Juurdepääs ja võrdsus: Kuigi tehisintellekti tööriistad võivad teadlasi toetada, esineb oht luua lõhe nende institutsioonide vahel, kes pääsevad neile tehnoloogiatele ligi ja nende vahel, kes ei pääse, potentsiaalselt jättes rahastamisprobleemidega teadusasutused kehvemasse seisu.
Soovid ja puudused
Soovid:
–
- Kiirendab ravimite avastamist ja arendamist.
- Parandab valkude funktsioonide ja interaktsioonide mõistmist.
- Edendab koostööalast uurimistööd, pakkudes juurdepääsu ennustusmudelitele.
Puudused:
–
- Põhiline sõltuvus puudulike või kallutatud arvutusmudelitele.
- Väljakutsed tehisintellekti ennustuste tõlgendamisel tegelikeks bioloogilisteks arusaamiteks.
- Eetilised dilemmasid andmete kasutamise ja omandiõiguse osas.
Kuna teadusmaailm omaks tehisintellekti potentsiaali bioloogiliste teaduste muutmiseks, on pidevad arutelud selle tagajärgede ja väljakutsete üle üliolulised. Hassabise, Jumperi ja Bakeri uuendav töö näitab, kuidas tehisintellekt võib määratleda teadusliku uurimise tulevikku valgu avastamises.
Lisainformatsiooni saamiseks tehisintellekti ja selle rakenduste kohta teaduses külastage DeepMind ja Washingtoni Ülikool.
