Laura Sánchez
रासायनिक विज्ञान में नोबेल पुरस्कार की घोषणा के ठीक पहले एक आश्चर्यजनक मोड़ में, Google DeepMind के दो नवोन्मेषक, डेमिस हसाबिस और जॉन जम्पर, एक एआई मॉडल जिसका नाम AlphaFold2 है, पर अपने क्रांतिकारी शोध के लिए मान्यता प्राप्त की। यह मॉडल प्रोटीन की जटिल संरचनाओं की भविष्यवाणी करने में उत्कृष्ट है, जो कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में प्रगति के लिए आवश्यक कार्य है। उनके साथ, डेविड बेकर, वाशिंगटन विश्वविद्यालय से, प्रोटीन डिजाइन में नवाचार के लिए अपनी योगदान के लिए भी सम्मानित हुए, जो अमिनो एसिड और गणनात्मक तकनीकों का उपयोग करते हुए किया गया।
आधिकारिक घोषणा से कुछ क्षण पहले, हसाबिस और जम्पर को नोबेल समिति द्वारा सूचित किया गया, जिससे उनके टीम के सदस्यों और परिवारों के साथ संचार की हलचल मच गई। इस प्रत्याशा ने उन्हें यकीन दिलाया कि उन्हें चयनित नहीं किया जाएगा, यह भाव प्रेस कॉन्फ्रेंस के दौरान Google द्वारा आयोजित उनकी विलंबित प्रतिक्रियाओं में स्पष्ट था।
2020 में अपनी शुरुआत के बाद से, AlphaFold2 ने 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन की संरचनाओं की भविष्यवाणी की है, जिससे विश्व स्तर पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है। आगे देखते हुए, हसाबिस और जम्पर ने AlphaFold3 की योजना का खुलासा किया, जो वैज्ञानिक अन्वेषण को और बढ़ावा देने का उद्देश्य रखता है और यह शोधकर्ताओं के लिए मुफ्त में उपलब्ध होगा।
नोबेल समिति ने AlphaFold2 की प्रशंसा करते हुए इसे “धमाकेदार सफलता” कहा, इसकी क्षमता को उजागर करते हुए जो चिकित्सा उपचार के विकास में क्रांति ला सकती है। हसाबिस ने वैज्ञानिक खोज को तेज करने के लिए एआई के एक परिवर्तनकारी उपकरण के रूप में अपनी दृष्टि व्यक्त की, जबकि ऐसे विकास के लिए आधार तैयार करने वाले वैज्ञानिक समुदाय के अनमोल योगदानों को स्वीकार किया।
एआई प्रोटीन खोज के लिए मान्यता प्राप्त नवोन्मेषक
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और खाद्य रसायन विज्ञान के बीच के चौराहे पर एक महत्वपूर्ण मान्यता, डेमिस हसाबिस और जॉन जम्पर, Google DeepMind से, वाशिंगटन विश्वविद्यालय के डेविड बेकर के साथ, AlphaFold2 मॉडल के साथ एआई-चालित प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर उनके असाधारण काम के लिए सम्मानित हुए हैं। यह विकास केवल एक तकनीकी उपलब्धि नहीं है; यह दवा खोज, आनुवंशिक अनुसंधान और कृत्रिम जैविकी सहित कई अनुप्रयोगों के लिए द्वार खोलता है।
AlphaFold2 क्या है?
AlphaFold2 एक उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल है जो प्रोटीन के अमिनो एसिड अनुक्रमों के आधार पर उनके तीन-आयामी आकारों की सही भविष्यवाणी करता है। यह भविष्यवाणीय क्षमताएं महत्वपूर्ण हैं क्योंकि प्रोटीन की संरचना उसके जैविक प्रक्रियाओं में कार्य का निर्धारण करती है। इस मॉडल को विशाल डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया है और यह गहन शिक्षण तकनीकों, जिसमें तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं, का उपयोग करता है ताकि अद्भुत सटीकता प्राप्त की जा सके।
इस नवाचार से कौन से प्रमुख प्रश्न उत्पन्न होते हैं?
1. प्रोटीन खोज में एआई के क्या निहितार्थ हैं?
– प्रोटीन खोज में एआई के उपयोग से दवा विकास की प्रक्रिया को तेज किया जा सकता है, जिससे शोधकर्ताओं को बीमारियों के लिए नए उपचार तेजी से और कम लागत में खोज करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
2. ये उन्नतियां वर्तमान शोध दिशाओं को कैसे प्रभावित करती हैं?
– पारंपरिक प्रयोगात्मक विधियाँ समय लेने वाली और महंगी हो सकती हैं। AlphaFold2 जैसे एआई उपकरण प्रोटीन संरचना डेटा तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाते हैं, जिससे छोटे प्रयोगशालाओं और विकासशील क्षेत्रों के शोधकर्ताओं को महत्वपूर्ण जैव चिकित्सा खोजों में योगदान करने की अनुमति मिलती है।
3. इसमें शामिल नैतिक विचार क्या हैं?
– जब एआई-जनित डेटा अनुसंधान में अधिक प्रचलित होता जाता है, तो इन मॉडलों की सटीकता, पूर्वाग्रह, और नैतिक संदर्भों के बारे में प्रश्न उत्पन्न होते हैं। यह सुनिश्चित करना कि एआई प्रणाली पुन: पेश करने योग्य और पूर्वाग्रह-मुक्त परिणाम प्रदान करती है, वैज्ञानिक परंपरा बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।
मुख्य चुनौतियाँ और विवाद
परिवर्तनकारी क्षमता के बावजूद, प्रोटीन खोज में एआई के साथ कई चुनौतियाँ और विवाद伴 रहते हैं:
– डेटा पूर्वाग्रह और गुणवत्ता: एआई मॉडल की प्रभावशीलता बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए उपयोग की गई डेटा सेट की गुणवत्ता और विविधता पर निर्भर करती है। यदि अंतर्निहित डेटा पूर्वाग्रहित या अधूरा है, तो भविष्यवाणियाँ वास्तविकता को नहीं दर्शा सकती हैं, जिससे शोध में गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं।
– बौद्धिक संपदा के मुद्दे: जब एआई प्रोटीन खोज की प्रक्रिया को तेज करता है, तब एआई-जनित खोजों के स्वामित्व के बारे में सवाल महत्वपूर्ण बन जाते हैं। इससे पेटेंट और जानकारी साझा करने के संबंध में नैतिक चिंताएँ उठती हैं।
– पहुंच और समानता: जबकि एआई उपकरण शोधकर्ताओं को सशक्त कर सकते हैं, इन तकनीकों को उपयोग करने में संस्थानों के बीच विभाजन होने का खतरा है, जिससे कम संसाधन वाले शोध सुविधाएँ हानिकारक स्थिति में रह सकती हैं।
फायदे और नुकसान
फायदे:
–
- दवा खोज और विकास को तेज करता है।
- प्रोटीन कार्यों और इंटरएक्शनों की समझ को बढ़ाता है।
- पूर्वानुमानित मॉडलों तक पहुंच प्रदान करके सहयोगात्मक शोध को बढ़ावा देता है।
नुकसान:
–
- गलत या पूर्वाग्रहित गणनात्मक मॉडलों पर निर्भरता का जोखिम।
- एआई पूर्वानुमानों को वास्तविक जैविक अंतर्दृष्टियों में अनुवाद करने में चुनौतियाँ।
- डेटा उपयोग और स्वामित्व के आस-पास नैतिक दुविधाएँ।
जैसे-जैसे शोध समुदाय एआई की संभावनाओं को जैविक विज्ञान में परिवर्तन करने के लिए अपनाता है, इसके निहितार्थों और चुनौतियों के चारों ओर चल रही चर्चाएँ महत्वपूर्ण हैं। हसाबिस, जम्पर, और बेकर का नवोन्मेषकारी काम दिखाता है कि कैसे एआई प्रोटीन खोज में वैज्ञानिक अन्वेषण के भविष्य को परिभाषित कर सकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इसके विज्ञान में अनुप्रयोगों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, आप DeepMind और University of Washington पर जा सकते हैं।
