Laura Sánchez
Prieš pat Nobelio premijos paskelbimą chemijoje, du „Google DeepMind“ novatoriai, Demis Hassabis ir John Jumper, gavo pripažinimą už savo novatoriškus tyrimus apie dirbtinio intelekto modelį pavadinimu AlphaFold2. Šis modelis puikiai prognozuoja sudėtingas baltymų struktūras, kas yra gyvybiškai svarbu pažangai daugybėje mokslo sričių. Šalia jų, David Baker iš Vašingtono universiteto taip pat buvo įvertintas už savo indėlį, pasitelkdamas aminorūgštis ir kompiuterines technologijas, kad inovuotų baltymų dizainą.
Kelios akimirkos prieš oficialų paskelbimą, Hassabis ir Jumper buvo informuoti Nobelio komiteto, sukeldami įtemptą komunikaciją su komandos nariais ir šeimomis. Laukimas privertė juos manyti, kad jie nebus pasirinkti, jausmas pasireiškė jų atidėtuose reakcijose spaudos konferencijoje, kurią vedė „Google“.
Nuo savo įkūrimo 2020 m. AlphaFold2 prognozavo daugiau nei 200 milijonų baltymų struktūras, turėdamas didelį poveikį visame pasaulyje. Žvelgdami į ateitį, Hassabis ir Jumper atskleidė planus dėl AlphaFold3, kuris siekia dar labiau sustiprinti mokslinę tyrimų veiklą ir bus laisvai prieinamas tyrėjams.
Nobelio komitetas gyrė AlphaFold2 kaip „nuostabų proveržį“, išryškindamas jo potencialą revoliucionuoti medicininių gydymo būdų kūrimą. Hassabis išreiškė savo viziją, kad dirbtinis intelektas yra transformuojantis įrankis, pagreitinantis mokslinį atradimą, tuo pačiu pripažindamas mokslinės bendruomenės neįkainojamus indėlius, kurie paruošė dirvą tokioms pažangoms.
Paminėti novatoriai pripažinti už AI baltymų atradimą
Istorinė pripažinimo akimirka žymi lemiamą momentą dirbtinio intelekto ir biochemijos sankirtoje, Demis Hassabis ir John Jumper iš „Google DeepMind“, kartu su David Baker iš Vašingtono universiteto, buvo apdovanoti už savo išskirtinį darbą AI varomos baltymų struktūrų prognozavimo srityje su AlphaFold2 modeliu. Šis pažangių rezultatas yra ne tik techninis pasiekimas; jis atveria duris daugybei taikymo sričių, įskaitant vaistų atradimą, genetinius tyrimus ir sintetinę biologiją.
Kas yra AlphaFold2?
AlphaFold2 yra pažangus mašininio mokymosi modelis, kuris tiksliai prognozuoja baltymų trims dimensijoms atitinkančias formas, remiantis jų aminorūgščių sekomis. Ši prognoziavimo galimybė yra labai svarbi, nes baltymo struktūra lemia jo funkciją biologiniuose procesuose. Modelis mokomas iš didelių duomenų rinkinių ir naudoja giliojo mokymosi technikas, įskaitant neuroninius tinklus, kad pasiektų išskirtinį tikslumą.
Kokie esminiai klausimai kyla iš šios inovacijos?
1. Kokios AI taikymo pasekmės baltymų atradime?
– AI taikymas baltymų atradime gali labai pagreitinti vaistų kūrimo procesą, leidžiant tyrėjams greičiau ir mažesnėmis kainomis atrasti naujas terapijas ligoms gydyti.
2. Kaip šie pažangumai paveikia dabartines tyrimų paradigmas?
– Tradiciniai eksperimentiniai metodai gali būti laiko ir finansų atžvilgiu brangūs. AI įrankiai, tokie kaip AlphaFold2, demokratizuoja prieigą prie baltymų struktūros duomenų, leisdami mažesnėms laboratorijoms ir tyrėjams besivystančiose šalyse prisidėti prie reikšmingų biomedicinos atradimų.
3. Kokios yra etinės problemos?
– Kai AI generuoti duomenys tampa vis labiau paplitę tyrimuose, kyla klausimų dėl tikslumo, šališkumo ir šių modelių etinių prasmės. Užtikrinti, kad AI sistemos teiktų reprodukuojamus ir nesukurtus rezultatus, yra esminis dalykas, norint išlaikyti mokslinę sąžiningumą.
Esminiai iššūkiai ir ginčai
Nepaisant transformuojančio potencialo, su AI baltymų atradimu kartu eina daugybė iššūkių ir ginčų:
– Duomenų šališkumas ir kokybė: AI modelių efektyvumas labai priklauso nuo duomenų, naudojamų mokymui, kokybės ir įvairovės. Jei pagrindiniai duomenys yra šališki arba nepilni, prognozės gali neatitikti realybės, sukeldamos neteisingas išvadas tyrimuose.
– Intelektinės nuosavybės problemos: Kai AI supaprastina baltymų atradimo procesą, klausimai apie AI generuotų atradimų nuosavybę tampa labai svarbūs. Tai kelia etinių dilemų dėl patentavimo ir informacijos dalijimosi.
– Prieiga ir lygybė: Nors AI įrankiai gali suteikti galimybių tyrėjams, kyla rizika sukurti skirtumus tarp institucijų, turinčių prieigą prie šių technologijų, ir tų, kurios neturi, potencialiai paliekant nepakankamai finansuojamas tyrimų įstaigas nepalankioje padėtyje.
Privalumai ir trūkumai
Privalumai:
–
- Pagreitina vaistų atradimą ir kūrimą.
- Pagerina baltymų funkcijų ir sąveikų supratimą.
- Skatina bendradarbiavimo tyrimus, teikdama prieigą prie prognozuojančių modelių.
Trūkumai:
–
- Pavojus pasikliauti neteisingais ar šališkais kompiuteriniais modeliais.
- Kur kas sunkumų vertinant AI prognozes realiais biologiniais įžvalgomis.
- Etinės dilemmas, susijusias su duomenų naudojimu ir nuosavybe.
Kadangi tyrimų bendruomenė priima AI potencialą, transformuojant biologijos mokslus, vykstantys diskusijos apie šios technologijos pasekmes ir iššūkius yra gyvybiškai svarbūs. Novatoriškas Hassabis, Jumper ir Baker darbas demonstruoja, kaip AI gali pertvarkyti mokslo tyrimų ateitį baltymų atradime.
Daugiau informacijos apie dirbtinį intelektą ir jo taikymą moksle galite rasti DeepMind ir Vašingtono universitete.
