düzce escort bolu escort balıkesir escort

ankara escort

Yapay Zeka, COVID-19 Aşısının Bulunmasına Yardımcı Olabilir

COVID-19 salgını, yapay zekanın aşı bulmak için yarışa girebileceğini gösteriyor. Dünyayı nasıl düzelteceğimiz konusunda yardımcı oluyor. Yapay Zeka bu görevde iki önemli destekleyici rol oynamaktadır: viral protein yapılarını anlayarak ve tıbbi araştırmacıların on binlerce ilgili araştırma belgesini benzeri görülmemiş bir hızda keşfetmelerine yardımcı olarak bir aşının bileşenlerini önermek. Son birkaç hafta içinde, Allen for AI, Google DeepMind ve diğer yerlerdeki ekipler yapay zeka araçları oluşturdular, veri kümelerini ve araştırma sonuçlarını paylaştılar ve bunları küresel bilim topluluğuyla özgürce paylaştılar.

Aşılar bir enfeksiyonu taklit ederek vücudun savunma amaçlı beyaz kan hücreleri ve antijenleri üretmesine neden olur. Üç ana aşı türü vardır: grip veya MMR için olduğu gibi tam patojen aşılar, bir bağışıklık tepkisi ortaya çıkarmak için öldürülmüş veya zayıflamış patojenler kullanır; alt birim aşılar, (ör. boğmaca, zona), bir protein gibi mikropun sadece bir kısmını kullanır ve nükleik asit aşıları, bağışıklık tepkisini uyarmak için patojenin genetik materyalini insan hücrelerine enjekte eder. İkincisi, Birleşik Devletler’de bu hafta denemelere başlayan COVID-19’u hedefleyen aşı türüdür. Yapay zeka, alt birim ve nükleik asit aşılarının gelişimini hızlandırmada faydalıdır.

Virüslerin önemli bir parçası olan proteinler, benzersiz 3D şeklini belirleyen bir amino asit dizisinden oluşur. Bir proteinin yapısını anlamak, nasıl çalıştığını anlamak için gereklidir. Şekil anlaşıldıktan sonra, bilim adamları proteinin benzersiz şekliyle çalışan ilaçlar geliştirebilirler. Ancak, benzersiz 3D yapısını bulmadan önce, bir proteinin tüm olası şekillerini incelemek bilinen evrenin yaşından daha uzun sürer.

teknobuk-yapay-zeka-haber-sf-ici-1

Yeni Tanıtılan Yapay Zeka: AlphaFold

Ocak ayında Google DeepMind, bir proteinin genetik yapısına bağlı olarak 3D yapısını öngören ileri teknoloji bir sistem olan AlphaFold’u tanıttı. Mart ayı başlarında, sistem COVID-19 üzerinde test edildi. DeepMind, araştırma topluluğunun virüsü daha iyi anlamasına yardımcı olmak için COVID-19’a neden olan SARS-CoV-2 ile ilişkili birkaç çalışılmamış proteinin protein yapısı tahminlerini yayınladı.

Aynı zamanda, Austin’deki Texas Üniversitesi’nden ve Ulusal Sağlık Enstitüleri’nden araştırmacılar, virüsün insan hücrelerine bağlanan ve enfekte olan başak proteini olan bölümünün ilk 3D atom ölçeği haritasını oluşturmak için popüler bir biyoloji tekniği kullandılar. Bu kritik atılımdan sorumlu ekip yıllarca SARS-CoV ve MERS-CoV gibi diğer koronavirüsler üzerinde çalışmıştı. AlphaFold tarafından yayınlanan tahminlerden biri, bu başak yapısı için doğru bir tahmin sağladı.

Washington Üniversitesi Protein Tasarım Enstitüsü’nün bir başka çabası, SARS-CoV-2 başak proteininin UT Austin laboratuvarında keşfedilenlerle yakından eşleşen 3 boyutlu atom ölçekli modeller geliştirmek için bilgisayar modelleri de kullandı. Şimdi koronavirüsü nötralize etmek için yeni proteinler oluşturarak bu çalışmaya dayanıyorlar. Teorik olarak, bu proteinler viral partiküllerin sağlıklı hücrelere bulaşmasını önleyen başak proteinine yapışacaktır.

Daha geniş kapsamlı olarak, COVID-19 üzerine yapılan bilimsel araştırmalar, diğer laboratuvarlardan elde edilen sonuçlara ayak uydurmak büyük bir çaba gerektirir. Başka bir laboratuvarda çalışmak hakkında bilgi edinmek, kör bir sokaktan geçerek, tekerleği yeniden icat etmekten kaçınarak veya bir kısayol önererek aylar hatta yıllarca çalışma tasarrufu sağlayabilir. Laboratuvarlar çalışmalarını yayınlanmış makaleler aracılığıyla ve gittikçe artan şekilde bioRxiv ve medRxiv gibi baskı öncesi hizmetler aracılığıyla raporlamaktadır.

teknobuk-yapay-zeka-haber-sf-ici-2

Yapay Zekanın COVID-19 İlmî Literatürüne Katkıları

2020’nin ilk üç ayında COVID-19 ile ilgili birkaç bin makale yayınlandı ve bilimsel literatür hızla büyüyor. Sonuç olarak, bilim adamları araştırmalarıyla ilgili makaleleri bulmak, son bulguların genişliğini gözden geçirmek ve içgörüler ortaya çıkarmak için mücadele ediyorlar. İlk zorluk ilgili literatürü toplamak ve onu tek, erişilebilir bir yere koymaktır. Buna karşılık, yapay zeka için Allen Enstitüsü’nde COVID-19, SARS-CoV-2 ve 44.000’den fazla bilimsel makalenin eşsiz bir kaynağı olan COVID-19 Açık Araştırma Veri Kümesi (CORD-19) üretmek için çeşitli araştırma organizasyonlarıyla ortaklık kurduk. ilgili koronavirüsler. Yeni araştırmalar yayınlandıkça günlük olarak güncellenir. Serbestçe kullanılabilen bu veri kümesi makine tarafından okunabilir, bu nedenle araştırmacılar doğal dil işleme algoritmaları oluşturabilir ve uygulayabilir ve umarım bir aşının keşfini hızlandırabilir.

Bilimsel literatürün otomatik analizi için en cezbedici olasılık, yapay zekanın hipotezleri tanımlamak ve aksi takdirde gözden kaçırılacak deneyleri ve hatta tedaviyi önermek için çalışmalar arasındaki noktaları birleştireceğidir. Literatür temelli keşif, 1988’de araştırmacı Don R. Swanson tarafından icat edilen bir analiz yöntemleri sınıfıdır. Otomatik sistemi migren için yeni bir tedavi keşfetti: magnezyum. Literatür temelli keşif üzerine çalışmalar devam etmiştir ve SciBert gibi derin öğrenme tabanlı NLP araçlarının tanıtımıyla potansiyel etkisi artmıştır.

Yapay zekayı Bluedot, virüsü anlama ve tedavileri geliştirme çabalarında desteklemenin yanı sıra, 1. günden beri Covid-19 salgını için hayati bir rol oynamıştır. Yapay zeka başlangıcı Bluedot, Aralık ayı sonlarında Wuhan’da olağandışı pnömoni vakalarının bir kümesini tespit etti ve virüsün nereye yayılabileceğini doğru olarak tahmin eder. Robotlar, hastane odalarını dezenfekte ederek, yiyecek ve malzemeleri taşıyarak ve tele sağlık danışmanlığı yaparak insan etkileşimini azaltmaktadır. Yapay zeka, enfeksiyonun yayılmasını gerçek zamanlı olarak izlemek ve haritalamak, enfeksiyonları teşhis etmek, mortalite riskini tahmin etmek ve daha fazlası için kullanılıyor. Gelecekteki yenilik potansiyeli göz ardı edilemez.

teknobuk-yapay-zeka-haber-sf-ici-3-1024x512

Yapay Zekanın Potansiyeli Fazla Ancak…

Bu faaliyet patlamasına rağmen, yapay zekanın COVID-19 ile mücadelede gümüş bir mermiden çok uzak olduğunu vurguluyoruz. Aksine, modern yapay zeka yöntemleri etkili olması için büyük miktarlarda etiketlenmiş verinin kullanılmasını gerektirir ve bu veriler şu anda mevcut değildir. Veriler mevcut olsa bile, yapay zekanın örüntü tanımayı dikkatle analiz etmek için insan kararı şarttır.

Jüri, önümüzdeki haftalarda hala yapay zekanın katkıları hakkında olsa da, yapay zeka topluluğunun COVID-19 ile savaşmaya başladığı açıktır. Yüz tanıma, deepfakes ve benzerleri ile böyle bir şaşkınlığa neden olan yapay zekanın, bilim insanlarının COVID-19 ve gelecekteki pandemiklerle yüzleşmesine yardımcı olmanın ön saflarında olması ironiktir.

Bilim kurgu öyküleri ve Hollywood filmlerindeki tasvirinin aksine, yapay zeka muazzam miktarda bilgiyi işlemek için güçlü bir teknoloji ortaya çıkardı. Bu nedenle, dokümantasyon, görüntü, video ve hatta kimlik oluşturmak, önyargıları sürdürmek, gözetim ve daha kötüsü için faydalı olarak kullanılabilir. COVID-19 ile savaşmak için YZ’yi kullanmamız, YZ’nin bir varlık değil bir araç olduğunu hatırlatıyor ve bu aracı ortak insanlığın faydası için kullanmak bize bağlı.

Kaynak

Bu Haberi Paylaş

İlginizi Çekebilir

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir