డేటాను విశ్లేషించడం, నమూనాలను గుర్తించడం మరియు పరికల్పనలను పరీక్షించడం ద్వారా సైన్స్ ఎల్లప్పుడూ అభివృద్ధి చెందింది. చరిత్రలో చాలా వరకు, దీని అర్థం మానవులు - తెలివైన, అలసిపోని మానవులు - భారీ ట్రైనింగ్ చేస్తున్నారు. నేడు, AI ఇప్పటివరకు కనిపెట్టబడిన అత్యంత శక్తివంతమైన పరిశోధనా సహాయకుడిగా మారుతోంది, ఏ శాస్త్రవేత్తల బృందం కూడా సరిపోలని ప్రమాణాల వద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
50 సంవత్సరాలుగా, జీవశాస్త్రం యొక్క అతిపెద్ద పరిష్కారం కాని సమస్యల్లో ఒకటి ప్రోటీన్ మడత సమస్య: ప్రోటీన్ యొక్క అమైనో ఆమ్ల శ్రేణిని బట్టి, దాని త్రిమితీయ ఆకారాన్ని అంచనా వేయండి.
ప్రోటీన్లు వాటి పనితీరును నిర్ణయించే ఖచ్చితమైన ఆకారాలుగా ముడుచుకుంటాయి - మరియు తప్పుగా మడతపెట్టిన ప్రోటీన్లు అల్జీమర్స్, పార్కిన్సన్స్ మరియు క్యాన్సర్ వంటి వ్యాధులతో ముడిపడి ఉంటాయి. ప్రోటీన్ యొక్క ఆకారాన్ని అర్థం చేసుకోవడం దానితో సంకర్షణ చెందే ఔషధాలను రూపొందించడానికి కీలకం. కానీ ప్రయోగాత్మకంగా ఒక ప్రోటీన్ యొక్క నిర్మాణాన్ని నిర్ణయించడానికి నెలలు లేదా సంవత్సరాలు పడుతుంది మరియు వందల వేల పౌండ్ల ఖర్చవుతుంది.
2020లో, DeepMind యొక్క AlphaFold2 చాలా సందర్భాలలో ప్రయోగాత్మక ఫలితాలతో సరిపోలే అద్భుతమైన ఖచ్చితత్వంతో ఈ సమస్యను పరిష్కరించింది. 2022 నాటికి, ఇది 200 మిలియన్ ప్రోటీన్ల నిర్మాణాలను అంచనా వేసింది - వాస్తవంగా జీవశాస్త్రంలో తెలిసిన ప్రతి ప్రోటీన్. మొత్తం డేటాబేస్ ఉచితంగా విడుదల చేయబడింది.
ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశోధకులు వెంటనే ఆల్ఫాఫోల్డ్ని ఉపయోగించడం ప్రారంభించారు:
భూమి యొక్క వాతావరణం మనస్సును కదిలించే సంక్లిష్టత వ్యవస్థ. మహాసముద్ర ప్రవాహాలు, వాతావరణ రసాయన శాస్త్రం, మంచు షీట్ డైనమిక్స్ మరియు మానవ ఉద్గారాలు అన్నీ అనుకరించడానికి అపారమైన గణన నమూనాలు అవసరమయ్యే మార్గాల్లో పరస్పర చర్య చేస్తాయి.
AI అనేక కీలక మార్గాల్లో వాతావరణ శాస్త్రాన్ని మెరుగుపరుస్తోంది:
Google DeepMind యొక్క GraphCast మోడల్, 2023లో విడుదలైంది, ఉత్తమ సాంప్రదాయ సంఖ్యా నమూనాల కంటే 10-రోజుల వాతావరణ సూచనలను మరింత ఖచ్చితంగా ఉత్పత్తి చేస్తుంది - మరియు సూపర్ కంప్యూటర్లో గంటల కంటే ఒకే కంప్యూటర్లో ఒక నిమిషంలోపు చేస్తుంది.
AI వ్యవస్థలు దశాబ్దాల ఉపగ్రహం, సముద్ర సెన్సార్ మరియు వాతావరణ డేటాను వీటికి విశ్లేషిస్తాయి:
సైన్ ఇన్ చర్చలో చేరండి
పునరుత్పాదక శక్తికి మారడానికి డిమాండ్తో సరిపోలే వేరియబుల్ సరఫరా (గాలి వీచినప్పుడు, సూర్యుడు ప్రకాశిస్తున్నప్పుడు) అవసరం. AI రెండింటినీ అంచనా వేస్తుంది, గ్రిడ్ ఆపరేటర్లు సిస్టమ్ను బ్యాలెన్స్ చేయడంలో సహాయం చేస్తుంది మరియు బ్యాకప్ పవర్ ప్లాంట్ల కాలుష్యం అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది.
కొత్త ఔషధాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి సాధారణంగా 10-15 సంవత్సరాలు పడుతుంది మరియు ఒక బిలియన్ పౌండ్ల కంటే ఎక్కువ ఖర్చవుతుంది. చాలా మంది డ్రగ్ అభ్యర్థులు విఫలమవుతారు. AI ఈ కాలక్రమాన్ని నాటకీయంగా కుదిస్తోంది.
సాంప్రదాయ ఔషధ ఆవిష్కరణలో ఇవి ఉంటాయి:
AI 1-3 దశలను భారీగా వేగవంతం చేయగలదు:
Traditional screening: test 1 million compounds in a lab over months
AI-assisted screening: score 100 million virtual compounds in hours
→ shortlist the top 100 for lab testing
ఇన్సిలికో మెడిసిన్ మరియు రికర్షన్ ఫార్మాస్యూటికల్స్ వంటి కంపెనీలు AIని ఉపయోగించి నవల ఔషధ అభ్యర్థులను సంవత్సరాలలో కాకుండా నెలలలో గుర్తించాయి. BenevolentAI బారిసిటినిబ్ను సంభావ్య కోవిడ్-19 చికిత్సగా గుర్తించడానికి AIని ఉపయోగించింది - ఇది రుమటాయిడ్ ఆర్థరైటిస్కు ఇప్పటికే ఆమోదించబడిన ఔషధం - మహమ్మారి ప్రారంభమైన కొద్ది రోజుల్లోనే.
ఏ మానవ బృందం అయినా ప్రాసెస్ చేయగల దానికంటే ఎక్కువ డేటాను విశ్వం ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఆధునిక ఖగోళ శాస్త్రానికి AI అవసరం:
NASA యొక్క కెప్లర్ టెలిస్కోప్ 150,000 నక్షత్రాలను ఒక గ్రహం ముందు ప్రయాణిస్తున్నట్లు సూచించే చిన్న మసకబారడం కోసం వెతుకుతున్నట్లు గమనించింది. ధృవీకరించబడిన గ్రహ వీక్షణలపై శిక్షణ పొందిన Google AI సిస్టమ్ డేటా ద్వారా ట్రాల్ చేసి, మానవ సమీక్షకులు తప్పిపోయిన రెండు కొత్త ఎక్సోప్లానెట్లను కనుగొంది - కెప్లర్-90 వ్యవస్థలోని ఎనిమిదవ గ్రహంతో సహా, మన స్వంత సౌర వ్యవస్థ వలె అనేక గ్రహాలను కలిగి ఉన్న మొదటి నక్షత్రం.
గెలాక్సీ M87లోని కాల రంధ్రం యొక్క ప్రసిద్ధ 2019 చిత్రం - మొట్టమొదటిసారిగా తీయబడింది - కేటీ బౌమాన్ అభివృద్ధి చేసిన AI అల్గోరిథం ద్వారా సాధ్యమైంది, ఇది గ్రహం అంతటా వ్యాపించిన ఎనిమిది టెలిస్కోప్ల నుండి డేటాను పొందికైన చిత్రంగా సంశ్లేషణ చేసింది.
NASA యొక్క పర్సవెరెన్స్ రోవర్ AI-శక్తితో పనిచేసే స్వయంప్రతిపత్త నావిగేషన్ను ఉపయోగించి మార్టిన్ ఉపరితలంపై దాని స్వంత మార్గాలను ప్లాన్ చేస్తుంది, రేడియో సిగ్నల్స్ భూమికి చేరుకోవడానికి 20 నిమిషాలు వేచి ఉండకుండా ప్రమాదాలను నివారిస్తుంది. దాని సహచర హెలికాప్టర్ చాతుర్యం మార్స్ యొక్క సన్నని వాతావరణంలో స్థిరంగా ఉండటానికి నిజ-సమయ AIని ఉపయోగిస్తుంది.
కొత్త మెటీరియల్లను కనుగొనడం - మెరుగైన బ్యాటరీలు, బలమైన మిశ్రమాలు, మరింత సమర్థవంతమైన సౌర ఘటాలు - సాంప్రదాయకంగా శ్రమతో కూడిన ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ ప్రక్రియ. AI దానిని మారుస్తోంది.
మెటీరియల్స్ ప్రాజెక్ట్ 140,000 పైగా మెటీరియల్ల లక్షణాలను గణనపరంగా మోడల్ చేయడానికి AIని ఉపయోగించింది, ఎవరైనా వాటిని ల్యాబ్లో నిర్మించే ముందు వాటి స్థిరత్వం, వాహకత మరియు ఇతర లక్షణాలను అంచనా వేసింది. పరిశోధకులు తమకు అవసరమైన ఖచ్చితమైన లక్షణాలతో పదార్థాలను కనుగొనడానికి డేటాబేస్ను ప్రశ్నించవచ్చు.
Microsoft యొక్క FunSearch సిస్టమ్ కొత్త గణిత నిర్మాణాలు మరియు అల్గారిథమ్లను కనుగొనడానికి AIని ఉపయోగిస్తుంది - AI స్వచ్ఛమైన గణితాన్ని కూడా అభివృద్ధి చేయగలదని నిరూపిస్తుంది.
ఈ పురోగతులన్నింటిలో ఉమ్మడి థ్రెడ్ ఒకే విధంగా ఉంటుంది: మానవ పరిశోధకులకు అసాధ్యమైన స్కేల్స్లో AI డేటాలో నమూనాలను కనుగొనగలదు.
పరిగణించండి:
మానవులు అసాధారణమైన నమూనా-గుర్తింపుదారులు - కానీ మనం మన తలలో ఉంచుకోగల పరిమితుల్లో మాత్రమే. AIకి అలాంటి పరిమితి లేదు. ఇది ప్రచురించబడిన అన్ని న్యూరోసైన్స్ పరిశోధన యొక్క అవుట్పుట్లను మరియు దశాబ్దాల వ్యవధిలో వ్రాసిన పేపర్ల మధ్య ఉపరితల కనెక్షన్లను ఏ వ్యక్తిగత పరిశోధకుడూ గమనించని విధంగా ప్రాసెస్ చేయగలదు.
AI శాస్త్రవేత్తలను భర్తీ చేస్తుందని దీని అర్థం కాదు. శాస్త్రవేత్తలు ఇప్పటికీ ప్రశ్నలు అడుగుతారు, ప్రయోగాలకు రూపకల్పన చేస్తారు, ఫలితాలను అర్థం చేసుకుంటారు మరియు ఏది ముఖ్యమైనదో నిర్ణయిస్తారు. AI అనేది శాస్త్రీయ టూల్కిట్కు ఇప్పటివరకు జోడించబడిన అత్యంత శక్తివంతమైన సాధనం.
DeepMind యొక్క AlphaFold2 యొక్క ప్రధాన విజయం ఏమిటి?