Pod vodstvom profesora sa Sveučilišta u Michiganu, osmišljena je nova tehnologija koja koristi AI za autonomno provođenje znanstvenih eksperimenata, a ta platforma je nazvana BacterAI. Dizajnirana je za mapiranje metabolizma mikroba i već se pokazala revolucionarnom u području mikrobiologije. Uz BacterAI, znanstvenici sada mogu saznati više o mikrobima koji utječu na naše zdravlje, od onoga što jedu, do načina na koji rastu.
Pročitajte i ovo
AI ostvarila velik napredak, no...
Koliko trebamo biti zabrinuti oko apokalipse uzrokovane umjetnom inteligencijom?
"Tajno" oružje
Posebna misija i nemilosrdna učinkovitost: Kako Izrael lovi i eliminira iranske čelnike?
13
POKROVITELJ AUTO PLETER d.o.o.
Rabljeni automobil kao dobra investicija: Mercedes iz 2021. godine po upola nižoj cijeni
u tijeku
Rat na Bliskom istoku
Trump zaprijetio Kini zbog povezanosti s Iranom! Napreduju pregovori o okončanju rata. Izrael: "Nastavit ćemo napade"
Isplata
Roditelji, uskoro provjerite račune: Tisućama građana u dva navrata sjest će novac
Pročitajte i ovo
A što sad?
Šef OpenAI-a otkrio novosti koje se tiču ChatGPT-a
Razumijevanje načina na koji bakterije rastu prvi je korak prema reinženjeringu našeg mikrobioma, ističe Paul Jensen, docent biomedicinskog inženjerstva na spomenutom američkom sveučilištu. Uz platformu BacterAI, to je razumijevanje sada nadohvat ruke. Istraživanje vezano za BacterAI objavljeno je u časopisu Nature Microbiology.
Kako radi BacterAI?
Umjesto da ovisi o označenim skupovima podataka, BacterAI generira svoj skup podataka provodeći eksperimente i analizirajući rezultate prošlih ispitivanja. Čineći to, može predvidjeti koji bi novi eksperimenti pružili najviše novih informacija. BacterAI je na taj način identificirao većinu pravila za hranjenje bakterija, s manje od 4000 eksperimenata.
Ipak, BacterAI nije samo prosječan model strojnog učenja već je programiran da poduzme korake i padne, da smisli vlastite ideje i da griješi, kaže Jensen. I baš kao dijete koje uči hodati, BacterAI svakim danom postaje malo bolji i pametniji.
Jensenov tim tvrdi da je BacterAI uspio proizvesti precizna predviđanja s 90 posto točnosti. To je postigao testiranjem brojnih kombinacija aminokiselina svaki dan, finim podešavanjem fokusa i mijenjanjem kombinacija na temelju rezultata prethodnog dana.
U usporedbi s tradicionalnim metodama, koje zahtijevaju značajno vrijeme i resurse za stjecanje osnovnih znanstvenih znanja o mikrobima, BacterAI može značajno ubrzati proces istraživanja. Znanstvenici su uz pomoć BacterAI-ja proveli do 10.000 eksperimenata u jednom danu.
Izvan mikrobiologije
Pročitajte i ovo
Regulativa nepoznatog
Može li Europa na vrijeme regulirati umjetnu inteligenciju? "Ne smijemo dopustiti da to traje godinama"
Potencijalni učinak te inovacije ipak nije ograničen samo na mikrobiologiju. BacterAI mogu koristiti znanstvenici u raznim područjima kako bi postavili pitanja u obliku zagonetki, koje umjetna inteligencija rješava putem pokušaja i pogrešaka.
Uz BacterAI mogli bismo vidjeti drastičan skok naprijed u tempu otkrića u područjima od medicine, preko poljoprivrede, do znanosti o okolišu.
S druge strane, ne smijemo zaboraviti da su najveća znanstvena otkrića proizašla iz ljudskih umova. Vrijeme će pokazati može li umjetna inteligencija uhvatiti hirove i zamršenosti znanstvenog uma, ali bez obzira na to, navedena nova tehnologija može biti samo jedan korak naprijed do toga.
Izvor: Tech Times