شهدت مجال علم معلومات الأحياء التطور الثوري الذي أثار ضجة كبيرة في مجتمع العلوم. فأداة الذكاء الاصطناعي الثورية التي تُسمى DeepGO-SE ، والتي طوّرها الباحثون في KAUST ، غيّرت إلى الأبد الطريقة التي نفهم بها البروتينات. باستخدام قوة التعلم العميق ، تتمتع هذه الأداة بالقدرة الملحوظة على التنبؤ بوظائف البروتينات استنادًا فقط إلى بيانات التسلسل.
ذهبت أيام تكون فيها البروتينات كيانات غامضة ، حيث تكون وظائفها الجزيئية ملفوفة بالغموض. فقد فتح DeepGO-SE باب فك شفرة هذه الوظائف ، مما فتح بابًا جديدًا للاستكشاف العلمي واكتشاف الأدوية. بفضل هذه الأداة في متناول أيديهم ، يمكن للباحثين الآن التعمق في تفاصيل البروتينات الجزيئية التي كانت غير فهمها قبلًا.
مع تطوير DeepGO-SE ، اتخذ تطبيق التعلم العميق في تصميم البروتين خطوة نوعية إلى الأمام. لقد مرت أكثر من عقدين من الزمان منذ بدأ العلماء في استكشاف عالم تصميم البروتين ، بهدف إنشاء إنزيمات وبروتينات مفصلة وفقًا للحاجة. بفضل التقدمات في نماذج اللغة الكبيرة وطرق التعلم العميق ، أصبح هذا الحلم يتحقق بالفعل.
يمكن الآن دراسة البروتينات التي كانت تُعتبر في السابق أراضي غير معروفة ودراستها بطريقة لم تكن ممكنة من قبل. سواء كان الأمر يتعلق بدراسة البروتينات في بيئات قاسية أو تسهيل اكتشاف الأدوية وهندسة البروتين ، فإن DeepGO-SE لديها القدرة على تحويل مجالات البحث المختلفة.
في سعيهم لكشف أسرار تطور البروتينات ، أفصح الباحثون عن اكتشاف مذهل آخر. قدّم الدكتور جويل ساسمان والدكتور إسرائيل سيلمان ، بالإضافة إلى طلابهم الصينيين ، تحدٍا للاعتقادات العلمية السائدة. على عكس الافتراضات الشائعة ، أظهرت دراستهم أن بروتينات جديدة يمكن أن تستمر في الظهور ، متجاوزة حدود المعرفة القائمة.
تم اكتشاف هذا الاكتشاف الذي يثير الدهشة عندما طالب الطلاب ورقة قديمة عن اختلافات تسلسل البروتينات ، مما أدى إلى محادثات عميقة حول تطور البروتينات. تمكنت الأدوات الذكاء الاصطناعي المذهلة من تنفيذ دراسة هيكلية لهذه البروتينات الجديدة المولودة حديثًا. تلقى نتائجهم الضوء على إمكانية تصميم بروتينات جديدة تمامًا ، مما يبرز قوة التعلم العميق في تصميم البروتين.
في حين أن التعلم العميق لا يزال يعيد تشكيل مجال تصميم البروتينات ، إلا أنه يلعب أيضًا دورًا حاسمًا في مجال آخر – اكتشاف الخدع العميقة. أدت التعاونات بين أدوات الذكاء الاصطناعي واختصاصيي الخداع الاعلامي إلى تقدم كبير في مكافحة نشر المحتوى المضلل الذي تولّده التقنيات الذكية الاصطناعية. تطور برنامج SemaFor الذي بدأه وكالة المشاريع البحثية المتقدمة للدفاع الأمريكية مجموعة أدوات لتحليل التلاعب العميق تظهر وعودًا كبيرة.
ومع ذلك ، لا يزال تبني هذه الأدوات على نطاق واسع من قبل منصات وسائل التواصل الاجتماعي الرئيسية يُشكل تحديًا. أصبحت ضرورة توسيع الوصول إلى أدوات اكتشاف الخداع العميق ضرورة متزايدة لمكافحة انتشار المعلومات الخاطئة.
نتطلع إلى المستقبل ، حيث تقدم تعلم العمق في تصميم البروتين والكشف عن الخدع العميقة فرصًا حقًا للتحول. من خلال المزيد من البحث والتعاون ، فإن هذه الابتكارات لديها القدرة على إعادة تشكيل عالمنا ، وفتح مجالات جديدة في العلوم والتكنولوجيا. يحمل المستقبل فرصًا غير مسبوقة ، بفضل قوة التعلم العميق وقدرته على فك أسرار البروتينات وكشف الحقيقة وراء الوسائط المشوهة.
أقسام الأسئلة الشائعة المستندة إلى المواضيع والمعلومات الرئيسية المعروضة في المقال:
س: ما هو DeepGO-SE؟
ج: DeepGO-SE هو أداة ذكاء اصطناعي ثورية طوّرها الباحثون في KAUST. يستخدم التعلم العميق للتنبؤ بوظائف البروتينات استنادًا فقط إلى بيانات التسلسل.
س: كيف أثر DeepGO-SE على فهم البروتينات؟
ج: فتح DeepGO-SE باب فك شفرة وظائف البروتينات ، مما يسمح للباحثين بالتعمق في تفاصيل البروتينات الجزيئية التي كانت غير فهمها قبلًا.
س: كيف يساهم التعلم العميق في تصميم البروتين؟
ج: طرق التعلم العميق ، جنبًا إلى جنب مع التقدمات في نماذج اللغة الكبيرة ، مكنت الباحثين من التقدم في تصميم البروتين. أصبح الآن من الممكن إنشاء إنزيمات وبروتينات مفصلة حسب الحاجة.
س: ما أهمية الكشف عن حقيقة البروتينات الجديدة؟
ج: أظهرت الدراسة التي أجراها البروفيسور جويل ساسمان والبروفيسور إسرائيل سيلمان ، بالإضافة إلى طلابهم الصينيين ، تحديًا للاعتقادات العلمية السائدة من خلال إظهار أن بروتينات جديدة يمكن أن تستمر في الظهور. يسلط هذا الاكتشاف الضوء على إمكانية تصميم بروتينات جديدة تمامًا ، مما يبرز قوة التعلم العميق في تصميم البروتين.
س: كيف يتم استخدام التعلم العميق في كشف الخدع العميقة؟
ج: التعلم العميق يلعب دوراً حاسمًا في كشف الخدع العميقة ، وهي محتوى خادع يتم إنشاؤه بواسطة التقنيات الذكاء الاصطناعي. أدى التعاون بين أدوات الذكاء الاصطناعي واخ
The source of the article is from the blog enp.gr