حوزه بیوانفورماتیک شاهد توسعه‌های نوآورانه‌ای بوده است که امواج هیجان را در مجتمع علمی ایجاد کرده است. ابزار هوش مصنوعی انقلابی بنام DeepGO-SE، که توسط پژوهشگران در دانشگاه KAUST توسعه داده شده است، روشی است که برای همیشه نحوه درک پروتئین‌ها را تغییر داده است. با استفاده از قدرت یادگیری عمیق، این ابزار توانایی بی‌نظیری برای پیش‌بینی عملکرد پروتئین‌ها بر اساس داده‌های توالی دارد.
روزهایی که پروتئین‌ها به عنوان موجوداتی پرمعنایی در ابهام محو شده بودند و وظایف مولکولی آنها در راز و نیاز بودند رفته است. DeepGO-SE کلید رمزگشایی این وظایف را باز می‌کند و دوران جدیدی از کاوش علمی و کشف دارو را به همراه می‌آورد. در اختیار داشتن این ابزار، پژوهشگران می‌توانند به درون پیچیدگی‌های مولکولی پروتئین‌ها که قبلاً به‌خوبی درک نمی‌شدند، نفوذ کنند.
با توسعه DeepGO-SE، کاربرد یادگیری عمیق در طراحی پروتئین یک قدم بزرگ برداشته است. بیش از دو دهه از زمانی که دانشمندان به اکتشاف منعطف‌سازی پروتئین‌ها پرداختند و هدف آنها ساخت انزیم‌ها و پروتئین‌های سفارشی بود، گذشته است. به لطف پیشرفت‌ها در مدل‌های زبان بزرگ و روش‌های یادگیری عمیق، این رویا به نهایت حداقل به حقیقت تبدیل شده است.
پروتئین‌هایی که قبلاً به عنوان قلمرو ناشناخته تلقی می‌شدند، اکنون به نحوی که قبلاً غیرممکن بود مورد بررسی و مطالعه قرار می‌گیرند. از جمله بررسی پروتئین‌ها در محیط‌های مرزی یا تسریع کشف دارو و مهندسی پروتئین، DeepGO-SE پتانسیلی دارد که می‌تواند در رشته‌های مختلف تحقیقات را تحول بدهد.
در تلاش برای پی بردن به رمزهای تکامل پروتئین، پژوهشگران کشف دیگری شگرف کرده‌اند. استادان جوئل سوسمن و اسرائیل سیلمن به همراه دانشجویان چینی خود اعتقادات علمی طولانی با سازگاری جدید مواجه شده‌اند. مطالعه‌ای صورت گرفته که باعث پرسش‌های این دانشجویان درباره یک مقاله قدیمی در مورد تنوع توالی‌های پروتئین شده است و این موضوع به بحث‌های عمیقی درباره تکامل پروتئین منجر شده است. توانایی‌های فوق العاده ابزارهای هوش مصنوعی اجازه داده است که به مطالعه ساختاری این پروتئین‌های تازه متولد شده بپردازند. یافته‌های آنها نوری بر امکان طراحی پروتئین‌ها به طور کامل جدیدی قرار می‌دهد و قدرت واقعی یادگیری عمیق در طراحی پروتئین را نشان می‌دهد.
در حالی که یادگیری عمیق به شکل‌دهی به زمینه طراحی پروتئین ادامه می‌دهد، نقش بسیار مهمی را هم در حوزه تشخیص تصویرهای ساختگی عمیق ایفا می‌کند. همکاری‌ها بین هوش مصنوعی و تخصصیان رسانه‌های قضایی منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی در مبارزه با محتوای مرغوب تولید شده توسط هوش مصنوعی شده است. برنامه SemaFor توسط سازمان پژوهش‌های پیشرفته دفاع آمریکا آغاز شده است و یک مجموعه ابزار برای تحلیل تصویرهای ساختگی پیشرفته را نشان می‌دهد.
با این حال، استفاده گسترده از این ابزارها توسط پلتفرم‌های اجتماعی بزرگ همچنان چالش‌ها را به دنبال دارد. نیاز به گسترش دسترسی به ابزارهای شناسایی تصویرهای ساختگی عمیق به‌طور چشمگیری حیاتی‌تر شده است تا در برابر گسترش اطلاعات نادرست مقابله شود.
در پیشروی، امکاناتی که توسط یادگیری عمیق در طراحی پروتئین و تشخیص تصویرهای ساختگی ارائه می‌شود، به طور کامل تحول‌آفرین است. با ادامه تحقیقات و همکاری، این نوآوری‌ها قدرتی دارند که ابعاد جدیدی از علم و فناوری را بازکنند. آینده فرصت‌های بی‌نظیری را به وجود می‌آورد که توسط قدرت یادگیری عمیق و توانایی آن در رمزگشایی رازهای مخفی شده در پروتئین‌ها و برمکنوندن حقیقت واقعیت خلق می‌کند.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw