Roman Remberگیاهان جهانی ممکن است رازهایی در خصوص خواص دارویی انقلابی بپنهان دارند و دانشمندان از هوش مصنوعی برای کشف آنها استفاده می‌کنند. در تحقیقاتی که به بررسی گیاهان گلدهای جهان می‌پردازند، متخصصان بر روی خصوصیات درمانی ممکن است این گونه‌ها دارند، متمرکز شده‌اند.
با یکپارچه‌سازی فناوری پیشرفته هوش مصنوعی، دانشمندان هدف دارند فرآیند کشف را شتاب بخشند که ممکن است منجر به داروهای تولید شده از گیاه شود. این اقدام نشان‌دهنده روند رو به رشدی است که در آن فناوری با دانش سنتی هماهنگ می‌شود که ممکن است باعث تحول در نگرش ما نسبت به مراقبت‌های بهداشتی شود.
وعده هوش مصنوعی در این زمینه این است که دیتاست‌های گسترده‌ای از اطلاعات گیاه‌شناسی را تجزیه و تحلیل کرده، الگوها و خصوصیاتی را که ممکن است از دست دهیم به دست محققین انسان شناسایی کند. این هماهنگی بین فناوری و طبیعت می‌تواند راه را برای درمان‌های جدیدی برای طیفی از بیماری‌ها باز کند و در علم و پزشکی پیشرفتی را برآورده آورد.
با پیشرفت مداوم قابلیت‌های هوش مصنوعی، این رویکرد پیش بینی‌شده توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا گام‌های چشمگیری در درک قدرت درمانی قوم گیاهی بردارند.
هوش مصنوعی فرآیند شناسایی ترکیبات فعال زیستی را شتاب می‌دهد. فرآیند سنتی کشف ترکیب‌های گیاهی بهاری که ارزش دارویی دارند، زمان‌بر و دارای زحمت است. هوش مصنوعی قادر است نسخه‌های شیمیایی را تجزیه و تحلیل کرده و فعالیت زیستی را بیشتر از محققین انسان پیش‌بینی کند که فرآیند کشف دارو را به شدت سرعت می‌دهد. غربال‌گری با سرعت بالا که توسط هوش مصنوعی امکان‌پذیر می‌شود، به محققین اجازه می‌دهد به سرعت هزاران استخراج گیاهی و ترکیب را برای پتانسیل‌های درمانی آنها ارزیابی کنند.
یکپارچه‌سازی دانش اقلیم‌شناسی در هدایت تحقیقات هوش مصنوعی در طب مبتنی بر گیاهی بسیار حیاتی است. شیوای سنتی و سیستم‌های دانش بومی می‌توانند بینهایت بازنگری و استفاده ارزشمندی از آن چه چه گیاهان ممکن است خاصیت‌های دارویی مهمی داشته باشند، فراهم کنند.
سوالات مهم در این زمینه شامل:
– چگونه هوش مصنوعی می‌تواند سرعت کشف را با دقت پیش‌بینی‌ها برای خواص دارویی تعادل بدهد؟
– از کجا ملاحظات اخلاقی ناشی از استفاده از دانش سنتی به همراه هوش مصنوعی در تحقیقات بر می‌دهد؟
– چگونه حقوق مالکیت فکری از کشف‌های از طریق هوش مصنوعی متأثر خواهد شد؟
چالش‌ها و اختلافات اغلب به دلایل استفاده اخلاقی از دانش بومی در برنامه‌های تجاری ناشی می‌شوند. همچنین ممکن است دشواری‌ها در گرفتن مجموعه داده‌های بزرگ و با کیفیت بالا که برای کارکرد موثر هوش مصنوعی ضروری هستند داشته باشیم. چالش دیگر اطمینان از شفافیت سامان‌های هوش مصنوعی و قابلیت کمیابی نتایج توسط محققین دیگر است.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات مبتنی بر گیاه:
– شتاب مداوم کشف داروهای جدید از گیاهان
– قادر به مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده‌تر از انسان‌ها
– کاهش هزینه و زمان مراحل ابتدایی کشف دارو
– امکان دارد تاثیرات جانبی مکرر داروها را زودتر در فرآیند توسعه دارو شناسایی کند
معایب از قبیل:
– نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و تنظیم شده
– تعصبات ممکن است در الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسته به داده‌های آموزش آنها وجود داشته باشند
– مسائل مربوط به مالکیت فکری و به اشتراک‌گذاری منافع
– احتمال بیش‌فعالیت بر تکنولوژی به حق آزاداه در زیان روش‌های تحقیق سنتی
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر علوم مختلف، به وب‌سایت اصلی شرکت‌های فناوری پیشرو که در تحقیقات هوش مصنوعی پیشرفت کننده هستند، مانند IBM، یا سازمان‌های تحقیقاتی متخصص هوش مصنوعی مانند DeepMind مراجعه کنید. این پیوندها به نهادهایی که فعالیت‌هایی در زمینه توسعه و کاربرد فناوری هوش مصنوعی دارند، اشاره می‌کنند.
