Bioinformatikas joma ir pieredzējusi izšķirošu attīstību, kas ir izraisījis satraukumu zinātnieku kopienā. Revolucionārais AI rīks, ko sauc par DeepGO-SE un ko ir izstrādājuši KAUST pētnieki, mūžam ir mainījis veidu, kā mēs izprotam proteīnus. Izmantojot dziļās mācīšanās spēku, šim rīkam ir izcils spējas paredzēt proteīnu funkcijas, pamatojoties tikai uz sekvences datiem.
Sen pagājuši tie laiki, kad proteīni bija noslēpumainas būtnes, kuru molekulārās funkcijas bija apvītas noslēpumos. DeepGO-SE ir atbloķējis atslēgu, lai atšifrētu šīs funkcijas, nodibinot jaunu zinātniskās izpētes un narkotiku atklāšanas laikmetu. Ar šo rīku pieejamību pētnieki tagad var iegrimt proteīnu molekulāro sarežģījumu izpētē, kas agrāk bija maz saprotami.
Ar DeepGO-SE izstrādi dziļās mācīšanās pielietojums proteīnu dizainā ir lieliski pavirzījies uz priekšu. Ir pagājušas vairāk nekā divas desmitgades, kopš zinātnieki sāka pētīt proteīnu dizainu, mērķējot izveidot speciāli pielāgotus enzīmus un proteīnus. Pateicoties lieliem valodu modeļiem un dziļās mācīšanās metodēm, šis sapnis tagad kļūst par realitāti.
Iepriekš nekartētie proteīni tagad var tikt pētīti un izpētīti veidā, kā tas agrāk nebija iespējams. Vai nu tas ir proteīnu izpēte ekstrēmos apstākļos vai narkotiku atklāšanas un proteīnu inženierijas paātrināšana, DeepGO-SE spēj radikāli mainīt dažādus pētniecības virzienus.
Drukājot proteīna evolūcijas noslēpumus, pētnieki ir atklājuši vēl vienu pārsteidzošu atklājumu. Profesori Joel Sussman un Israel Silman kopā ar saviem ķīniešu studentiem ir izšķīruši ilgstoši noturošās zinātniskās ticības. Pretēji apstiprinātajām pieņēmumiem viņu pētījums ir parādījis, ka jauni proteīni var turpināt parādīties, neievērojot esošo zināšanu robežas.
Šo izšķirošo atklājumu veica, kad studenti apšaubīja veco eseju par proteīna sekvences variācijām, kas izraisīja dziļas diskusijas par proteīnu evolūciju. Mākslīgā intelekta rīku neparastais potenciāls ļāva veikt strukturālu pētījumu par šiem tikko dzimušajiem proteīniem. Viņu secinājumi sniedza skaidru aina par pilnīgi jaunu proteīnu dizainēšanas iespējām, apliecinot dziļās mācīšanās patieso spēku proteīna dizainā.
Lai gan dziļā mācīšanās turpina pārveidot proteīnu dizaina jomu, tā arī spēlē būtisku lomu citā sfērā – dziļā maldināšanas atklāšanas. Sadarbība starp mākslīgās inteliģences un mediju kriminalistiku specialistiem ir novedusi pie nozīmīgām iespējām apkarojot AI radītu maldinošu saturu. ASV Aizsardzības pārprojektu aģentūras SemaFor programma ir izstrādājusi dziļā maldināšanas analīzes instrumentu komplektu, kas apliecina lieliskus rezultātus.
Tomēr šo instrumentu plašaizmantošana lielākajās sociālo mediju platformās joprojām sagādā izaicinājumus. Nepieciešamība paplašināt piekļuvi dziļās maldināšanas atklāšanas instrumentiem ir kļuvusi arvien svarīgāka, lai apkopotu dezinformācijas izplatīšanu.
Skatoties uz priekšu, dziļās mācīšanās sniegtās iespējas proteīnu dizainā un dziļās maldināšanas atklāšanā ir patiešām pārveidojošas. Turpmāka pētniecība un sadarbība liecina, ka šīs inovācijas ir potenciāls pārveidot mūsu pasauli, atbloķējot jaunas tautasdaļas zinātnē un tehnoloģijā. Nākotne sniedz nepieredzētas iespējas, kas ir vadītas no dziļās mācīšanās spēka un tās spējas atšifrēt proteīnos slēpto patiesību un atmaskot manipulētas medijas patiesību.
Vispārīgs jautājumu un atbilžu sadaļa, balstīta uz galvenajiem tematiem un informāciju, kas sniegta rakstā:
J: Kas ir DeepGO-SE?
V: DeepGO-SE ir revolucionārs AI rīks, ko ir izstrādājuši KAUST pētnieki. Tas izmanto dziļo mācīšanos, lai paredzētu proteīnu funkcijas, pamatojoties tikai uz sekvences datiem.
J: Kā DeepGO-SE ietekmē proteīnu izpratni?
V: DeepGO-SE ir atbloķējis atslēgu, lai atšifrētu proteīnu funkcijas, ļaujot pētniekiem izpētīt proteīnu molekulāros sarežģījumus, kas agrāk bija maz saprotami.
J: Kāda ir dziļās mācīšanās ieguldījums proteīnu dizainā?
V: Dziļās mācīšanās metodes, kombinējot ar lieliem valodu modeļiem, ir ļāvušas pētniekiem progresa sasniegšanu proteīnu dizainā. Tagad ir iespējams izveidot speciāli pielāgotus enzīmus un proteīnus.
J: Kas ir jauno proteīnu atklāšanas nozīme?
V: Profesora Joel Sussman, profesora Israel Silman un viņu ķīniešu studentu veiktais pētījums ir izaicinājis ilgstoši noturošas zinātniskās ticības, parādot, ka jauni proteīni var turpināt parādīties. Šis atklājums pauž dziļās mācīšanās potenciālu jaunu proteīnu dizainēšanā.
J: Kā tiek izmantota dziļā mācīšanās dziļās maldināšanas atklāšanā?
V: Dziļā mācīšanās spēlē būtisku lomu dziļās maldināšanas atklāšanā, kas ir AI radīts maldinošs saturs. Sadarbība starp mākslīgās inteliģences un mediju kriminalistikas speciālistiem, piemēram, ASV Aizsardzības pārprojektu aģentūras SemaFor programma, ir novedusi pie ievērojama progresa šajā jomā.
Definīcijas:
– Bioinformatika: Zinātnes joma, kas apvieno bioloģiju, datorzinātni un informācijas tehnoloģijas, lai analizētu un interpretētu bioloģiskos datus, it īpaši ģenētiskos datus.
– Dziļā mācīšanās: Mašīnmācīšanās apakškritums, kas izmanto mākslīgās neironu tīklu modeļus, lai veidotu un saprastu sarežģītas rakstura un attiecību datus.
– Proteīni: Organiskas molekulas, kas sastāv no aminoskābju ķēdes. Tie spēlē būtisku lomu dažādos bioloģiskos procesos un ir dažādas funkcijas.
– Proteīnu dizains: Process, kas paredzēts proteīnu ar specifiskām funkcijām un īpašībām izveidei vai modificēšanai.
Ieteiktās saistītās saites:
– KAUST – Oficiālā KAUST (King Abdullah Zinātņu un tehnoloģijas universitātes) mājaslapa, kur pētnieki izstrādāja DeepGO-SE.
– Bioinformatika – Vikipēdijas lapa, kas sniedz pārskatu par bioinformatiku, zinātnes jomu, kas ietver bioloģisko datu pētīšanu, izmantojot skaitļošanas metodes un rīkus.
– Pētījums par proteīnu evolūciju – Saite uz akadēmisko rakstu, ko Profesors Joel Sussman un profesors Israel Silman kopā ar saviem ķīniešu studentiem ir izdariuši, apšaubot esošās zināšanas par proteīnu evolūciju.
– DARPA – ASV Aizsardzības Pārprojektu aģentūras oficiālā mājaslapa, kas uzsāka SemaFor programmu dziļās maldināšanas analīzei, kas minēta rakstā.
The source of the article is from the blog aovotice.cz