У світі постійної еволюції технологій використання будь-якого інструменту досягає своєї повної потужності потребує належної підготовки та розуміння. Нехай це буде простий текстовий процесор або революційний алгоритм штучного інтелекту, користувачі повинні розуміти, як він працює, усвідомлювати його обмеження та відповідально використовувати. Ця істина особливо актуальна в галузі штучного інтелекту застосованого до життєвих наук.
Самір Веланкар, керівник команди в Європейському біоінформатичному інституті EMBL (EMBL-EBI), відповідає за управління критичними ресурсами, такими як Банк даних білків в Європі та База даних структури білків AlphaFold. Ці ресурси надають безцінні переваги для структурної біології. Веланкар розглядає співпрацю між Google DeepMind та EMBL-EBI з метою заповнення знаннєвих прогалин навколо трансформаційної технології штучного інтелекту AlphaFold, яка здійснила прогнози структури для майже всіх відомих білків.
Чому доступна підготовка є невід’ємною в життєвих науках?
У зв’язку з швидким прогресом технологій доступна підготовка відіграє важливу роль у знищенні перешкод та наданні можливості вченим з усього світу ефективно та відповідально інтегрувати нові інструменти у свою роботу. Робота з результатами інноваційних технологій або баз даних не завжди проста, часто потрібні глибоке розуміння та критичне мислення.
Вчені повинні оцінювати значущість отриманих даних в певному контексті. Рівнозначно важливо, щоб користувачі розуміли обмеження технології: що вона може і не може здійснити, її сильні та слабкі сторони. Такі уявлення можуть бути отримані лише за допомогою надійної документації та доступної підготовки.
Розуміння доступності в навчанні
Доступність охоплює різні аспекти. Мінімально необхідно, щоб навчальні матеріали були легкодоступними, вільними від платних бар’єрів та готовими для використання в Інтернеті. EMBL-EBI має довгострокове зобов’язання надавати доступне навчання у форматі електронних ресурсів, що забезпечує можливість користування глобальною аудиторією без фінансових обмежень.
Крім того, доступне навчання також повинно бути комплексним та зрозумілим для користувачів з різними рівнями підготовки, експертизи та здатностями. Приспособлення до потреб різних учасників вимагає постійної взаємодії з науковою спільнотою, активного пошуку відгуків та відповіді на питання під час розроблення навчальних матеріалів та підручників.
Важливість навчальних матеріалів AlphaFold
До нещодавнього часу доступ до даних про структуру білків був обмеженим для кількох сотень тисяч експериментально визначених структур білків. Відтак, не кожен потребував вивчати, як ефективно використовувати моделі структури. Однак співпраця між Google DeepMind та EMBL-EBI зробила доступними мільйони прогнозів структури білків AlphaFold, відкриваючи еру обільних структурних даних.
Тепер дослідники у різних галузях, незалежно від того, чи вони вивчають здоров’я людини, культурні рослини, біорізноманіття, ферменти чи інші області, можуть легко отримати 3D моделі структури для своїх цікавих білків. Хоча прогнози штучного інтелекту не заміняють експериментальні дані та відрізняються за рівнями точності, вони є цінними інструментами, які можуть значно посилювати наукове дослідження та розуміння.
Часті питання:
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl