জিনতত্ত্ব এবং এর বাইরেও বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারে মেশিন লার্নিং বিপ্লব ঘটিয়েছে

বিজ্ঞানীরা ক্রমবর্ধমানভাবে রোগ নির্ণয় করতে, ওষুধ ডিজাইন করতে এবং বৃহৎ ডেটাসেটে লুকানো প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছেন। এটি বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের একটি নতুন যুগের ইঙ্গিত দেয়। এই অ্যালগরিদমগুলির উত্থান একটি অভিসরণের গল্প, যা বিজ্ঞান পরিচালনার পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। ইতিহাস জুড়ে, বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার মানুষের প্রচেষ্টার উপর নির্ভরশীল ছিল। ডেটা মূল্যবান ছিল, এবং বিজ্ঞানীরা কষ্ট করে অ্যালগরিদম ডিজাইন করেছিলেন। যাইহোক, ক্ষেত্রগুলিতে ডেটার পরিমাণ বিস্ফোরিত হয়েছে, যা এটিকে ম্যানুয়ালি বিশ্লেষণ করার মানুষের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে গেছে। মেশিন লার্নিং এই সমস্যার সমাধান হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে। এই অ্যালগরিদমগুলি শক্তিশালী বৈজ্ঞানিক সরঞ্জাম হিসাবে পরিপক্ক হয়েছে। এটি জিনতত্ত্ব এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি সহ বিভিন্ন বিষয়ে সাফল্যের অনুমতি দেয়। জীববিদ্যায়, মেশিন লার্নিং প্রোটিন-ফোল্ডিং সমস্যাটির উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেছে। DeepMind-এর AlphaFold2 পরীক্ষাগার-স্তরের নির্ভুলতার সাথে ত্রিমাত্রিক আকারের পূর্বাভাস দেয়। এটি ওষুধ আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করে এবং গবেষকদের বুঝতে সাহায্য করে যে কীভাবে মিউটেশনগুলি কার্যকারিতা ব্যাহত করে। মেশিন লার্নিং এখন বিভিন্ন ক্ষেত্রে নিয়মিত। এটি বিশাল ডেটাসেটকে এমন অন্তর্দৃষ্টির জন্য মাইন করে যা মানুষ একা বের করতে পারে না। যাইহোক, এর অর্থ বিজ্ঞানীদের প্রতিস্থাপন করা নয়, বরং তাদের সক্ষমতা বৃদ্ধি করা। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে পারদর্শী হলেও, তারা প্রায়শই ব্যাখ্যা করতে পারে না কেন সেই প্যাটার্নগুলি বিদ্যমান। বিভিন্ন ধারণাকে সংযুক্ত করার কল্পনা, অন্তর্দৃষ্টি এবং সৃজনশীলতা স্বতন্ত্রভাবে মানুষের শক্তি রয়ে গেছে। বিজ্ঞান যত বেশি অ্যালগরিদমিকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য হবে, তত বেশি মনোযোগ আমরা কী কল্পনা করতে পারি তার উপর চলে যাবে।