Revolution durch maschinelles Lernen in der wissenschaftlichen Forschung in Genetik und darüber hinaus

Wissenschaftler setzen zunehmend maschinelles Lernen ein, um Krankheiten vorherzusagen, Medikamente zu entwickeln und versteckte Muster in großen Datensätzen zu finden. Dies signalisiert eine neue Ära der wissenschaftlichen Entdeckung. Der Aufstieg dieser Algorithmen ist eine Geschichte der Konvergenz, die die Art und Weise verändert, wie Wissenschaft betrieben wird. Im Laufe der Geschichte beruhte die wissenschaftliche Entdeckung auf menschlicher Anstrengung. Daten waren kostbar, und Wissenschaftler entwarfen sorgfältig Algorithmen. Das Datenvolumen hat jedoch in allen Bereichen explosionsartig zugenommen und die menschliche Fähigkeit zur manuellen Analyse übertroffen. Maschinelles Lernen hat sich als Lösung für dieses Problem herauskristallisiert. Diese Algorithmen haben sich zu leistungsstarken wissenschaftlichen Werkzeugen entwickelt. Dies ermöglicht Durchbrüche in verschiedenen Disziplinen, einschließlich Genetik und verwandten Bereichen. In der Biologie hat maschinelles Lernen das Problem der Proteinfaltung erheblich beeinflusst. AlphaFold2 von DeepMind sagt dreidimensionale Formen mit Laborgenauigkeit voraus. Dies beschleunigt die Medikamentenentwicklung und hilft Forschern zu verstehen, wie Mutationen die Funktion stören. Maschinelles Lernen ist heute in verschiedenen Bereichen Routine. Es durchsucht riesige Datensätze nach Erkenntnissen, die Menschen nicht ohne Hilfe extrahieren können. Es soll jedoch nicht Wissenschaftler ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten erweitern. Während Modelle des maschinellen Lernens sich darin auszeichnen, Muster zu finden, können sie oft nicht erklären, warum diese Muster existieren. Die Vorstellungskraft, Intuition und Kreativität, um verschiedene Ideen zu verbinden, bleiben einzigartige menschliche Stärken. Da die Wissenschaft algorithmisch zugänglicher wird, wird sich der Fokus darauf verlagern, was wir uns vorstellen können.