मशीन लर्निंग ने आनुवंशिकी और उससे आगे के वैज्ञानिक खोज में क्रांति ला दी है

वैज्ञानिक तेजी से बीमारियों की भविष्यवाणी करने, दवाएं डिजाइन करने और बड़े डेटासेट में छिपे पैटर्न खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं। यह वैज्ञानिक खोज के एक नए युग का संकेत देता है। इन एल्गोरिदम का उदय अभिसरण की एक कहानी है, जो विज्ञान के संचालन के तरीके को बदल रहा है। पूरे इतिहास में, वैज्ञानिक खोज मानवीय प्रयास पर निर्भर रही है। डेटा कीमती था, और वैज्ञानिकों ने दर्दनाक रूप से एल्गोरिदम डिजाइन किए। हालांकि, क्षेत्रों में डेटा की मात्रा में विस्फोट हुआ है, जो इसे मैन्युअल रूप से विश्लेषण करने की मानवीय क्षमता से अधिक है। मशीन लर्निंग इस समस्या के समाधान के रूप में उभरी है। ये एल्गोरिदम शक्तिशाली वैज्ञानिक उपकरणों के रूप में परिपक्व हो गए हैं। यह आनुवंशिकी और संबंधित क्षेत्रों सहित विषयों में सफलता की अनुमति देता है। जीव विज्ञान में, मशीन लर्निंग ने प्रोटीन-फोल्डिंग समस्या पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाला है। DeepMind का AlphaFold2 प्रयोगशाला-स्तर की सटीकता के साथ त्रि-आयामी आकृतियों की भविष्यवाणी करता है। यह दवा की खोज को गति देता है और शोधकर्ताओं को यह समझने में मदद करता है कि उत्परिवर्तन कार्य को कैसे बाधित करते हैं। मशीन लर्निंग अब विभिन्न क्षेत्रों में नियमित है। यह विशाल डेटासेट को उन जानकारियों के लिए माइन करता है जिन्हें मनुष्य अकेले नहीं निकाल सकते। हालांकि, इसका मतलब वैज्ञानिकों को बदलना नहीं है, बल्कि उनकी क्षमताओं को बढ़ाना है। जबकि मशीन लर्निंग मॉडल पैटर्न खोजने में उत्कृष्ट हैं, वे अक्सर यह नहीं बता सकते कि वे पैटर्न क्यों मौजूद हैं। विविध विचारों को जोड़ने की कल्पना, अंतर्ज्ञान और रचनात्मकता विशिष्ट रूप से मानवीय ताकत बनी हुई है। जैसे-जैसे विज्ञान एल्गोरिथम रूप से अधिक सुलभ होता जाएगा, ध्यान इस बात पर जाएगा कि हम क्या कल्पना कर सकते हैं।