Uczenie maszynowe rewolucjonizuje odkrycia naukowe w genetyce i nie tylko

Naukowcy coraz częściej wykorzystują uczenie maszynowe do przewidywania chorób, projektowania leków i znajdowania ukrytych wzorców w dużych zbiorach danych. To zapowiada nową erę odkryć naukowych. Rozwój tych algorytmów to historia konwergencji, która zmienia sposób prowadzenia nauki. W całej historii odkrycia naukowe opierały się na ludzkim wysiłku. Dane były cenne, a naukowcy skrupulatnie projektowali algorytmy. Jednak ilość danych wzrosła lawinowo we wszystkich dziedzinach, przekraczając ludzkie możliwości ich ręcznej analizy. Uczenie maszynowe stało się rozwiązaniem tego problemu. Algorytmy te dojrzały do roli potężnych narzędzi naukowych. Umożliwia to przełomowe odkrycia w różnych dyscyplinach, w tym w genetyce i dziedzinach pokrewnych. W biologii uczenie maszynowe miało znaczący wpływ na problem zwijania białek. AlphaFold2 firmy DeepMind przewiduje trójwymiarowe kształty z dokładnością na poziomie laboratoryjnym. Przyspiesza to odkrywanie leków i pomaga naukowcom zrozumieć, w jaki sposób mutacje zakłócają funkcję. Uczenie maszynowe jest obecnie rutyną w różnych dziedzinach. Przeszukuje ogromne zbiory danych w poszukiwaniu spostrzeżeń, których ludzie nie mogą wydobyć samodzielnie. Nie ma jednak na celu zastąpienia naukowców, a raczej wzmocnienie ich możliwości. Chociaż modele uczenia maszynowego doskonale radzą sobie ze znajdowaniem wzorców, często nie potrafią wyjaśnić, dlaczego te wzorce istnieją. Wyobraźnia, intuicja i kreatywność w łączeniu różnorodnych idei pozostają wyjątkowo ludzkimi mocnymi stronami. W miarę jak nauka staje się bardziej dostępna algorytmicznie, nacisk przesunie się na to, co możemy sobie wyobrazić.