Aprendizado de Máquina Revoluciona a Descoberta Científica na Genética e Além

Cientistas estão usando cada vez mais o aprendizado de máquina para prever doenças, projetar medicamentos e encontrar padrões ocultos em grandes conjuntos de dados. Isso sinaliza uma nova era de descoberta científica. A ascensão desses algoritmos é uma história de convergência, transformando a forma como a ciência é conduzida. Ao longo da história, a descoberta científica dependeu do esforço humano. Os dados eram preciosos e os cientistas projetavam algoritmos meticulosamente. No entanto, o volume de dados explodiu em todos os campos, excedendo a capacidade humana de analisá-los manualmente. O aprendizado de máquina surgiu como uma solução para esse problema. Esses algoritmos amadureceram e se tornaram poderosas ferramentas científicas. Isso permite avanços em todas as disciplinas, incluindo genética e áreas relacionadas. Na biologia, o aprendizado de máquina teve um impacto significativo no problema do dobramento de proteínas. O AlphaFold2 do DeepMind prevê formas tridimensionais com precisão de nível laboratorial. Isso acelera a descoberta de medicamentos e ajuda os pesquisadores a entender como as mutações interrompem a função. O aprendizado de máquina agora é rotina em vários campos. Ele extrai grandes conjuntos de dados em busca de insights que os humanos não conseguem extrair sem ajuda. No entanto, não se destina a substituir os cientistas, mas sim a aumentar suas capacidades. Embora os modelos de aprendizado de máquina se destaquem na descoberta de padrões, eles geralmente não conseguem explicar por que esses padrões existem. A imaginação, a intuição e a criatividade para conectar diversas ideias permanecem sendo pontos fortes exclusivamente humanos. À medida que a ciência se torna mais acessível algoritmicamente, o foco mudará para o que podemos imaginar.