Машинне навчання революціонізує наукові відкриття в генетиці та за її межами

Вчені все частіше використовують машинне навчання для прогнозування захворювань, розробки ліків і пошуку прихованих закономірностей у великих наборах даних. Це сигналізує про нову еру наукових відкриттів. Підйом цих алгоритмів – це історія конвергенції, яка змінює спосіб ведення науки. Протягом історії наукові відкриття залежали від людських зусиль. Дані були цінними, і вчені ретельно розробляли алгоритми. Однак обсяг даних вибухово зріс у різних сферах, перевищуючи людські можливості для їх аналізу вручну. Машинне навчання стало вирішенням цієї проблеми. Ці алгоритми перетворилися на потужні наукові інструменти. Це дозволяє здійснювати прориви в різних дисциплінах, включаючи генетику та суміжні галузі. У біології машинне навчання значно вплинуло на проблему згортання білків. AlphaFold2 від DeepMind прогнозує тривимірні форми з точністю лабораторного рівня. Це прискорює відкриття ліків і допомагає дослідникам зрозуміти, як мутації порушують функцію. Машинне навчання зараз є звичайним явищем у різних сферах. Воно видобуває величезні набори даних для отримання інформації, яку люди не можуть отримати самостійно. Однак воно не призначене для заміни вчених, а скоріше для розширення їхніх можливостей. Хоча моделі машинного навчання чудово знаходять закономірності, вони часто не можуть пояснити, чому ці закономірності існують. Уява, інтуїція та креативність для поєднання різноманітних ідей залишаються унікальними людськими якостями. Оскільки наука стає більш алгоритмічно доступною, акцент зміститься на те, що ми можемо уявити.