Học máy cách mạng hóa khám phá khoa học trong di truyền học và hơn thế nữa

Các nhà khoa học ngày càng sử dụng học máy để dự đoán bệnh tật, thiết kế thuốc và tìm ra các mô hình ẩn trong bộ dữ liệu lớn. Điều này báo hiệu một kỷ nguyên mới của khám phá khoa học. Sự trỗi dậy của các thuật toán này là một câu chuyện về sự hội tụ, chuyển đổi cách thức tiến hành khoa học. Trong suốt lịch sử, khám phá khoa học dựa vào nỗ lực của con người. Dữ liệu rất quý giá và các nhà khoa học đã tỉ mỉ thiết kế các thuật toán. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu đã bùng nổ trên các lĩnh vực, vượt quá khả năng phân tích thủ công của con người. Học máy đã nổi lên như một giải pháp cho vấn đề này. Các thuật toán này đã trưởng thành thành các công cụ khoa học mạnh mẽ. Điều này cho phép đột phá trong các lĩnh vực, bao gồm di truyền học và các lĩnh vực liên quan. Trong sinh học, học máy đã có tác động đáng kể đến vấn đề gấp protein. AlphaFold2 của DeepMind dự đoán hình dạng ba chiều với độ chính xác ở cấp độ phòng thí nghiệm. Điều này đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc và giúp các nhà nghiên cứu hiểu cách đột biến phá vỡ chức năng. Học máy hiện là thông lệ trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó khai thác các bộ dữ liệu khổng lồ để tìm kiếm những hiểu biết mà con người không thể tự mình trích xuất. Tuy nhiên, nó không có nghĩa là thay thế các nhà khoa học, mà là tăng cường khả năng của họ. Trong khi các mô hình học máy vượt trội trong việc tìm kiếm các mẫu, chúng thường không thể giải thích tại sao các mẫu đó tồn tại. Trí tưởng tượng, trực giác và sự sáng tạo để kết nối các ý tưởng đa dạng vẫn là thế mạnh độc đáo của con người. Khi khoa học trở nên dễ tiếp cận hơn về mặt thuật toán, trọng tâm sẽ chuyển sang những gì chúng ta có thể tưởng tượng.