Neuronske mreže najnovije generacije dijelom zamjenjuju znanstvenike: provode eksperimente, dijagnosticiraju bolesti, otkrivaju obrasce, iznose i testiraju hipoteze. Koriste se tamo gdje količina podataka premašuje bilo koji ljudski kapacitet. Koja su znanstvena pitanja pomogla u rješavanju umjetne inteligencije - u materijalu RIA Novosti.
"Adam" i "Eva"
Prvi znanstvenik o robotima stvorili su 2009. godine britanski specijalci pod vodstvom profesora Rossa Kinga, tada zaposlenika Sveučilišta u Aberystwythu. Njegov je "mozak" bio program neuronske mreže koji je koristio četiri računala i kontrolirao laboratorijsku opremu. Virtualno stvorenje dobilo je ime "Adam".
Neuronska mreža je računalni program koji velikom brzinom analizira velike količine podataka, tražeći u njima zajedničke značajke i obrasce. Za razliku od modeliranja, neuronske mreže ne trebaju znanstvene hipoteze - same ih grade i testiraju. Znanstvenici koriste ovo svojstvo kako bi otkrili koliki je mogući scenarij. To značajno štedi vrijeme i računalnu snagu, što je potrebno, primjerice, u računalnoj simulaciji. Znanstvenici su Adamu osigurali sojeve krušnih kvasca s onesposobljenim različitim genima. Sam robot uzgajao je kulture tih mutantnih sojeva i pratio ih kako se razvijaju bez određenih enzima, za što su odgovorni isključeni geni. Umjetni mozak naučio je iz prvih eksperimenata i kasnije učinkovitije planirao nove. Robot je mogao provesti tisuću eksperimenata dnevno. Kao rezultat toga, iznio je dvije desetak hipoteza o genima koji kodiraju 13 enzima. Znanstvenici su tada izvodili ručne eksperimente i potvrdili Adamova nagađanja za 12 gena. Gotovo desetljeće kasnije, King i njegove kolege razvili su još jednog znanstvenika robota, Eve. Ona razvrstava razne spojeve i traži koji od njih su obećavajući kao droga. Stroj je sposoban ispitati deset tisuća tvari dnevno. Prvo otkriće "Eva" bio je kemijski spoj s svojstvima protiv raka, koji je bio učinkovit i protiv uzročnika malarije. Za probir "Eva" koristi pametne sustave temeljene na genetski modificiranom kvascu. Gotovo desetljeće kasnije, King i njegove kolege razvili su još jednog znanstvenika robota, Eve. Ona razvrstava razne spojeve i traži koji od njih su obećavajući kao droga. Stroj je sposoban ispitati deset tisuća tvari dnevno. Prvo otkriće "Eva" bio je kemijski spoj s svojstvima protiv raka, koji je bio učinkovit i protiv uzročnika malarije. Za probir "Eva" koristi pametne sustave temeljene na genetski modificiranom kvascu. Gotovo desetljeće kasnije, King i njegove kolege razvili su još jednog znanstvenika robota, Eve. Ona razvrstava razne spojeve i traži koji od njih su obećavajući kao droga. Stroj je sposoban ispitati deset tisuća tvari dnevno. Prvo otkriće "Eva" bio je kemijski spoj s svojstvima protiv raka, koji je bio učinkovit i protiv uzročnika malarije. Za probir "Eva" koristi pametne sustave temeljene na genetski modificiranom kvascu. Za probir "Eva" koristi pametne sustave temeljene na genetski modificiranom kvascu. Za probir "Eva" koristi pametne sustave temeljene na genetski modificiranom kvascu.
Oznake dugovječnosti i pušenja
Prošle godine su znanstvenici iz nekoliko zemalja, uključujući Rusiju, koju su predstavljali djelatnici Sveučilišta ITMO (Sankt Peterburg), objavili članak o tome kako utvrditi dob osobe koristeći biokemijski test krvi. Da bi to učinili, uvježbali su neurološku mrežu, a zatim su joj dali uzorke više od 120 000 krvnih pretraga pacijenata iz Kanade, Južne Koreje i istočne Europe na istraživanja. Program je poznavao samo nacionalnost, spol i dva desetaka biokemijskih parametara krvi. To je bilo dovoljno da se dobro utvrdi starost svakog pacijenta. U siječnju ove godine isti tim znanstvenika predstavio je nove rezultate: umjetna inteligencija koju su trenirali uspjela je izračunati na temelju biokemijskih parametara krvi hoće li osoba pušiti ili ne. Znanstvenici su neuralnoj mreži stavili na raspolaganje bazu podataka s gotovo 150 tisuća krvnih pretraga pacijenata u provinciji Alberta (Kanada), koji su prethodno postali anonimni. Program je poznavao samo spol ljudi. Neuronska mreža uspješno se nosila sa zadatkom i naučila izolirati pušače. Štoviše, pronašla je znakove koji su ukazivali na istinsko, odnosno na biološko doba osobe, a ne na kronološke (prema putovnici). Pokazalo se da su žene pušačice biološki starele dvostruko brže od nepušača, a muškarci - jedan i pol puta. Pokazalo se da su žene pušačice biološki starele dvostruko brže od nepušača, a muškarci - jedan i pol puta. Pokazalo se da su žene pušačice biološki starele dvostruko brže od nepušača, a muškarci - jedan i pol puta.
Neurološka mreža protiv raka
Promotivni video:
Znanstvenici iz Stanforda (SAD) koristili su sposobnost neuronskih mreža da analiziraju slike, koje su u osnovi skup digitalnih podataka. Osposobili su foto program kako bi razlikovali karcinom i melanom, maligne izrasline koji ukazuju na rak.
Programom je proučeno gotovo 130 tisuća slika različitih formacija na koži koje su bile obilježene vrstom bolesti ili kao obični molovi, keratomi i utvrđeni obrasci. Rezultate je provjerilo dva desetaka dermatologa: pokazalo se da su prilično točni. Sada, za provođenje početne dijagnoze, dovoljno je poslati fotografiju kožne neoplazme liječniku sa pametnog telefona. A zatim - ovisno o odgovoru - odlučite hoćete li napraviti biopsiju kako bismo točno postavili dijagnozu. Umjetna inteligencija koristi se i u OncoTarget centru za personaliziranu onkologiju na Sveučilištu Sechenov (Moskva). Tamo stvaraju digitalni model pacijenta - ovo je potpuna informacija o njegovoj bolesti, genetskim karakteristikama tumora. Znanstvenici se nadaju da će neuronska mreža, analizirajući nizove podataka, optimizirati liječenje za svakog pacijenta.
U potrazi za misterijama svemira
Umjetna inteligencija otvara velike izglede za astronome, koji se doslovno guše od obilja podataka dobivenih kao rezultat opažanja. Mnogobrojne svemirske misije, orbiti i zemaljski teleskopi stvorili su daleko više njih nego što će ih ljudi moći uskoro obraditi. Kevin Schawinski s Instituta za fiziku čestica i astrofiziku pri Švicarskoj visokoj tehničkoj školi u Zürichu vjeruje da će neuronske mreže revolucionirati astronomiju. On i njegovi kolege testirali su umjetnu inteligenciju analizirajući podatke o brzini stvaranja binarnih zvijezda kako bi shvatili zašto se ona smanjuje u galaksijama kad se promijene vanjski uvjeti. Astronomi su trenirali neuronsku mrežu koristeći niz galaksijskih slika. Slično kao što program može prikazati kakvo će lice biti u starosti,ona također može promijeniti izgled galaksije dok ulazi u grupu ili skupinu. Rezultati rada neuronske mreže podudarali su se s opažanjima. 2017. godine neuronska mreža koja se sama učila, a koju je stvorio Google pomogla je NASA-i u otkrivanju nove egzoplanete. Analiza podataka iz orbite teleskopa Kepler otkrila je stjenovitu planetu samo trideset posto veću od Zemlje u orbiti oko zvijezde Kepler-90 u zviježđu Draco. Međutim, planet je bio previše blizu zvijezdi za život. Ranije je neuronska mreža već pronašla šesti planet u sustavu zvijezda Kepler-80. Sve je to rezultat obrade slabih svjetlosnih signala koje može uhvatiti samo računalni program.pomogao NASA-i da otkrije novu egzoplanetu. Analiza podataka iz orbite teleskopa Kepler otkrila je stjenovitu planetu samo trideset posto veću od Zemlje u orbiti oko zvijezde Kepler-90 u zviježđu Draco. Međutim, planet je bio previše blizu zvijezdi za život. Ranije je neuronska mreža već pronašla šesti planet u sustavu zvijezda Kepler-80. Sve je to rezultat obrade slabih svjetlosnih signala koje može uhvatiti samo računalni program.pomogao NASA-i da otkrije novu egzoplanetu. Analiza podataka iz orbite teleskopa Kepler otkrila je stjenovitu planetu samo trideset posto veću od Zemlje u orbiti oko zvijezde Kepler-90 u zviježđu Draco. Međutim, planet je bio previše blizu zvijezdi za život. Ranije je neuronska mreža već pronašla šesti planet u sustavu zvijezda Kepler-80. Sve je to rezultat obrade slabih svjetlosnih signala koje može uhvatiti samo računalni program. Ranije je neuronska mreža već pronašla šesti planet u sustavu zvijezda Kepler-80. Sve je to rezultat obrade slabih svjetlosnih signala koje može uhvatiti samo računalni program. Ranije je neuronska mreža već pronašla šesti planet u sustavu zvijezda Kepler-80. Sve je to rezultat obrade slabih svjetlosnih signala koje može uhvatiti samo računalni program.
Tatjana Pichugina