За последние несколько лет технологические достижения породили искусственный интеллект, машинное обучение и целый ряд новых возможностей в мире технологий. Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения встретило как критику, так и одобрение, иногда первое больше, чем второе. Ряд экспертов опасаются неправильного использования возможностей ИИ для разрушения глобальной солидарности и сотрудничества.
Тем не менее, ИИ оказался незаменимым активом почти во всех отраслях, в которых он был реализован. От авиации до разработки программного обеспечения и помощи медицинскому персоналу в операциях ИИ оказал положительное влияние на каждое из его начинаний. Теперь, когда возникла глобальная пандемия, вызванная COVID-19, ИИ снова используется для поиска решения против вируса. Но как именно искусственный интеллект внедряется для борьбы с вирусом? Давайте посмотрим:
Проект Google Deepmind представил Alphafold — исследование, направленное на предсказание белковых структур в трехмерной форме. Эта система использовалась для идентификации и оценки белков, связанных с SARS-CoV-2, вирусом, ответственным за COVID-19. Alphafold надеется, что благодаря своим исследованиям вируса она сможет лучше понять его природу и разработать против него вакцину.
Что по сути делает искусственный интеллект, так это то, что он изучает большие наборы данных, пытается выявить закономерности и делать прогнозы на их основе. Если ИИ сможет взломать структуру вируса и понять его мутацию по мере ее развития в ближайшие месяцы, можно будет создать профилактическую вакцину и протестировать ее на потенциальных людях-кандидатах для эффективного искоренения вируса. Этот процесс теперь полностью зависит от ИИ и его способности точно выполнять прогнозный анализ вируса по мере его мутации. Тем не менее, разработка потенциального лекарства от коронавируса все равно займет не менее года, а возможно, и больше.
Еще одна область применения ИИ — ускорение разработки лекарств. С использованием машинного обучения процесс создания трехмерных моделей вируса для понимания его генетической структуры и выявления закономерностей его патологического поведения ускоряется для ускорения исследований. На разработку лекарств обычно требуется не менее десяти лет, чтобы перейти от идеи к рынку с частотой неудач не менее 90% и высокими затратами, но с помощью ИИ этот процесс можно ускорить, а затраты можно существенно снизить.
Мы надеемся, что эти реализации ИИ в области биологических исследований против COVID-19 предложат постоянное решение в течение короткого промежутка времени.
