Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Sanatificial zeka (AI), biyoteknoloji, ilaç keşfi ve akışkan dinamik gibi alanlarda keşifleri tetiklemek için kullanılabilir mi? Geometrik grafikler ve yenilikçi metodolojiler kullanarak AI, temel doğa bilimlerinde temel sorunları çözebilir. Bu nispeten yeni bir alan olan "Bilim için AI" olarak bilinen alanda sonsuz olanaklar bulunmaktadır.

Teksas A&M Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendislik Bölümü'nde görev yapan Dr. Shuiwang Ji, son zamanlarda Ulusal Bilim Vakfı hibesi alarak 3D grafikler ve AI üzerine araştırma yapmaya başladı.

Ji, molekülleri ve proteinleri 3D veya geometrik grafikler kullanarak temsil etmek ve davranışlarını ile özelliklerini tahmin etmek için bir metodoloji geliştirmeyi amaçlıyor. Oluşturulduktan sonra bu metodoloji, fizik, akışkan dinamikleri ve biyoteknoloji alanlarındaki sorunların çözümüne yardımcı olabilir.

Ji, "Yaşadığımız fiziksel dünyayı anlamak için AI kullanmaya çalışıyoruz" dedi. "Bu araştırmanın bulguları pratik olmaya zaman alabilir, ancak bir kez bu gerçekleşir ve güçlü bir AI yöntemi geliştirirsek, temel araştırma olduğu için bu birçok farklı alana uygulanabilir. Bu, elektronun keşfiyle elektriğin keşfedilmesi gibi bir şeydir."

Tamlık, verimlilik ve uygulamalar

Zorluk, Ji'nin projesinin benzersizliğinde yatmaktadır: 3D grafiklerde tamlık, verimlilik ve uygulamalar arasındaki bağlantıyı kurmak. Tamlık, tam bilgiyi yakalama anlamına gelirken, verimlilik büyük girdileri işleme anlamına gelir. Uygulama yönü, Ji'nin metodolojisini moleküler dinamikler, moleküler simülasyonlar ve ilaç keşfi alanına uygulama anlamına gelir. Ancak bu tür çalışmalarda genellikle bir takas yapılır.

Ji, "Geleneksel olarak tam girdi bilgisini yakalamak isterseniz, süreç bu ağı eğitmek için oldukça yavaş olacaktır" dedi. "Öte yandan, eğitimin hızlı olmasını isterseniz tam girdi bilgisini yakalayamazsınız. Hem tamlığı hem de hızlı eğitimi sağlayacak bir yöntem geliştirmeyi amaçlıyorum ve moleküller, proteinler ve malzeme bilimi alanlarında farklı uygulamaları çözmeye yardımcı olacağım. Bu, bu üç unsurun bir araya getirildiği ilk zaman olabilir."

Grafiklerin anlaşılması ve gerçek dünya uygulamaları

Grafikler, fiziksel dünyadaki kesinlikleri temsil etmek için kullanılır. Örneğin, bir standart grafik, her düğümün bir kişi olduğu ve kenarların ilişkileri temsil ettiği bir sosyal ağı temsil edebilir; Kişi A, Kişi B ile e-posta iletişimindeyse, A'dan B'ye bir kenar vardır.

Ji, "Bir problemi geometrik bir grafik olarak karakterize edebiliriz" dedi. "Bu, her düğümün aynı zamanda 3D uzayda bir konumu veya koordinatı olacağı için standart grafiklerden çok farklıdır. Bir molekülü, her atomun bir düğüm olduğu ve kimyasal bağların ilişkilerini karakterize ettiği bir geometrik grafik olarak düşünebilirsiniz. Her atomun da 3D uzayda bir yeri vardır, bu da bu moleküllerin 3D geometrisini size verir. Molekülün nasıl performans göstereceği kritik bir şekilde 3D geometriye bağlıdır."

Geometrik grafiklerin temsil edebileceği bir malzeme ilaçlardır, çünkü ilaçlar moleküllerden oluşur. Bir ilacın 3D bir şekli olur, bir reseptöre bağlanır ve bir anahtarın kilide girdiği gibi bir proteine bağlanır. İlacın 3D geometrisi önemlidir çünkü ilaç, bir antibiyotik olarak kullanılıp kullanılamayacağını belirlemek için bir tahmin sorunu olarak formüle edilebilir.

Ji, "İlaç endüstrisi moleküler dinamiklere ilgi duyuyor ve benzer bir model büyük bir potansiyel antibiyotik veritabanını taranmak için kullanıldı" dedi. "Potansiyel olarak bir antibiyotik olarak kullanılabilecek bir molekülü tanımlamak için yola çıktılar, bulgularını laboratuvarda doğruladılar ve gerçekten yeni bir antibiyotik tanımladılar."

Bu proje uygulamaları sadece ilaç keşfiyle sınırlı değil, aynı zamanda malzeme bilimi, kısmi diferansiyel denklemler ve havacılık mühendisliği gibi alanları da kapsamaktadır. Ji, bir alan yerine metodolojiye odaklanmayı ve bu çalışmaya içgörü sağlamak ve birçok sorunu çözmek için geniş bir yelpazedeki uzmanlarla işbirliği yapmayı planlıyor.

Ji, "Bu son derece disiplinlerarası bir alandır" dedi. "AI'ı bilgisayar bilimi, kimya, akışkan dinamikleri ve malzeme bilimi alanlarındaki sorunları çözmek için kullanıyoruz, ancak bu alanlarda uzman değiliz. Bu bireylerle işbirliği yaparak, çözmeye çalışabileceğimiz zorlukları görmek iyi olur."

Nereden başladı?

Ji, bu araştırma projesine Ağustos ayında başladı, ancak birkaç yıldır bilim için AI üzerinde çalışıyor. Bu araştırma projesinin temelini atan teknik bir inceleme makalesini yönetti, "Kuantum, Atomistik ve Sürekli Sistemlerde Bilim İçin Yapay Zeka." Projenin hedefi gibi, bu 263 sayfalık makale, 63 yazarın ve 14 üniversitenin katkıları da dahil olmak üzere çeşitli alanlardaki araştırmacıların işbirliğini davet etti.

Ji, "Bilim için AI nispeten yeni bir alan olduğundan, konuyla ilgili çok fazla literatür yok" dedi. "Proje, makalenin bir alt kümesidir ve moleküler dinamikleri veya temsilleri, molekülleri ve proteinleri geometrik grafiklerle temsil etme konusuna odaklanır. Makale, bu projenin ilerlemesi için temel atar."

Katie Satterlee, Teksas A&M Mühendislik tarafından.

Kaynak:eurekalert.org