5 áreas de la ciencia en las que la IA ya está ayudando a hacer grandes descubrimientos

1. Historia

Los historiadores ya están encargando a la IA que estudie manuscritos. Hace frente a esta tarea más rápido, además, no ve un problema en la mala legibilidad: la letra extraña del autor, el papel amarillento o la tinta descolorida no interfieren con su trabajo. Al mismo tiempo, es capaz de reconocer no solo palabras y oraciones, sino también la estructura del texto: observa la división en párrafos, capítulos y párrafos.

Un ejemplo de tal cooperación entre historiadores e IA es el proyecto ruso "Pedro digital». La red neuronal está entrenada en la letra de Pedro I y en cuestión de minutos descifra cualquier texto escrito a mano por el emperador. Otra herramienta similar es la plataforma austriaca Transcribir. Puede reconocer diferentes idiomas y escritura a mano, pero primero requiere calibración: la red neuronal estudia un par de páginas de texto, pasa por varias revisiones y luego comienza a trabajar con precisión y rapidez.

poderes de IA permitir analizar grandes cantidades de información: no solo textos, sino también varios diagramas y dibujos. Los científicos pueden instruir a la red neuronal, por ejemplo, para encontrar todas las traducciones y exposiciones de un texto en diferentes libros.

AI también puede llenar los vacíos en documentos antiguos y determinar la hora y el lugar de su origen. Tales plataformas incluyen Ítaca. Por ejemplo, aclaró la fecha de creación de algunos decretos griegos antiguos. Anteriormente, se creía que fueron escritos en el 446 a. e., AI vio patrones que apuntan al 421 a. mi.

2. Medicamento

La IA en medicina acelera el trabajo tanto de médicos como de científicos. Él es el primero en ayudar con el diagnóstico: rápidamente estudios proyecciones, busca los marcadores necesarios y da una respuesta, que luego es interpretada por especialistas. Inteligencia artificial en clínicas de Moscú usar a partir de 2020 para analizar los resultados de radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas.

Es probable que pronto los algoritmos también puedan detectar enfermedades raras. Ya se están estudiando mecanismos similares. Por ejemplo, los investigadores de la Escuela de Medicina de Harvard creado Herramienta SISH que clasifica diferentes tipos de tumores malignos. Como parte del experimento, AI estudió unas 22.000 imágenes y las distribuyó rápidamente en más de 50 categorías.

Científicos en laboratorios de inteligencia artificial facilita trabajar en el desarrollo de medicamentos y vacunas. Calcula diferentes combinaciones de sustancias activas y reporta el porcentaje estimado de su efectividad. Como resultado, no necesita pasar años probando opciones fallidas por adelantado. Ya se está utilizando activamente. Para 2021 solo para el Departamento de Salud de EE. UU. vino más de 100 aplicaciones de aprobación de medicamentos desarrolladas con IA.

Uno de los asistentes médicos en la creación de medicamentos es la red neuronal AlphaFold, construido estructura de más de 200 millones de proteínas. Gracias a su trabajo, científicos de la Universidad de Oxford identificado la estructura de una proteína clave en el parásito de la malaria, que ayudaría a fortalecer la vacuna contra la enfermedad. Los estudios previos que utilizaron cristalografía de rayos X no permitieron esto.

IA también usar modernizar la terapia génica. En el futuro, él proporcionar y un estudio más rápido y cómodo del genoma humano. Los científicos sugieren que dentro de una década, la investigación en esta área generará hasta 40 exabytes (quintillones de bytes) de datos: para una persona procesar tal volumen es una tarea imposible.

Los expertos en tecnología digital, como el fundador de Tech Whisperer Limited, Jasprit Bindra, también creen en el brillante futuro de la IA en la medicina. En el maratón educativo “Conocimiento. El primero" de la sociedad rusa "Conocimiento" él sugirióque la IA tiene la oportunidad de revolucionar la medicina, como lo hizo alguna vez la penicilina, y convertirse en un asistente indispensable en la implementación de los programas de salud de la ONU. Además, según Bindra, la quinta versión del modelo de lenguaje de red neuronal GPT, que se lanzará a fines de 2023, hará frente a la interpretación de los análisis y la selección del tratamiento más rápido que los médicos.

3. Física

La IA en física se ha utilizado durante mucho tiempo para analizar grandes datos. Y tiene mucho de lo que estar orgulloso. En 2012, los modelos de aprendizaje automático ayudaron al personal del Centro Europeo de Investigación Nuclear CERN abierto Bosón de Higgs. La tarea de la IA era analizar el flujo interminable de señales del Gran Colisionador de Hadrones, buscar señales de esta partícula elemental y marcarlas.

En el futuro, la IA puede simplificar la solución de problemas cuánticos. Prueba de ello es el trabajo de investigadores de Nueva York: crearon y entrenaron un algoritmo que acortado cálculos del modelo de Hubbard de 100.000 ecuaciones a cuatro. Esto no afectó a la precisión de los cálculos.

Otra posible tarea de la IA en el futuro es la búsqueda de nuevas leyes físicas. Para que esto sea una realidad, necesitamos un algoritmo que pueda determinar variables de estado. Y los científicos de la Universidad de Columbia tienen esta sucedió. Su IA pudo adivinar de forma independiente qué impulsa el péndulo y la lámpara de lava, así como por qué la chimenea está en llamas. De las entradas, el instrumento solo tenía grabaciones de video. Las variables propuestas por la inteligencia artificial no siempre coincidían con aquellas a las que los propios físicos estaban acostumbrados. Los científicos han llegado a la conclusión de que la IA tiene la oportunidad de mostrar a las personas las fuerzas impulsoras de la naturaleza previamente desconocidas y empujarlas a nuevas conclusiones que probablemente cambien tanto la ciencia como nuestra comprensión del mundo.

4. Astronomía

Las galaxias, planetas, estrellas y otros objetos espaciales son enormes en realidad, pero en fotografías a gran escala tomadas con un telescopio parecen migas. Se necesita mucho tiempo para encontrarlos por su cuenta. La IA ayuda a los científicos a sobrellevar la situación mucho más rápido. Por ejemplo, la plataforma puede analizar imágenes del espacio Morfeoentrenado en marcos del telescopio Hubble. Habilidad de detective de IA voluntad especialmente útil en la búsqueda de exoplanetas, es decir, cuerpos celestes que se encuentran fuera del sistema solar.

Los científicos del Observatorio Astrofísico Smithsonian también están utilizando IA para caza para eventos cósmicos a corto plazo como supernovas y monitorear cambios en el clima en el Sol. Para la última tarea, la red neuronal debe recopilar 1,5 terabytes de información por día.

Los científicos también usan IA para crear imágenes de galaxias inexistentes. Se ve terriblemente realista. NASA en 2021 Dispuesto en su sitio web un collage de 225 imágenes, entre las cuales solo una fue tomada por un telescopio. Es casi imposible encontrar el original entre las falsificaciones. Pero los científicos necesitan imágenes y modelos falsos no solo para gastar bromas a los amantes del espacio no profesionales. Con su ayuda, la red neuronal aprende y prueba hipótesis: comprueban cómo se comportará un objeto espacial similar a una proyección en diferentes condiciones.

5. Ecología

Para los ecologistas, la inteligencia artificial es principalmente útil por su capacidad para recopilar y analizar datos. Por ejemplo, en 2022, el PNUMA (Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente) lanzó una plataforma digital impulsada por IA WESP. Sus algoritmos recopilan información de diferentes sensores alrededor del mundo, analizan y visualizan. Y todo esto en tiempo real. En particular, el instrumento monitorea el cambio en la masa de los glaciares y la concentración de dióxido de carbono en la atmósfera. Además, WESP proporciona pronósticos.

Existen otras herramientas de IA que operan dentro del ecosistema del PNUMA. Plataforma IMEO monitorea las emisiones de metano, y GEMAS - por la contaminación del aire.

La inteligencia artificial es capaz de simplificar y controlar los ecosistemas. Entonces, el programa de aprendizaje automático de este año ayudará científicos de Inglaterra monitorean la comunidad de plancton las 24 horas. Así comprobarán cómo estas criaturas se ven afectadas por los cambios ambientales.