विज्ञान के 5 क्षेत्र जहां एआई पहले से ही बड़ी खोज करने में मदद कर रहा है
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / May 15, 2023
वैज्ञानिक सबसे अधिक समय लेने वाले और समय लेने वाले कार्यों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सौंपते हैं ताकि वह संभव हो सके जो पहले लगभग अवास्तविक लग रहा था।
1. कहानी
पांडुलिपियों का अध्ययन करने के लिए इतिहासकार पहले से ही एआई को चालू कर रहे हैं। वह तेजी से इस कार्य का सामना करता है, इसके अलावा, उसे खराब पठनीयता में कोई समस्या नहीं दिखती है: लेखक की अजीब लिखावट, पीला कागज या फीकी स्याही उसके काम में बाधा नहीं डालती। साथ ही, वह न केवल शब्दों और वाक्यों को पहचानने में सक्षम है, बल्कि पाठ की संरचना भी है - वह विभाजन को अनुच्छेदों, अध्यायों और अनुच्छेदों में देखता है।
इतिहासकारों और एआई के बीच इस तरह के सहयोग का एक उदाहरण रूसी परियोजना है "डिजिटल पीटर». तंत्रिका नेटवर्क को पीटर I की लिखावट में प्रशिक्षित किया जाता है और कुछ ही मिनटों में सम्राट के हस्तलिखित ग्रंथों को डिक्रिप्ट कर देता है। इसी तरह का एक अन्य उपकरण ऑस्ट्रियन प्लेटफॉर्म है प्रतिलेख. यह विभिन्न भाषाओं और लिखावट को पहचान सकता है, लेकिन पहले इसे अंशांकन की आवश्यकता होती है: तंत्रिका नेटवर्क पाठ के कुछ पृष्ठों का अध्ययन करता है, कई संशोधनों से गुजरता है, और फिर सही और तेज़ी से काम करना शुरू कर देता है।
एआई शक्तियां अनुमति देना बड़ी मात्रा में सूचनाओं का विश्लेषण करें: न केवल पाठ, बल्कि विभिन्न आरेख और चित्र भी। वैज्ञानिक तंत्रिका नेटवर्क को निर्देश दे सकते हैं, उदाहरण के लिए, विभिन्न पुस्तकों में एक पाठ के सभी अनुवादों और व्याख्याओं को खोजने के लिए।
एआई पुराने दस्तावेजों में अंतराल को भरने और उनकी उत्पत्ति का समय और स्थान निर्धारित करने में भी सक्षम है। ऐसे प्लेटफॉर्म शामिल हैं इथाका. उदाहरण के लिए, उसने कुछ प्राचीन यूनानी फरमानों के निर्माण की तिथि को स्पष्ट किया। पहले, यह माना जाता था कि वे 446 ईसा पूर्व में लिखे गए थे। ई।, एआई ने 421 ईसा पूर्व की ओर इशारा करते हुए पैटर्न देखा। इ।
2. दवा
चिकित्सा में एआई डॉक्टरों और वैज्ञानिकों दोनों के काम को गति देता है। वह निदान में मदद करने वाले पहले व्यक्ति हैं: जल्दी से अध्ययन करते हैं स्क्रीनिंग, आवश्यक मार्करों की खोज करता है और एक उत्तर देता है, जिसकी व्याख्या विशेषज्ञों द्वारा की जाती है। मास्को क्लीनिक में कृत्रिम बुद्धि उपयोग एक्स-रे, सीटी और एमआरआई परिणामों का विश्लेषण करने के लिए 2020 से।
संभावना है कि एल्गोरिदम जल्द ही दुर्लभ बीमारियों का भी पता लगाने में सक्षम होंगे। इसी तरह के तंत्र का पहले से ही अध्ययन किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के शोधकर्ता बनाया था एसआईएस उपकरण जो विभिन्न प्रकार के घातक ट्यूमर का वर्गीकरण करता है। प्रयोग के हिस्से के रूप में, एआई ने लगभग 22,000 छवियों का अध्ययन किया और उन्हें जल्दी से 50 से अधिक श्रेणियों में वितरित किया।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशालाओं में वैज्ञानिक की सुविधा दवाओं और टीकों के विकास पर काम करते हैं। यह सक्रिय पदार्थों के विभिन्न संयोजनों की गणना करता है और उनकी प्रभावशीलता के अनुमानित प्रतिशत की रिपोर्ट करता है। नतीजतन, आपको पहले से विफल विकल्पों का परीक्षण करने में वर्षों खर्च करने की आवश्यकता नहीं है। यह पहले से ही सक्रिय रूप से उपयोग किया जा रहा है। 2021 के लिए केवल अमेरिकी स्वास्थ्य विभाग के लिए आया एआई के साथ 100 से अधिक दवा अनुमोदन एप्लिकेशन विकसित किए गए।
दवाओं के निर्माण में चिकित्सा सहायकों में से एक अल्फाफोल्ड न्यूरल नेटवर्क है, बनाना 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन की संरचना। उनके काम के लिए धन्यवाद, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के वैज्ञानिक पहचान की मलेरिया परजीवी में एक प्रमुख प्रोटीन की संरचना, जो रोग के खिलाफ टीके को मजबूत करने में मदद करेगा। एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी का उपयोग करने वाले पिछले अध्ययनों ने इसकी अनुमति नहीं दी।
एआई भी उपयोग जीन थेरेपी का आधुनिकीकरण करने के लिए। भविष्य में, वह उपलब्ध करवाना और मानव जीनोम का तेजी से आरामदायक अध्ययन। वैज्ञानिकों का सुझाव है कि एक दशक के भीतर, इस क्षेत्र में अनुसंधान 40 एक्साबाइट्स (क्विंटिलियन बाइट्स) डेटा उत्पन्न करेगा: किसी व्यक्ति के लिए इतनी मात्रा को संसाधित करना एक असंभव कार्य है।
टेक व्हिस्परर लिमिटेड के संस्थापक जसप्रीत बिंद्रा जैसे डिजिटल प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ भी चिकित्सा में एआई के उज्ज्वल भविष्य में विश्वास करते हैं। शैक्षिक मैराथन में "ज्ञान। रूसी समाज का पहला" "ज्ञान" वह सुझाव दियाएआई के पास दवा में क्रांति लाने का मौका है, जैसा कि एक बार पेनिसिलिन ने किया था, और संयुक्त राष्ट्र स्वास्थ्य कार्यक्रमों के कार्यान्वयन में एक अनिवार्य सहायक बन गया। साथ ही, बिंद्रा के अनुसार, GPT न्यूरल नेटवर्क लैंग्वेज मॉडल का पांचवां संस्करण, जो 2023 के अंत में जारी किया जाएगा, डॉक्टरों की तुलना में विश्लेषण की व्याख्या और उपचार के चयन में तेजी से काम करेगा।
3. भौतिक विज्ञान
बड़े डेटा का विश्लेषण करने के लिए भौतिकी में एआई का लंबे समय से उपयोग किया जाता रहा है। और उसके पास गर्व करने के लिए बहुत कुछ है। 2012 में, मशीन लर्निंग मॉडल ने यूरोपियन सेंटर फॉर न्यूक्लियर रिसर्च CERN के कर्मचारियों की मदद की खुला हिग्स बॉसन। एआई का कार्य लार्ज हैड्रोन कोलाइडर से संकेतों की अंतहीन धारा का विश्लेषण करना था, इस प्राथमिक कण के संकेतों को देखना और उन्हें चिन्हित करना था।
भविष्य में एआई क्वांटम समस्याओं के समाधान को आसान बना सकता है। इसका प्रमाण न्यूयॉर्क के शोधकर्ताओं का काम है: उन्होंने एक एल्गोरिथम बनाया और प्रशिक्षित किया छोटा 100,000 समीकरणों से चार तक हबर्ड मॉडल की गणना। गणना की सटीकता इससे प्रभावित नहीं हुई थी।
भविष्य में एआई का एक अन्य संभावित कार्य नए भौतिक कानूनों की खोज करना है। इसे वास्तविकता बनाने के लिए, हमें एक एल्गोरिथम की आवश्यकता है जो राज्य चर निर्धारित कर सके। और कोलंबिया विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों के पास यह है घटित. उनका एआई स्वतंत्र रूप से यह अनुमान लगाने में सक्षम था कि पेंडुलम और लावा दीपक को क्या चलाता है, साथ ही चिमनी में आग क्यों लगी है। इनपुट्स में से, इंस्ट्रूमेंट में केवल वीडियो रिकॉर्डिंग थी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रस्तावित चर हमेशा उन चरों से मेल नहीं खाते थे जिनके भौतिक विज्ञानी स्वयं आदी थे। वैज्ञानिक इस निष्कर्ष पर पहुंचे हैं कि एआई के पास लोगों को प्रकृति की पहले अज्ञात प्रेरक शक्तियों को दिखाने और उन्हें नए निष्कर्षों पर धकेलने का मौका है जो विज्ञान और दुनिया की हमारी समझ दोनों को बदलने की संभावना रखते हैं।
4. खगोल
आकाशगंगाएँ, ग्रह, तारे और अन्य अंतरिक्ष वस्तुएँ वास्तविकता में बहुत बड़ी हैं, लेकिन एक दूरबीन से बड़े पैमाने पर ली गई तस्वीरों में वे टुकड़ों की तरह दिखती हैं। उन्हें अपने आप खोजने में बहुत समय लगता है। एआई वैज्ञानिकों को बहुत तेजी से सामना करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, मंच अंतरिक्ष से छवियों का विश्लेषण कर सकता है मॉर्फियसहबल टेलीस्कोप से फ्रेम पर प्रशिक्षित। एआई जासूसी कौशल इच्छा एक्सोप्लैनेट्स की खोज में विशेष रूप से उपयोगी है, अर्थात्, खगोलीय पिंड जो सौर मंडल के बाहर हैं।
स्मिथसोनियन एस्ट्रोफिजिकल ऑब्जर्वेटरी के वैज्ञानिक भी एआई का उपयोग कर रहे हैं शिकार करना सुपरनोवा जैसी अल्पकालिक लौकिक घटनाओं के लिए और सूर्य पर मौसम में बदलाव की निगरानी करने के लिए। अंतिम कार्य के लिए, तंत्रिका नेटवर्क को प्रतिदिन 1.5 टेराबाइट जानकारी एकत्र करनी होती है।
गैर-मौजूद आकाशगंगाओं की छवियां बनाने के लिए वैज्ञानिक भी एआई का उपयोग करते हैं। यह भयावह रूप से यथार्थवादी दिखता है। 2021 में नासा बाहर रखा हआ उनकी वेबसाइट पर 225 छवियों का एक कोलाज है, जिनमें से केवल एक को टेलीस्कोप द्वारा लिया गया था। नकली के बीच मूल का पता लगाना लगभग असंभव है। लेकिन वैज्ञानिकों को न केवल गैर-पेशेवर अंतरिक्ष प्रेमियों पर मज़ाक करने के लिए नकली तस्वीरों और मॉडलों की ज़रूरत है। उनकी मदद से, तंत्रिका नेटवर्क परिकल्पना सीखता है और परीक्षण करता है: वे जांचते हैं कि प्रक्षेपण के समान अंतरिक्ष वस्तु विभिन्न परिस्थितियों में कैसे व्यवहार करेगी।
5. परिस्थितिकी
पर्यावरणविदों के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मुख्य रूप से डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने की क्षमता के लिए उपयोगी है। उदाहरण के लिए, 2022 में, UNEP (संयुक्त राष्ट्र पर्यावरण कार्यक्रम) ने AI-संचालित डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया WESP. इसके एल्गोरिदम दुनिया भर के विभिन्न सेंसर से जानकारी एकत्र करते हैं, विश्लेषण करते हैं और कल्पना करते हैं। और यह सब वास्तविक समय में। विशेष रूप से, उपकरण ग्लेशियरों के द्रव्यमान में परिवर्तन और वातावरण में कार्बन डाइऑक्साइड की सांद्रता पर नज़र रखता है। इसके अलावा, WESP पूर्वानुमान प्रदान करता है।
यूएनईपी पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अन्य एआई उपकरण काम कर रहे हैं। प्लैटफ़ॉर्म आईएमईओ मीथेन उत्सर्जन पर नज़र रखता है, और रत्न - वायु प्रदूषण के लिए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पारिस्थितिक तंत्र को सरल और नियंत्रित करने में सक्षम है। तो, इस साल का मशीन लर्निंग प्रोग्राम मदद करेगा इंग्लैंड के वैज्ञानिक चौबीसों घंटे प्लैंकटन समुदाय की निगरानी करते हैं। इसलिए वे जांच करेंगे कि ये जीव पर्यावरणीय परिवर्तनों से कैसे प्रभावित होते हैं।