Netflix шиг компаниудын ашигладаг алгоритмууд нь мэдрэлийн эмгэгийн биологийн хэлийг тайлж чаддаг.

Netflix, Facebook, Amazon зэрэг компаниудын ашигладаг хүчирхэг алгоритмууд нь эрүүл мэндийн салбарт томоохон нөлөө үзүүлж болзошгүй. Тэд хорт хавдар болон Альцгеймер гэх мэт мэдрэлийн дегенератив өвчний биологийн хэлийг урьдчилан таамаглах чадварыг харуулсан.

Энэ санаачилгыг Кембрижийн Их Сургуулийн Гэгээн Жонны коллежийн эрдэмтэн судлаачид гаргаж, олон арван жилийн турш үйлдвэрлэсэн том өгөгдлийг компьютерийн хэлний загварт оруулсан байна. Зорилго нь хиймэл оюун ухаан (AI) нь хүнээс илүү дэвшилтэт нээлт хийж чадах эсэхийг шалгах явдал байсан бөгөөд тэд биологийн хэлийг тайлах технологийн чадвараар л үүнийг олж мэдсэн.

Судалгааг шинжлэх ухааны сэтгүүлд нийтлэв PNAS, "Уургийн конденсатуудын молекулын дүрмийг дараалал тодорхойлогч ба суулгацаас сурах. " Мэргэжилтнүүдийн үзэж байгаагаар үүнийг "өвчин үүсгэдэг эсийн доторх дүрмийн алдааг засахад" ашиглаж болно.

Профессор Туомас Ноулз бол уг нийтлэлийн ахлах зохиогч бөгөөд Гэгээн Жонны коллежийн гишүүн юм. 

"Мэдрэлийн доройтлын өвчин, хорт хавдрын судалгаанд машин сургалтын технологийг нэвтрүүлэх нь тоглоомыг бүрэн өөрчилдөг. Эцсийн эцэст зорилго нь хиймэл оюун ухааныг ашиглан шинж тэмдгийг эрс хөнгөвчлөх эсвэл сэтгэцийн хомсдол үүсэхээс урьдчилан сэргийлэх зорилготой эм боловсруулах болно."

Хүчтэй алгоритмууд

Netflix, Facebook зэрэг компаниудын ашигладаг машин сургалтын алгоритмууд нь хэрэглэгчдийн талаар өндөр боловсролтой таамаглал дэвшүүлж, дараа нь юу хийхээ хэлдэг. Netflix шинэ кино санал болгох эсвэл Facebook шинэ найзаа санал болгох үед ийм зүйл тохиолддог. Alexa, Siri зэрэг дуут туслахууд хувь хүнийг шууд таньж, хариу өгөх боломжтой. 

Доктор Кади Лиис Саар бол уг нийтлэлийн анхны зохиогч бөгөөд Гэгээн Жонны коллежийн эрдэм шинжилгээний ажилтан юм. Тэрээр өвчний үед уурагт юу болж байгааг тодорхойлох зорилготой том хэмжээний хэлний загварыг сургахад ижил төстэй технологийг ашигласан. 

“Хүний биед мянга, мянган уургийн өлгий байдаг бөгөөд эрдэмтэд тэдний ихэнхийн үүргийг хараахан мэдэхгүй байна. Бид уургийн хэлийг сурахын тулд мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан хэлний загварыг асуусан "гэж тэр хэлэв.

“Бид энэ хөтөлбөрөөс эсэд агуулагдах уургийн дусал болох биомолекулын конденсат хэлбэрийг өөрчилдөг хэлийг сурахыг тусгайлан хүссэн бөгөөд үүнийг эрдэмтэд Альцгеймер зэрэг хорт хавдар, мэдрэлийн дегенератив өвчнийг үүсгэдэг биологийн үйл ажиллагаа, доголдлыг арилгахын тулд ойлгох ёстой. Эрдэмтэд хэдэн арван жилийн судалгааны явцад уургийн хэлний талаар олж мэдсэн зүйлийг тодорхой хэлэлгүйгээр сурч болохыг бид олж мэдсэн."

Эрдэмтэд хэдэн зуун мэдрэлийн дегенератив өвчин байдаг гэж үздэг бөгөөд хамгийн түгээмэл нь Альцгеймер, Паркинсон, Хантингоны өвчин юм. Альцгеймерт дэлхийн 50 сая хүн өвчилдөг бөгөөд өвчний үед уураг нь бөөгнөрөл үүсгэж, эрүүл мэдрэлийн эсийг устгадаг. 

Уургийн конденсат ба NLP технологи

Эрүүл тархитай бол эдгээр уургийн массыг үр дүнтэй устгаж болно. Сүүлийн үеийн олдворуудаас харахад зарим эмх замбараагүй уургууд нь шингэн хэлбэрийн уургийн дусал болох конденсат үүсгэдэг гэж эрдэмтэд үзэж байна. Эдгээр нь мембрангүй бөгөөд бие биентэйгээ чөлөөтэй нийлдэг бөгөөд тэдгээр нь бүрэлдэж, шинэчлэгдэж чаддаг.

Профессор Ноулз хэлэхдээ: "Уургийн конденсат нь генийн илэрхийлэл, бидний ДНХ хэрхэн уураг болж хувирдаг, уургийн нийлэгжилт гэх мэт эсийн гол үйл явдлуудыг хянадаг учраас шинжлэх ухааны ертөнцөд ихээхэн анхаарал татаж байна."

“Эдгээр уургийн дуслуудтай холбоотой аливаа согог нь хорт хавдар зэрэг өвчинд хүргэдэг. Тиймээс бид өвчин үүсгэдэг эсийн доторх дүрмийн алдааг засч залруулахыг хүсвэл уургийн дутагдлын молекул гарал үүслийн судалгаанд байгалийн хэлээр боловсруулах технологийг нэвтрүүлэх нь амин чухал юм" гэж тэр үргэлжлүүлэв.

 "Бид эдгээр загварууд хүний ​​хэл, WhatsApp хэрхэн танд хэрэглэх үг санал болгохыг мэддэгтэй адил уургийн хэлийг сурч, урьдчилан таамаглах боломжтой болохын тулд бид мэдэгдэж буй уургуудын талаархи бүх өгөгдлийг алгоритмд оруулсан" гэж доктор. гэж Саар хэлэв. 

"Дараа нь бид түүнээс зөвхөн зарим уураг эс дотор конденсат үүсгэдэг тусгай дүрмийн талаар асууж чадсан. Энэ бол маш хэцүү асуудал бөгөөд үүнийг тайлах нь өвчний хэлний дүрмийг сурахад тусална" гэж доктор Саар үргэлжлүүлэн хэлэв.

Технологийн энэхүү дэвшлийн гол хөдөлгөгч хүчин зүйл нь өсөн нэмэгдэж буй өгөгдлийн хэмжээ, өндөр тооцоолох хүчин чадал, техникийн дэвшил юм. Машины сургалт нь эдгээр чиглэлийн судалгааг эрс өөрчлөх боломжтой бөгөөд урьд өмнө хэзээ ч төсөөлж байгаагүй нээлтүүдийг хийх боломжтой юм. 

Доктор Саар хэлэхдээ, "Машинаар суралцах нь судлаачдын шинжлэх ухааны эрэл хайгуулын зорилго гэж үзэж байгаа хязгаарлалтаас ангид байж болох бөгөөд энэ нь бидний хараахан төсөөлөөгүй байгаа шинэ холболтууд үүснэ гэсэн үг юм. Энэ нь үнэхээр сэтгэл хөдөлгөм юм."

Шинэ сүлжээ нь дэлхийн өнцөг булан бүрээс судлаачдын хүртээл болж, улам бүр олон эрдэмтэд хамрагдаж байна.