AI w projektowaniu białek i diagnozowaniu chorób
Postęp w pracach nad sztuczną inteligencją pozwala naukowcom projektować całkowicie nowe molekuły w ciągu kilku sekund zamiast miesięcy badań. W lipcu br. DeepMind Technologies Limited przedstawiło najnowszą wersję AlphaFold – oprogramowania do prognozowania struktury białek, które przewidziało budowę każdego białka znanego nauce. Naukowcy i firmy stosujący AI do projektowania białek chcieliby tworzyć białka, które mogą np. oczyszczać toksyczne odpady i pomagać w leczeniu chorób.
Większość obecnych modeli diagnostycznych AI uczy się rozpoznawania chorób i stanu pacjenta na prześwietleniach klatki piersiowej oznaczonych wcześniej przez specjalistów. Jest to jednak proces czasochłonny. Nowy model, CheXzero, może „uczyć się” sam z istniejących raportów medycznych, które specjaliści napisali w normalnym języku. W efekcie, po przejrzeniu tysięcy zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej i towarzyszących im raportów klinicznych, opracowany na Harvard Medical School CheXzero nauczył się rozpoznawać choroby tak dokładnie, jak radiolodzy.
Dostęp do generatorów sztuki AI jest coraz powszechniejszy, artyści zadają więc pytania o zdolność sztucznej inteligencji do naśladowania ich pracy. Zwracają również uwagę, że programy te przede wszystkim zarabiają pieniądze dla wielkich koncernów. AI masowo tworzy grafiki na żądanie przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego w odpowiedzi na monit tekstowy, a na podstawie obrazów z sieci lub publicznych zbiorów danych z niezwykłą dokładnością potrafi odwzorować styl poszczególnych artystów.
