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| Le nuove tecniche sviluppate utilizzando l'intelligenza artificiale potrebbero aiutare gli scienziati a scoprire le cause di determinati fenomeni in base a ciò che osservano. (Fonte: Shutterstock) |
Gli scienziati della Scuola di Ingegneria e Scienze Applicate dell'Università della Pennsylvania (USA) hanno sviluppato una nuova tecnica di intelligenza artificiale che potrebbe aiutare gli esseri umani a comprendere meglio i meccanismi della natura. L'aspetto straordinario di questo metodo è che l'IA non solo prevede ciò che accadrà, ma può anche contribuire a scoprirne le cause profonde.
Il professor Vivek Shenoy, autore principale dello studio, offre una semplice analogia: se si vedono delle increspature sulla superficie di uno stagno, si può presumere che un sassolino sia appena caduto nell'acqua. Ma dove sia caduto il sassolino, come sia caduto e quale impatto abbia creato sono domande più complesse. Fenomeni simili si verificano anche in ambito scientifico. I ricercatori spesso osservano i risultati esterni, ma le cause sottostanti non sono facilmente identificabili.
Il nuovo metodo si chiama "Livellatori". Invece di addentrarsi in complesse formule matematiche, può essere inteso come un livello di elaborazione che aiuta l'IA a "levigare" i dati prima dell'analisi. Questo è particolarmente importante perché i dati del mondo reale sono spesso imperfetti. Possono essere rumorosi, instabili o troppo complessi, rendendo difficile per i computer individuare lo schema esatto.
Una delle prime applicazioni di questa tecnica prevede lo studio del DNA all'interno delle cellule. In ogni cellula, il DNA non esiste isolato, ma è impacchettato con le proteine in una struttura chiamata cromatina. Questa struttura svolge un ruolo cruciale nel controllo dell'attività genica, influenzando l'identità cellulare, l'invecchiamento e le malattie. Con questo nuovo metodo basato sull'intelligenza artificiale, gli scienziati sperano di comprendere meglio i cambiamenti, anche minimi, che avvengono all'interno delle cellule, spiegando così perché i geni funzionano in modi diversi.
Questo metodo è utile non solo in biologia, ma anche in molti altri campi come la ricerca sui materiali, le previsioni meteorologiche o la simulazione dei flussi. Si tratta di settori caratterizzati da dati complessi, numerose variabili e in cui le cause sottostanti non sono facilmente osservabili direttamente.
Secondo il team di ricerca, l'obiettivo più ampio di questa tecnica è aiutare la scienza ad andare oltre la semplice descrizione dei fenomeni, per comprendere le leggi che li generano, portando così a previsioni migliori, interventi più precisi e aprendo nuove prospettive di ricerca.
Fonte: https://baoquocte.vn/ky-thuat-ai-giup-tim-ra-ban-chat-su-vat-hien-tuong-392997.html









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