AI ຄົ້ນພົບ 'ຈຸດອ່ອນ' ທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ໄວຣັດເຂົ້າໄປໃນຈຸລັງ.

ຂໍຂອບໃຈ AI, ນັກວິທະຍາສາດອາເມລິກາໄດ້ຄົ້ນພົບ 'ສະວິດ' ໂມເລກຸນທີ່ສຳຄັນທີ່ເຮັດໃຫ້ໄວຣັດເຮີເປສເປັນກາງທັນທີທີ່ມັນພະຍາຍາມບຸກລຸກຈຸລັງ.

Báo Tuổi Trẻ•17/12/2025

AI tìm ra 'tử huyệt' ngăn vi rút xâm nhập tế bào - Ảnh 1. — ນັກວິທະຍາສາດ ອາເມລິກາໃຊ້ AI ເພື່ອຄົ້ນພົບ "ສະວິດທີ່ສຳຄັນ", ເຊິ່ງສະກັດກັ້ນໄວຣັສຢູ່ທີ່ປະຕູສູ່ການເຂົ້າສູ່ຈຸລັງ - ຮູບພາບ: FREEPIK

ນັກວິທະຍາສາດທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລລັດວໍຊິງຕັນ (ສະຫະລັດອາເມລິກາ) ໄດ້ມີຄວາມກ້າວໜ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ເພື່ອລະບຸ "ສະຫຼັບ" ໂມເລກຸນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ທີ່ໄວຣັດເຮີເປສອາໄສເພື່ອເຂົ້າສູ່ຈຸລັງ. ໂດຍການແຊກແຊງຄວາມອ່ອນແອນີ້, ພວກເຂົາໄດ້ປ້ອງກັນການຕິດເຊື້ອຢູ່ຈຸດເຂົ້າຢ່າງສຳເລັດຜົນ, ເປີດໂອກາດໃໝ່ສຳລັບການປິ່ນປົວຕ້ານໄວຣັດໃນອະນາຄົດ.

ການຄົ້ນຄວ້າດັ່ງກ່າວ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກຕີພິມໃນວາລະສານ Nanoscale, ສຸມໃສ່ການຖອດລະຫັດ ແລະ ການເຮັດໃຫ້ກົນໄກການເຂົ້າສູ່ຈຸລັງຂອງໄວຣັດເປັນກາງ. ສາດສະດາຈານ Jin Liu, ຜູ້ຂຽນຫຼັກຂອງການສຶກສາ, ໄດ້ສັງເກດເຫັນວ່າໄວຣັດແມ່ນ "ສະຫຼາດ", ໂດຍມີຂະບວນການທີ່ສັບສົນຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອຂອງການເຂົ້າສູ່ຈຸລັງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພົວພັນທາງໂມເລກຸນທີ່ນັບບໍ່ຖ້ວນ. ພາຍໃນຄວາມວຸ້ນວາຍນີ້, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການພົວພັນເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ມີຈຸດສຳຄັນທີ່ກຳນົດການຢູ່ລອດຂອງໄວຣັດ.

ທີມງານຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສຸມໃສ່ "ໂປຣຕີນຟິວຊັນ" - ເຄື່ອງມືທີ່ໄວຣັດເຮີເປີສໃຊ້ເພື່ອຟິວຊັນເຍື່ອຫຸ້ມເຊວ ແລະ ເຂົ້າສູ່ເຊວເຈົ້າພາບ. ເນື່ອງຈາກຄວາມຊັບຊ້ອນ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການປ່ຽນຮູບຮ່າງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງໂປຣຕີນນີ້, ການພັດທະນາວັກຊີນ ຫຼື ວິທີການປິ່ນປົວທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບໄວຣັດເຮີເປີສຍັງຄົງເປັນສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງສຳລັບຢາປົວພະຍາດເປັນເວລາຫຼາຍປີ.

ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ທ້າທາຍນີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ລວມເອົາການຈຳລອງໂມເລກຸນລະອຽດເຂົ້າກັບອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ແທນທີ່ຈະດຳເນີນການທົດລອງແບບລອງຜິດລອງຖືກຫຼາຍພັນຄັ້ງ, ພວກເຂົາໄດ້ໃຊ້ AI ເພື່ອວິເຄາະ ແລະ ກັ່ນຕອງການພົວພັນທີ່ມີທ່າແຮງຫຼາຍພັນຢ່າງພາຍໃນໂຄງສ້າງໂປຣຕີນ.

ເທັກໂນໂລຢີນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກມັນແຍກສັນຍານສຽງລົບກວນເພື່ອຊີ້ບອກກົດອະມິໂນດ່ຽວທີ່ມີບົດບາດ "ສຳຄັນ" ໃນຂະບວນການບຸກລຸກຂອງໄວຣັດ.

ຫຼັງຈາກ AI ໄດ້ກຳນົດສະຖານທີ່ຍຸດທະສາດແລ້ວ, ທີມງານຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຍ້າຍໄປສູ່ການທົດສອບໃນໂລກຕົວຈິງໃນຫ້ອງທົດລອງຈຸລິນຊີວິທະຍາ.

ໂດຍການສ້າງການກາຍພັນເປົ້າໝາຍຢູ່ທີ່ກົດອະມິໂນສະເພາະນັ້ນ, ພວກເຂົາໄດ້ຄົ້ນພົບວ່າໄວຣັດດັ່ງກ່າວບໍ່ສາມາດລວມເຂົ້າກັບເຍື່ອຫຸ້ມເຊວໄດ້ຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ໄວຣັດຈຶ່ງຖືກສະກັດກັ້ນຢູ່ພາຍນອກ ແລະ ບໍ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດການຕິດເຊື້ອໄດ້.

ອີງຕາມສາດສະດາຈານ Liu, ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງການຄິດໄລ່ທາງທິດສະດີ ແລະ ການທົດລອງໄດ້ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໜ້າປະທັບໃຈ. ຖ້ານັກວິທະຍາສາດອາໄສວິທີການທົດລອງ ແລະ ຄວາມຜິດພາດແບບດັ້ງເດີມເພື່ອທົດສອບແຕ່ລະປະຕິກິລິຍາໃນຫ້ອງທົດລອງ, ມັນອາດຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍປີເພື່ອຊອກຫາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ການໃຊ້ຄອມພິວເຕີເພື່ອຈຳກັດການຄົ້ນຫາໄດ້ຊ່ວຍປະຢັດເວລາ ແລະ ຊັບພະຍາກອນໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ເຖິງວ່າຈະໄດ້ລະບຸຈຸດອ່ອນທີ່ສຳຄັນນີ້, ທີມງານຄົ້ນຄວ້າກ່າວວ່າຍັງມີຫຼາຍສິ່ງຫຼາຍຢ່າງທີ່ຕ້ອງ ຄົ້ນຄວ້າ ກ່ຽວກັບວິທີການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍໃນລະດັບໂມເລກຸນສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ໂຄງສ້າງໂດຍລວມຂອງໂປຣຕີນໄວຣັດ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມສຳເລັດນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງພະລັງຂອງ AI ໃນຊີວະວິທະຍາ, ເຊິ່ງເປີດທິດທາງໃໝ່ທັງໝົດສຳລັບການອອກແບບຢາຕ້ານໄວຣັດ: ປ່ຽນຈາກການຄົ້ນຫາແບບ passive ໄປສູ່ການອອກແບບທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ຊັດເຈນໂດຍອີງໃສ່ການຈຳລອງດ້ວຍຄອມພິວເຕີ.

ກັບຄືນໄປຫາຫົວຂໍ້

ຂ່າວສານຫວຽດນາມ

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://tuoitre.vn/ai-tim-ra-tu-huyet-ngan-vi-rut-xam-nhap-te-bao-20251217075536258.htm