AI-technologie helpt de ware aard van dingen en verschijnselen te onthullen.

Een techniek die is ontwikkeld vanuit de kunstmatige intelligentie (AI) helpt wetenschappers de oorzaken van bepaalde dingen en verschijnselen te vinden op basis van wat ze observeren.

Nieuwe technieken die met behulp van AI zijn ontwikkeld, kunnen wetenschappers helpen de oorzaken van bepaalde verschijnselen te ontdekken op basis van hun waarnemingen. (Bron: Shutterstock)

Wetenschappers van de School of Engineering and Applied Sciences aan de Universiteit van Pennsylvania (VS) hebben een nieuwe AI-techniek ontwikkeld die mensen kan helpen de werking van de natuur beter te begrijpen. Het bijzondere aan deze methode is dat AI niet alleen voorspelt wat er gaat gebeuren, maar ook kan helpen de onderliggende oorzaken te achterhalen.

Professor Vivek Shenoy, de hoofdauteur van de studie, gebruikt een eenvoudige analogie: als je rimpels op het wateroppervlak van een vijver ziet, kun je ervan uitgaan dat er net een steentje in het water is gevallen. Maar waar het steentje precies is gevallen, hoe het is gevallen en welke impact het heeft gehad, zijn lastigere vragen. Vergelijkbare verschijnselen bestaan ​​ook in de wetenschap. Onderzoekers observeren vaak de uiterlijke resultaten, maar de onderliggende oorzaken zijn niet altijd gemakkelijk te achterhalen.

De nieuwe methode heet "Mollifier Layers". In plaats van in te gaan op complexe wiskundige formules, kan het worden gezien als een verwerkingslaag die AI helpt data te "gladstrijken" vóór de analyse. Dit is vooral belangrijk omdat data uit de praktijk vaak onvolmaakt is. Het kan ruis bevatten, instabiel zijn of te complex, waardoor het voor computers moeilijk is om het exacte patroon te vinden.

Een eerste toepassing van deze techniek betreft het bestuderen van DNA in cellen. Binnen elke cel bestaat DNA niet op zichzelf, maar is het verpakt met eiwitten in een structuur die chromatine wordt genoemd. Deze structuur speelt een cruciale rol in het reguleren van genactiviteit en beïnvloedt de celidentiteit, veroudering en ziekte. Met deze nieuwe AI-methode hopen wetenschappers de zeer subtiele veranderingen binnen cellen beter te begrijpen en zo te verklaren waarom genen op verschillende manieren functioneren.

Deze methode is niet alleen nuttig in de biologie, maar ook in vele andere vakgebieden zoals materiaalonderzoek, weersvoorspelling of stromingssimulatie. Dit zijn allemaal vakgebieden met complexe data, veel variabelen en waar de onderliggende oorzaken niet gemakkelijk direct waarneembaar zijn.

Volgens het onderzoeksteam is het overkoepelende doel van deze techniek om de wetenschap verder te helpen dan alleen het beschrijven van verschijnselen, en om de wetten te begrijpen die eraan ten grondslag liggen. Dit moet leiden tot betere voorspellingen, preciezere interventies en het openen van nieuwe onderzoeksgebieden.

Bron: https://baoquocte.vn/ky-thuat-ai-giup-tim-ra-ban-chat-su-vat-hien-tuong-392997.html