Naukowcy z VinFuture dyskutują o roli sztucznej inteligencji w badaniach naukowych

Naukowcy dyskutują o sztucznej inteligencji podczas panelu dyskusyjnego „Sztuczna inteligencja dla ludzkości: etyka i bezpieczeństwo sztucznej inteligencji w nowej erze”.

Ogromny wkład w badania naukowe

Jednym z najbardziej znaczących wkładów sztucznej inteligencji wniesionych przez naukowców do nagrody VinFuture Prize jest jej zdolność do przewidywania struktur białek. Białka to łańcuchy molekularne, które pełnią określone funkcje w komórkach. Chociaż naukowcy znają sekwencję genetyczną (tj. sekwencję A, T, C, G DNA), zrozumienie znaczenia tych sekwencji pozostaje poważnym wyzwaniem.

Zdaniem profesor Maríi Esperanzy Martínez-Romero (Meksyk) – laureatki Nagrody Specjalnej dla naukowców z krajów rozwijających się – sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do przewidywania funkcji białek.

Geny to segmenty DNA zawierające instrukcje dla komórek, które pozwalają im wytwarzać białka pełniące określone funkcje. Mając daną sekwencję genów – A, T, T, T, G, C, C, C – program komputerowy może wygenerować strukturę białkową, podobną do „małego pajączka”, która może wiązać się z określonymi substratami.

Na podstawie tych informacji naukowcy wysnuli przypuszczenie, że białko to jest wyspecjalizowaną formą transportu składników odżywczych z roślin. To właśnie te białka transportowe pomagają bakteriom wchłaniać składniki odżywcze, ale naukowcy nie wiedzieli dokładnie, o jakie składniki chodzi.

Po 30 latach sztuczna inteligencja pomogła odpowiedzieć na pytanie: transportowany jest rzadki cukier zwany alulozą. Alulozę znamy, ponieważ ludzie nie potrafią jej trawić. I chociaż my, ludzie, wciąż poszukujemy substytutu cukru dla tradycyjnych cukrów w naszej diecie, to ciekawe, że rośliny od dawna wykorzystują alulozę jako pożywienie dla symbiotycznych bakterii, a bakterie wyewoluowały białka, aby wchłaniać ten rzadki cukier.

„Struktury białek przewidywane przez sztuczną inteligencję otwierają zupełnie nowe kierunki badań, pomagając nam zrozumieć mechanizmy interakcji między roślinami i bakteriami, a jednocześnie dostarczając ważnych informacji do zastosowań biologicznych i rolniczych ” – wyjaśnia profesor María Esperanza Martínez-Romero.

GS María Esperanza Martínez-Romero trong lễ trao giải VinFuture đặc biệt dành cho các nhà sáng tạo tới từ các quốc gia đang phát triển.

Profesor María Esperanza Martínez-Romero na specjalnej ceremonii wręczenia nagród VinFuture dla naukowców z krajów rozwijających się.

W rolnictwie, według dr. Imtiyaza Khandaya (USA), członka grupy naukowców, którzy zdobyli Nagrodę Specjalną VinFuture 2025 dla naukowców badających nowe dziedziny, sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w analizie dużych zbiorów danych pochodzących z sekwencjonowania tysięcy różnych odmian ryżu, a dokładniej, potomków tej samej odmiany ryżu. Sztuczna inteligencja analizuje zmienność w tych genomach, aby znaleźć cenne geny, które mogą być wykorzystane do takich zastosowań, jak odkrywanie cech, ulepszanie odmian i wiele innych.

W medycynie, podczas panelu dyskusyjnego „Sztuczna inteligencja dla ludzkości: etyka i bezpieczeństwo sztucznej inteligencji w nowej erze”, Docent César de la Fuente z University of Pennsylvania, USA, opowiedział o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do odkrywania nowych cząsteczek antybiotyków na podstawie starożytnych danych biologicznych, co daje nową nadzieję na rozwiązanie coraz poważniejszego problemu oporności na antybiotyki na świecie.

Ograniczenia w genetyce klinicznej

Chociaż sztuczna inteligencja rokuje nadzieje w środowisku badawczym, profesor Mary Claire King – laureatka specjalnej nagrody VinFuture 2025 za prace nad odkryciem genu BRCA1 – ostrzega przed ograniczeniami sztucznej inteligencji w zastosowaniach klinicznych: sztuczna inteligencja nie jest jeszcze na tyle niezawodna, aby można ją było stosować w praktyce klinicznej.

W dziedzinie genetyki jej specjalizacja koncentruje się na identyfikacji kluczowych genów i mutacji związanych z rakiem i innymi chorobami. Testowanie systemów sztucznej inteligencji na opublikowanych i powszechnie akceptowanych przypadkach prowadzi do popełniania dwóch rodzajów błędów: twierdzenia, że gen lub mutacja powoduje chorobę, mimo że tak nie jest, oraz zaprzeczania istnieniu związku, mimo że dowody eksperymentalne to potwierdzają.

Dlatego sztuczna inteligencja nie jest jeszcze gotowa do diagnostyki i zastosowań klinicznych. Profesor King podkreśliła, że jej kolega, profesor David Baker (laureat Nagrody Nobla), skutecznie zastosował sztuczną inteligencję w badaniach naukowych, a nie w zastosowaniach klinicznych.

Naukowcy podkreślają, że jakość danych jest kluczowym czynnikiem decydującym o wartości sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja działa najlepiej, gdy znajduje wzorce i rozpoznaje prawa na podstawie istniejących danych. Jeśli dane bazowe są zbyt słabe lub zbyt małe, a sztuczna inteligencja nadal próbuje przewidywać, może formułować irracjonalne przewidywania, których nie poczyniłby żaden naukowiec.

Naukowcy z nagrody VinFuture Prize twierdzą, że niezależnie od tego, co przewiduje sztuczna inteligencja, naukowcy nadal muszą zweryfikować swoje przewidywania. Profesor Raphaël Mercier potwierdził również, że pomimo istnienia sztucznej inteligencji, naukowcy nadal będą musieli tworzyć dane.

Krótko mówiąc, wkład sztucznej inteligencji w naukę jest ogromny, zwłaszcza w zakresie przetwarzania złożonych danych i badania struktur biologicznych, jednak technologia ta nadal wymaga ścisłego nadzoru i weryfikacji ze strony naukowców, zwłaszcza w zastosowaniach, które mają bezpośredni wpływ na zdrowie ludzi...

Spokojny

Source: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/cac-nha-khoa-hoc-tai-vinfuture-ban-ve-vai-tro-ai-trong-nghien-cuu-khoa-hoc/20251208085801163