Technologia sztucznej inteligencji pomaga odkryć prawdziwą naturę rzeczy i zjawisk.

Technika opracowana na potrzeby sztucznej inteligencji (AI) pomaga naukowcom w ustalaniu przyczyn pewnych rzeczy i zjawisk na podstawie ich obserwacji.

Nowe techniki opracowane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji mogą pomóc naukowcom odkryć przyczyny pewnych zjawisk na podstawie ich obserwacji. (Źródło: Shutterstock)

Naukowcy z Wydziału Inżynierii i Nauk Stosowanych Uniwersytetu Pensylwanii (USA) opracowali nową technikę sztucznej inteligencji (AI), która może pomóc ludziom lepiej zrozumieć, jak działa natura. Niezwykłym aspektem tej metody jest to, że AI nie tylko przewiduje, co się wydarzy, ale także może pomóc w odkryciu przyczyn leżących u jej podstaw.

Profesor Vivek Shenoy, główny autor badania, proponuje prostą analogię: jeśli widzisz zmarszczki na powierzchni stawu, możesz założyć, że kamyk właśnie wpadł do wody. Ale to, gdzie kamyk spadł, jak spadł i jaki wywarł wpływ, to trudniejsze pytania. Podobne zjawiska występują w nauce. Naukowcy często obserwują zewnętrzne skutki, ale ich przyczyny nie są łatwe do zidentyfikowania.

Nowa metoda nosi nazwę „warstwy Mollifier”. Zamiast zagłębiać się w skomplikowane wzory matematyczne, można ją traktować jako warstwę przetwarzania, która pomaga sztucznej inteligencji „wygładzić” dane przed analizą. Jest to szczególnie ważne, ponieważ dane ze świata rzeczywistego często są niedoskonałe. Mogą być zaszumione, niestabilne lub zbyt złożone, co utrudnia komputerom znalezienie dokładnego wzorca.

Jednym z pierwszych zastosowań tej techniki jest badanie DNA w komórkach. Wewnątrz każdej komórki DNA nie występuje w izolacji, lecz jest upakowane białkami w strukturze zwanej chromatyną. Struktura ta odgrywa kluczową rolę w kontrolowaniu aktywności genów, wpływając na tożsamość komórkową, starzenie się i choroby. Dzięki tej nowej metodzie sztucznej inteligencji naukowcy mają nadzieję lepiej zrozumieć bardzo subtelne zmiany zachodzące w komórkach, wyjaśniając w ten sposób, dlaczego geny funkcjonują w różny sposób.

Ta metoda jest przydatna nie tylko w biologii, ale także w wielu innych dziedzinach, takich jak badania materiałowe, prognozowanie pogody czy symulacja przepływów. Wszystkie te dziedziny charakteryzują się złożonymi danymi, wieloma zmiennymi i gdzie trudno jest bezpośrednio zaobserwować przyczyny leżące u ich podstaw.

Zespół badawczy uważa, że ​​nadrzędnym celem tej techniki jest umożliwienie nauce wyjścia poza proste opisywanie zjawisk i zrozumienie praw, które je tworzą. Ma to prowadzić do lepszych prognoz, precyzyjniejszych interwencji i otwierać nowe kierunki badań.

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