VinFuture کے سائنسدان سائنسی تحقیق میں AI کے کردار پر گفتگو کرتے ہیں۔

DNVN - VinFuture 2025 میں اعزاز یافتہ دنیا کے معروف سائنسدانوں کے لینز کے ذریعے، مصنوعی ذہانت (AI) کے کردار کو حقیقت پسندانہ طور پر دیکھا جاتا ہے، جو تحقیق کی صلاحیت اور کلینیکل ایپلی کیشن میں ان حدود کو دور کرنے کی ضرورت کے درمیان واضح طور پر فرق کرتا ہے۔

سائنسدانوں نے پینل ڈسکشن میں AI پر تبادلہ خیال کیا "AI for Humanity: AI Ethics and Safety in the New Era"۔

سائنسی تحقیق میں عظیم شراکت

AI نے VinFuture پرائز میں پیش کیے گئے سائنسدانوں کے لیے جو سب سے زیادہ قابل ذکر تعاون کیا ہے وہ پروٹین کے ڈھانچے کی پیش گوئی کرنے کی صلاحیت ہے۔ پروٹین سالماتی زنجیریں ہیں جو خلیوں میں مخصوص کام انجام دیتی ہیں۔ جبکہ سائنس دان جینیاتی ترتیب (یعنی DNA کی A, T, C, G ترتیب) کو جانتے ہیں، لیکن ان ترتیبوں کے معنی کو سمجھنا ایک بڑا چیلنج ہے۔

پروفیسر ماریا ایسپرانزا مارٹنیز-رومیرو (میکسیکو) کے مطابق - ترقی پذیر ممالک کے سائنسدانوں کے لیے خصوصی انعام - اے آئی کو پروٹین کے کام کی پیش گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

جین ڈی این اے کے وہ حصے ہوتے ہیں جن میں خلیات کو پروٹین بنانے کے لیے ہدایات ہوتی ہیں جو مخصوص کام انجام دیتے ہیں۔ اب، ایک جین کی ترتیب — A, T, T, T, G, C, C, C — ایک کمپیوٹر پروگرام ایک پروٹین کا ڈھانچہ پیدا کر سکتا ہے، جیسا کہ ایک "چھوٹی مکڑی"، جو بعض ذیلی ذخائر سے منسلک ہو سکتا ہے۔

اس معلومات سے، سائنسدانوں نے اندازہ لگایا کہ یہ پروٹین پودوں سے غذائی اجزاء کی نقل و حمل کی ایک خصوصی شکل ہے۔ یہ ٹرانسپورٹ پروٹین ہی ہیں جو بیکٹیریا کو غذائی اجزاء کو جذب کرنے میں مدد کرتے ہیں، لیکن سائنسدانوں کو یہ معلوم نہیں تھا کہ وہ کون سے غذائی اجزاء ہیں۔

30 سال کے بعد، AI نے جواب دینے میں مدد کی ہے: جو منتقل کیا جا رہا ہے وہ ایک نایاب چینی ہے جسے ایلولوز کہتے ہیں۔ ایلولوز جانا جاتا ہے کیونکہ انسان اسے ہضم نہیں کرسکتے ہیں۔ اور جب کہ ہم انسان اب بھی اپنی خوراک میں روایتی شکر کے متبادل چینی کی تلاش میں ہیں، یہ دلچسپ بات ہے کہ پودوں نے طویل عرصے سے سمبیوٹک بیکٹیریا کو کھانا کھلانے کے لیے ایلولوز کا استعمال کیا ہے، اور بیکٹیریا نے اس نایاب چینی کو جذب کرنے کے لیے پروٹین تیار کیے ہیں۔

"مصنوعی ذہانت کی طرف سے پیش گوئی کی گئی پروٹین کے ڈھانچے مکمل طور پر نئی تحقیقی سمتیں کھول رہے ہیں، جو پودوں اور بیکٹیریا کے درمیان تعامل کے طریقہ کار کو سمجھنے میں ہماری مدد کر رہے ہیں اور ساتھ ہی حیاتیاتی اور زرعی ایپلی کیشنز کے لیے اہم معلومات فراہم کر رہے ہیں،" پروفیسر ماریا ایسپرانزا مارٹنیز-رومیرو کی وضاحت کرتی ہے۔

ترقی پذیر ممالک کے سائنسدانوں کے لیے خصوصی ون فیوچر انعام کی تقریب میں پروفیسر ماریا ایسپرانزا مارٹنیز رومیرو۔

زراعت میں، ڈاکٹر امتیاز کھانڈے (USA) کے مطابق، نئے شعبوں پر تحقیق کرنے والے سائنسدانوں کے لیے VinFuture 2025 کا خصوصی انعام جیتنے والے سائنسدانوں کے گروپ کا حصہ - AI چاول کی ہزاروں مختلف اقسام یا اس سے بھی زیادہ واضح طور پر، ایک ہی قسم کی اولاد کی ترتیب سے بڑے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ AI قیمتی جینز تلاش کرنے کے لیے ان جینومز میں تغیر کا تجزیہ کرتا ہے جو کہ خصوصیت کی دریافت ، مختلف قسم کی بہتری اور بہت سی دوسری ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

طب میں، "AI for Humanity: AI Ethics and Safety in the New Era" کے پینل ڈسکشن میں، ایسوسی ایٹ پروفیسر César de la Fuente - یونیورسٹی آف پنسلوانیا، USA نے قدیم حیاتیاتی اعداد و شمار سے نئے اینٹی بائیوٹک مالیکیولز تلاش کرنے کے لیے AI کے استعمال کے بارے میں اشتراک کیا، جس سے دنیا میں اینٹی بائیوٹک مزاحمت کی بڑھتی ہوئی سنگین صورت حال کے لیے نئی امید پیدا ہوئی۔

کلینیکل جینیات میں حدود

جب کہ AI تحقیقی ماحول میں وعدہ کرتا ہے، پروفیسر میری کلیئر کنگ - VinFuture 2025 کے خصوصی انعام کی وصول کنندہ - BRCA1 جین کی دریافت کے لیے اپنے کام کے لیے - نے طبی ایپلی کیشنز میں AI کی حدود کے بارے میں خبردار کیا ہے: AI ابھی تک اتنا قابل اعتماد نہیں ہے کہ کلینیکل پریکٹس میں استعمال کیا جا سکے۔

جینیات کے میدان میں، اس کی مہارت کینسر اور بیماری سے وابستہ کلیدی جینز اور تغیرات کی شناخت پر مرکوز ہے۔ جب AI سسٹمز کو شائع شدہ اور بڑے پیمانے پر قبول شدہ کیسز پر آزمایا جاتا ہے، تو وہ دونوں قسم کی غلطیاں کرتے ہیں: کسی جین یا اتپریورتن کا دعویٰ بیماری کا سبب بنتا ہے جب یہ نہیں ہوتا ہے، اور جب تجرباتی شواہد اس کی تائید کرتے ہیں تو کسی لنک سے انکار کرتے ہیں۔

لہذا، تشخیص اور طبی استعمال کے لئے، AI ابھی تک تیار نہیں ہے. پروفیسر کنگ نے اس بات پر زور دیا کہ ان کے ساتھی پروفیسر ڈیوڈ بیکر (نوبل انعام یافتہ) نے تحقیقی ترتیبات میں AI کو مؤثر طریقے سے لاگو کیا ہے، کلینیکل ایپلی کیشنز میں نہیں۔

سائنسدانوں نے اس بات پر زور دیا ہے کہ ڈیٹا کا معیار ایک اہم عنصر ہے جو AI کی قدر کا تعین کرتا ہے۔

AI بہترین کام کرتا ہے جب یہ پیٹرن تلاش کرتا ہے اور موجودہ ڈیٹا کی بنیاد پر قوانین کو پہچانتا ہے۔ اگر بنیادی ڈیٹا بہت کمزور یا بہت کم ہے، لیکن AI پھر بھی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے، تو یہ غیر معقول پیشین گوئیاں کر سکتا ہے جو کوئی سائنسدان نہیں کرے گا۔

اور VinFuture پرائز کے سائنس دان مشورہ دیتے ہیں کہ، چاہے AI کی پیشین گوئی کچھ بھی ہو، سائنسدانوں کو اب بھی اس بات کی تصدیق کرنے کی ضرورت ہے کہ AI کیا پیشین گوئی کر رہا ہے۔ پروفیسر Raphaël Mercier نے بھی تصدیق کی کہ، اگرچہ AI موجود ہے، سائنسدانوں کو اب بھی ڈیٹا بنانے کی ضرورت ہوگی۔

مختصراً، سائنس میں AI کا تعاون بہت بڑا ہے، خاص طور پر پیچیدہ ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور حیاتیاتی ڈھانچے کی کھوج میں، لیکن اس ٹیکنالوجی کو اب بھی سائنسدانوں سے سخت نگرانی اور تصدیق کی ضرورت ہے، خاص طور پر ایسی ایپلی کیشنز میں جن کا انسانی صحت پر براہ راست اثر پڑتا ہے...

پرامن

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