эйай ньюз

Сейчас будет пост для новичков и повод вспомнить былое для старичков. 

Зачем ученым нужен AI? 

Тут мой бывший преподаватель по алгоритмам из Школы анализа данных в Минске, а ныне руководитель всего ШАДа Алексей Толстиков написал небольшое эссе на эту тему и собрал пару юзкейсов из академии. 

Кроме всяких чатов GPT, и Copilot'ов, помогающих писать код, машинное обучение уже давно используется в науке. Например, бозон Хиггса еще в 2012 году открыли с помощью ML (хоть и классического). Модели кормили килотоннами данных с датчиков, пока они искали какие-то необычные паттерны.

Самый известный на сегодняшний день пример, пожалуй, — AlphaFold, который предсказывает трехмерную структуру белков. Этот инструмент открыл множество новых комбинаций, за что и получил Нобелевскую премию. 

В таких задачах людям пришлось бы годами разбираться в бесконечных датасетах и графиках. Нейросети здесь незаменимы, особенно когда дело доходит до эмпирического вывода закономерностей — первого шага к построению полноценной теории или законов. 

Кстати, ШАД тоже занимается разработкой ИИ-моделей для научных задач.. Например, там собрали нейронку для предсказания распространения вулканического пепла в атмосфере. Это помогает заранее подготовиться к выпадению пепла и и минимизировать риски для людей и инфраструктуры. Такие риски есть, например, на Камчатке и в других регионах с активными вулканами. 

Технологии ИИ в науке начали применять еще давно. Например, с помощью модели Morpheus астрономы с 2020 года анализируют космическое небо в поисках экзопланет  Однако рядовой астроном или биолог вряд ли соберет AlphaFold, а обычный ML-щик без биолога тоже не справится. Поэтому ML-специалисты нужны везде! 

Вообще, междисциплинарный ресерч — это топ (я и сам начинал PhD с интердисциплинарного проекта с историей искусств). У нас уже есть Нобелевские премии по физике и химии, а еще осталась куча дисциплин, где использование AI еще не получило такого большого признания. Кто знает, может, следующая будет по истории? Например, за расшифровку каких-нибудь древних рун.

@ai_newz

Telegram

эйай ньюз

Google DeepMind релизнули веса и код AlphaFold 3

Это модель для предсказания структуры белков, которая облегчает разработку лекарств. За предыдущую версию Демису Хассабису дали нобелевку, а эта, по заявлениям гугла, как минимум на 50% лучше.

Раньше доступ…

www.group-telegram.com/cn/ai_newz.com/3490

17.0K viewsDec 4 at 14:53

Сейчас будет пост для новичков и повод вспомнить былое для старичков. 

Зачем ученым нужен AI? 

Тут мой бывший преподаватель по алгоритмам из Школы анализа данных в Минске, а ныне руководитель всего ШАДа Алексей Толстиков написал небольшое эссе на эту тему и собрал пару юзкейсов из академии. 

Кроме всяких чатов GPT, и Copilot'ов, помогающих писать код, машинное обучение уже давно используется в науке. Например, бозон Хиггса еще в 2012 году открыли с помощью ML (хоть и классического). Модели кормили килотоннами данных с датчиков, пока они искали какие-то необычные паттерны.

Самый известный на сегодняшний день пример, пожалуй, — AlphaFold, который предсказывает трехмерную структуру белков. Этот инструмент открыл множество новых комбинаций, за что и получил Нобелевскую премию. 

В таких задачах людям пришлось бы годами разбираться в бесконечных датасетах и графиках. Нейросети здесь незаменимы, особенно когда дело доходит до эмпирического вывода закономерностей — первого шага к построению полноценной теории или законов. 

Кстати, ШАД тоже занимается разработкой ИИ-моделей для научных задач.. Например, там собрали нейронку для предсказания распространения вулканического пепла в атмосфере. Это помогает заранее подготовиться к выпадению пепла и и минимизировать риски для людей и инфраструктуры. Такие риски есть, например, на Камчатке и в других регионах с активными вулканами. 

Технологии ИИ в науке начали применять еще давно. Например, с помощью модели Morpheus астрономы с 2020 года анализируют космическое небо в поисках экзопланет  Однако рядовой астроном или биолог вряд ли соберет AlphaFold, а обычный ML-щик без биолога тоже не справится. Поэтому ML-специалисты нужны везде! 

Вообще, междисциплинарный ресерч — это топ (я и сам начинал PhD с интердисциплинарного проекта с историей искусств). У нас уже есть Нобелевские премии по физике и химии, а еще осталась куча дисциплин, где использование AI еще не получило такого большого признания. Кто знает, может, следующая будет по истории? Например, за расшифровку каких-нибудь древних рун.

@ai_newz

BY эйай ньюз