Haber

İnsan Gücüyle Çözülmesi Evrenin Yaşından Daha Uzun Sürecek Bir Sorun, Yapay Zekâ ile Çözüldü

İnsan Gücüyle Çözülmesi Evrenin Yaşından Daha Uzun Sürecek Bir Sorun, Yapay Zekâ ile Çözüldü

Suni zekâların gündelik hayatımızda yer edinmelerine alıştık. Aslında Google’da arama yaparken, Instagram’da hikayelerinizi yoklama ederken veya akıştaki gönderilere bakarken bile yapay akıl diyebileceğimiz o kadar fazla yazılım arkadaki planda çalışıyor. Ama bu yazılımlara kıyasla daha komplike yapılara sahip, ayrı alanlardaki verileri işleyen, modeller geliştiren yapay zekâlar da mevcut.

Google’ın yan olduğu Alphabet isimli şirketin en manâlı çalışma alanı da DeepMind adı bahşedilen bir yapay zekâ projesi. Bugüne değin öbür alanlarda becerilerini gördüğümüz DeepMind, sağlık durumu araştırmaları alanında da becerilerini gösterdi.

Proteinlerin 3 boyutlu şekillerini çözümleyerek hastalıkların kaynağını kavrama işi DeepMind’a emanet: 

protein

Bilim insanları, hastalıkların kaynağını çözmek için proteinlere yoğunlaşırlar. Bu sayede protein yapılarının hangi hastalıklara neden olduklarını anlamaya çalışırlar. Bu Nedenle hastalığa neden olan yapı bozuklukları düzeltmek için hap geliştirebilirler. Ancak bu işlem ara sıra yıllar sürer ve gereken teknolojik imkanlar son derece pahalıdır. Dolayısı ile proteinleri çakmak için baştan gelişmiş incelemeler yürütülemez. İşte bu çalışmaların olur ya de en çetrefilli olan ”proteinleri çakmak” adımında artık DeepMind kullanılabiliyor.

50 sene önce keşfedilen, insan göre hesaplanması imkansıza yakın sorunu DeepMind çözdü:

1970’li yılların başından bu yandan bilim insanları “protein katlanması” adındaki bir soruna cevap arıyorlar. Araştırmacılara göre bu sorunu anlayışlı olmak için yapılması gereken 3 boyutlu modellerin sayısı böylece artı fakat insan gücü ile hesaplama yapmanın evrenin yaşından (13,7 milyar yıldan) daha uzun süreceğini belirtiyorlar.

2018’de DeepMind’ın protein araştırmalarına yardım etmek için geliştirilen AlphaFold isimli aracı, takriben 170 bin protein yapısının bulunduğu bir veri tabanı ile eğitildi. Proteinler yapılarına dair bilimsel testlerde %92,4 puan bölge AlphaFold, bu sayede yanlış çalışan ve yapıları keşfedilemeyen proteinlerdeki “katlanma” sorununa dair en net verileri sunabildi.

deepmind protein
AlphaFold tarafından oluşturulan protein modelleri.

Bilimsel detaylara boğulmadan özetleyecek olursak AlphaFold, protein araştırmalarında insan gücüyle 50 yıldır çözülmeye çalışılan problemi çözmeyi başardı. Bu başarısı ile birlikte AlphaFold, ilk olarak günümüz salgını Covid-19 edinmek üzere pek çok salgın hastalığa yol açan yanlış proteinleri hızlı şekilde anlamamızı, yeni çare yöntemleri geliştirmemizi sağlayabilir.

Eğer AlphaFold’un rol oynadığı protein araştırması hakkında daha detaylı veri gerekiyorsa çalışmaya buradan ulaşabilirsiniz.

Comments
To Top