Yapay Zeka, İnsan Gücüyle Çözülemeyen Bir Sorunu Çözdü
Google’ın çatı şirketi Alphabet tarafından geliştirilen DeepMind adlı Yapay Zeka, sağlık becerilerini su yüzüne çıkardı. DeepMind sayesinde proteinlerin yapısı için oluşturulan 3 boyutlu modeller sayesinde biyologların yaklaşık 50 yıldır keşfettiği ve çözülmesi uzun zaman alan protein sorununa çözüm bulundu.
Yapay zekanın günlük hayatımızda yer aldığına alıştık. Aslında yapay zeka olarak adlandırabileceğimiz birçok yazılım, Google’da arama yaparken, Instagram’da hikayelerinize bakarken veya beslemelere bakarken bile arka planda çalışıyor. Ancak bu yazılımlara göre daha karmaşık yapılara sahip, farklı alanlarda veri işleyen ve modeller geliştiren yapay zeka da bulunmaktadır.
Hangi Google’ın bağlı olduğu Alfabe adlı şirketin en önemli çalışma alanıdır. Derin Düşünce bir yapay zeka projesi. Bugüne kadar becerilerini farklı alanlarda gördüğümüz DeepMind, sağlık araştırmaları alanında da becerilerini gösterdi.
Proteinlerin 3 boyutlu şekillerini analiz ederek hastalıkların kaynağını anlamak DeepMind’a emanet:
Bilim adamları, hastalıkların temel nedenlerini çözmek için proteinlere odaklanır. Bu şekilde protein yapılarının hangi hastalıklara yol açtığını anlamaya çalışırlar. Böylece hastalığa neden olan yapısal bozuklukları düzeltmek için ilaçlar geliştirebilirler. Ancak bu süreç bazen yıllar alır ve gerekli teknolojik imkanlar son derece pahalıdır. Bu nedenle, proteinleri anlamak için her yerde ileri araştırmalar yapılamaz. İşte bu çalışmaların belki de en karmaşık olanı. “Proteinleri anlamak” DeepMind artık adım adım kullanılabilir.
50 yıl önce keşfedilen DeepMind, neredeyse imkansız bir insan hesaplama problemini çözdü:
1970’lerin başından beri bilim adamları “Protein katlama” Denilen bir soruna cevap arıyorlar. Araştırmacılara göre bu problemi anlamak için yapılması gereken 3 boyutlu modellerin sayısı o kadar büyük ki insan gücüyle hesaplamalar yapmak gerekiyor. Evrenin yaşından daha uzun süreceğini (13,7 milyar yıl) gösterirler.
DeepMind’in protein araştırmalarına yardımcı olmak için 2018’de geliştirildi AlphaFold adlandırılmış araç, hakkında 170 bin protein yapısından oluşan bir veritabanı ile eğitildi. Protein yapıları üzerinde yapılan bilimsel testlerde% 92.4 puan alan AlphaFold, hatalı çalışan ve yapıları keşfedilemeyen proteinlerdeki “katlanma” problemine ilişkin en net verileri sunmayı başardı.
AlphaFold tarafından oluşturulan protein modelleri.
Bilimsel detaylara boğulmadan özetlemek gerekirse, AlphaFold 50 yıldır çözülmeye çalışılan sorunu protein araştırmalarında insan gücüyle çözmeyi başarmıştır. Bu başarı ile AlphaFold özellikle bugünün salgını Covid-19 Birçok salgına neden olan hatalı proteinleri hızlı bir şekilde anlamamızı ve yeni tedavi yöntemleri geliştirmemizi sağlayabilir.
AlphaFold’un rol oynadığı protein araştırmaları hakkında daha ayrıntılı bilgiye ihtiyacınız varsa buradan Ulaşabilirsin.
Kaynak :
https://newatlas.com/biology/deepmind-ai-50-year-protein-folding-problem/
// share scroll if ($('.content-sticky').length > 0) { if ($(window).width() >= 768) { $(window).on('scroll', function () { var scrollTop = $(this).scrollTop(); $('article').each(function () { if (scrollTop >= ($(this).find('.content-body').offset().top - 76)) { $(this).find('.content-sticky').addClass('sticky'); if (scrollTop >= ($(this).find('.content-body').offset().top + $(this).find('.content-body').height() - ($(this).find('.content-sticky').height() + 92))) { $(this).find('.content-sticky').removeClass('sticky'); $(this).find('.content-sticky').css({'bottom': '0px', 'top': 'auto'}); } else { $(this).find('.content-sticky').addClass('sticky').css({ 'bottom': 'initial', 'top': '76px' }); } } else { $(this).find('.content-sticky').removeClass('sticky').css({'bottom': 'auto', 'top': '0'}); } }); }); } }
// share click $('body').on({ click: function (){ var $this = $(this), dataShareType = $this.attr('data-share-type'), dataType = $this.attr('data-type'), dataId = $this.attr('data-id'), dataPostUrl = $this.attr('data-post-url'), dataTitle = $this.attr('data-title'), dataSef = $this.attr('data-sef');
switch(dataShareType) { case 'facebook': FB.ui({ method: 'share', href: dataSef, }, function(response){ if (response && !response.error_message) { updateHit(); } });
break;
case 'twitter': shareWindow('https://twitter.com/intent/tweet?via=webtekno&text="+encodeURIComponent(dataTitle) + " %E2%96%B6 ' + encodeURIComponent(dataSef)); updateHit(); break;
case 'gplus': shareWindow('https://plus.google.com/share?url=" + encodeURIComponent(dataSef)); updateHit(); break;
case "mail': window.location.href="https://news.google.com/__i/rss/rd/articles/mailto:?subject=" + encodeURIComponent(dataTitle) +'&body='+ encodeURIComponent(dataSef); //updateHit(); break;
case 'whatsapp': window.location.href="whatsapp://send?text=" + encodeURIComponent(dataTitle) +' %E2%96%B6 '+ encodeURIComponent(dataSef); updateHit(); break; }
function shareWindow (url) { window.open(url, "_blank", "toolbar=yes, scrollbars=yes, resizable=yes, top=500, left=500, width=400, height=400"); }
function updateHit () { $.ajax({ type: "POST", url: dataPostUrl, data: {contentId: dataId, contentType: dataType, shareType: dataShareType}, success: function(data) {
if ($('.video-showcase').length > 0) { var $container = $('.video-showcase'); } else if ($('article[data-id="' + dataId + '"]').length > 0) { var $container = $('article[data-id="' + dataId + '"]'); } else if ($('.wt-share-item[data-id="' + dataId + '"]').length > 0) { var $container = $('.wt-share-item[data-id="' + dataId + '"]'); } else { $container = null; }
//var $container = dataType == 'video' ? $('.video-showcase') : $('article[data-id="' + dataId + '"]');
if ( $container != null && $container.length > 0 ) { var $badged = $container.find('.wt-share-badge-' + dataShareType);
var $headerCount = $('.content-header').find('.wt-share-count'), $containerCount = $container.find('.wt-share-count'), value = parseInt($containerCount.html()) + 1;
$container.data('share', value); //$containerCount.html(value);
if ($headerCount.length > 0) { //$headerCount.html(value); }
if ( $badged.length > 0 && (dataShareType == 'facebook' || dataShareType == 'twitter')) { if ($badged.hasClass('is-visible')) { //$badged.html(data); } else { //$badged.addClass('is-visible').html(data); } } }
} }); } } }, '.wt-share-button') });
