Как искусственный интеллект помогает в научных исследованиях
Искусственный интеллект слишком стремительно ворвался в нашу жизнь. И пока одни люди видят в нейросетях модную игрушку для генерации текстов и картинок, а другие — опасного конкурента за рабочие места, ученые активно сотрудничают с ИИ, добиваясь поразительных успехов в различных отраслях науки и медицины. В подборке примеров мы расскажем о наиболее впечатляющих сферах применения ИИ исследователями — от распознавания речи и интерпретации визуальной информации до открытия новых лекарств и моделирования эволюции Вселенной.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (Natural Language Processing — NLP) помогает компьютерам понимать человеческий язык и улавливать контекст, снижая когнитивную нагрузку людей при работе с текстами. Такие технологии, как Named Entity Recognition (NER) и Text Mining, помогают автоматически извлекать из научных статей ключевые термины, имена авторов, названия учреждений и упоминания. Благодаря извлечению структурированной информации становится проще сопоставлять результаты разных исследований и объединять данные из различных источников, что значительно экономит время.
Методы NLP автоматизируют анализ текста, выявляют закономерности, придумывают гипотезы и даже генерируют новые тексты. Программы на основе NLP используются для поиска научных публикаций, обобщения выводов, выбора релевантных статей и извлечения их краткого содержания, что ускоряет написание и рецензирование научных работ. А некоторые научные журналы даже допускают использование ИИ для генерации текстов, описывающих исследования.
В медицине системы обработки естественного языка анализируют неструктурированные данные из электронных медицинских записей для извлечения ключевой информации, такие как диагнозы, назначения и аллергии, облегчая работу врачей и повышая эффективность медицинской помощи. NLP может быть полезен при интерпретации информации о медикаментозной терапии из историй болезни. Кроме того, с помощью этой технологии можно генерировать электронные карты пациентов. Это крайне полезно для исследований, так как ученые зачастую не могут пользоваться картами реальных пациентов из-за ограничений по защите персональных данных.
В генетике NLP используется для обработки текстов из биологических баз данных, что позволяет извлекать и интерпретировать результаты генетических исследований, объединяя их с клиническими данными. В геномных исследованиях часто необходимо размечать последовательности ДНК, определяя, какие части кодируют белки, а какие управляют их биосинтезом. NLP может помочь в автоматизации этого процесса. Кроме того, используя методы NLP, можно идентифицировать, какие гены упоминаются в последовательности ДНК и какую функцию они выполняют.
В экономике эти технологии упрощают обработку и анализ больших объемов информации, таких как финансовые отчеты и статистика, выявляя ключевые показатели и закономерности.
В социологии исследователи анализируют данные из социальных сетей и онлайн-отзывов для определения общественного мнения о различных темах и явлениях, например при изучении здоровья населения или реакции общества на важные события.
Технология NLP позволяет исследовать эволюцию языка, выявлять изменения в лексике и фразеологии в рамках лингвистических исследований. Она также предоставляет инструменты для анализа больших объемов текстовых данных, что позволяет лингвистам изучать структуру, семантику и стиль языков. В корпусной лингвистике NLP помогает выявлять языковые закономерности в больших корпусах текстов.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, занимающаяся автоматическим извлечением информации из изображений и видео, например каких-то признаков или сегментов. Оно позволяет машинам «видеть», воспринимать и интерпретировать визуальную информацию из окружающего мира. В последние годы возможности компьютерного зрения значительно облегчили различные исследовательские процессы в науке.
Одним из самых значимых применений компьютерного зрения является диагностика заболеваний, таких как рак и патологии органов. Распознавание изображений позволяет анализировать медицинские снимки, что способствует раннему обнаружению потенциальных угроз для здоровья пациентов. Например, ИИ научился анализировать рентгеновские снимки для выявления опухолей и других аномалий, которые могут указывать на рак. В рамках московского радиологического эксперимента по использованию компьютерного зрения, проводимого несколько лет, уже до 90% снимков маммографии анализируются с помощью ИИ. Он также может по фотографиям кожи эффективно распознавать рак кожи.
ИИ помогает обрабатывать сложные изображения УЗИ, МРТ или КТ, обнаруживая кисты и заболевания на ранних стадиях. Даже опытный врач может пропустить незначительные отклонения, а ИИ способен заметить любые мельчайшие изменения в тканях. Это позволяет врачам быстрее и точнее определять наличие заболеваний.
В биологии компьютерное зрение помогает в исследовании тканей автоматически определять тип клеток или наличие патогенов в образцах. В молекулярной биологии распознавание изображений дополняет различные методы анализа ДНК и РНК, исследующие изменения в них.
В экологии распознавание изображений помогает отслеживать изменения в окружающей среде и мониторить биоразнообразие. Например, отслеживать изменения в экосистемах, такие как вырубка лесов или высыхание болот.
В астрономии ИИ стал незаменимым инструментом для обработки огромного объема данных, получаемых с помощью телескопов и космических миссий из необъятных просторов космоса. Алгоритмы компьютерного зрения могут анализировать данные с телескопов, спектрометров и других инструментов для обнаружения небесных тел и явлений, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
Например, ИИ используется для обнаружения экзопланет путем анализа на снимках с телескопов кривых блеска звезд на предмет периодических падений яркости, которые указывают на прохождение планеты перед своим светилом. Методики распознавания также помогают в интерпретации спектров света, излучаемого астрономическими объектами, что позволяет изучать их состав, температуру и движение.