Sun’iy intellekt texnologiyalari tahlili va dasturiy vositalari

AI ilmiy kashfiyotlar uchun vosita sifatida
AI texnologiyalari hozirda turli ilmiy tadqiqot sohalarida qo'llanilmoqda. Misol uchun:
Protein tuzilmalarini bashorat qilish uchun genomik ma'lumotlardan foydalanish: Protein shaklini tushunish uning tanadagi rolini tushunish uchun kalit hisoblanadi. Ushbu shakllarni bashorat qilish orqali olimlar kasalliklarda rol o'ynaydigan, tashxisni yaxshilash va yangi davolash usullarini ishlab chiqishda yordam beradigan oqsillarni aniqlashlari mumkin. Protein tuzilmalarini aniqlash jarayoni texnik jihatdan qiyin va ko'p mehnat talab qiladi, hozirgi kunga qadar 100 000 ga yaqin ma'lum tuzilmalarni beradi. So'nggi o'n yilliklardagi genetika yutuqlari DNK ketma-ketliklarining boy ma'lumotlar to'plamini taqdim etgan bo'lsa-da, oqsil shaklini uning tegishli genetik ketma-ketligidan aniqlash - oqsillarni qatlam muammosi - murakkab vazifadir. Ushbu jarayonni tushunishga yordam berish uchun tadqiqotchilar DNK ketma-ketligidan oqsillarning uch o'lchovli tuzilishini bashorat qila oladigan mashinani o'rganish yondashuvlarini ishlab chiqmoqdalar. Masalan, DeepMind’dagi AlphaFold loyihasi aminokislotalar juftlari orasidagi masofani va ularning bog‘lanishlari orasidagi burchaklarni bashorat qiluvchi chuqur neyron tarmog‘ini yaratdi va shu tariqa oqsilning umumiy tuzilishini juda aniq bashorat qilish imkonini beradi.

Iqlim o'zgarishining shaharlar va hududlarga ta'sirini tushunish: Atrof-muhit fani katta hajmdagi yozib olingan ma'lumotlarni tahlil qilish zaruratini murakkab tizimlarni modellashtirish bilan birlashtiradi (masalan, iqlim o'zgarishi oqibatlarini tushunish uchun zarur). Milliy yoki mahalliy darajada qaror qabul qilishni xabardor qilish uchun global iqlim modellari bashoratlarini ularning shaharlar yoki mintaqalar uchun oqibatlari nuqtai nazaridan tushunish kerak; masalan, 20 yil ichida shaharda harorat 30°C dan oshadigan yoz kunlarining sonini bashorat qilish. Bunday mahalliy hududlar mahalliy atrof-muhit sharoitlari to'g'risidagi batafsil kuzatish ma'lumotlariga ega bo'lishi mumkin, masalan, ob-havo stantsiyalari, ammo iqlim o'zgarishi natijasida ro'y berayotgan bazaviy o'zgarishlarni hisobga olsak, faqat shulardan aniq prognozlar yaratish qiyin. Mashinani o'rganish ushbu ikki turdagi ma'lumotlar orasidagi bo'shliqni bartaraf etishga yordam beradi. U iqlim modellarining past aniqlikdagi natijalarini batafsil, ammo mahalliy kuzatuv ma'lumotlari bilan birlashtirishi mumkin; natijada olingan gibrid tahlil an'anaviy tahlil usullari bilan yaratilgan iqlim modellarini yaxshilaydi va iqlim o'zgarishining mahalliy ta'siri haqida batafsilroq ma'lumot beradi. Masalan, Kembrij universitetida olib borilayotgan tadqiqot loyihasi Misrdagi iqlim o'zgaruvchanligi kelgusi o'n yilliklar davomida qanday o'zgarishi mumkinligini va bu o'zgarishlarning mintaqadagi paxta yetishtirishga ta'sirini tushunishga intilmoqda. Olingan prognozlar iqlim o'zgarishining mintaqadagi qishloq xo'jaligiga ta'sirini kamaytiradigan iqlim barqarorligini oshirish strategiyalarini ta'minlash uchun ishlatiladi.