نقش هوش مصنوعی در علوم زیستی

هوش مصنوعی (AI) به طور کلی به توانایی هر ماشینی اشاره دارد که بتواند هوش موجودات را شبیه سازی کند. این فناوری ماشین‌های هوشمندی را می‌سازد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند و با ورود به شاخه های مختلف تحقیقاتی، پتانسیل بالایی برای بهبود کیفیت زندگی انسان دارد. John McCarthy در سال 1956 برای اولین بار در یک کنفرانس اصطلاح هوش مصنوعی را برای یک سیستم ماشین هوشمند ابداع کرد و یک ریاضیدان به نام Alan Turing به دلیل فعالیت های مهم در این زمینه و مشاهدات اولیه و مفهوم سازی در مورد ماشین های هوشمند، به عنوان پدر هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر مدرن شناخته می شود. 

یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) دو شاخه مهم هوش مصنوعی هستند که خود را با داده‌هایی که مستقیم یا غیرمستقیم از سیستم هوش طبیعی تولید می‌شوند، آموزش می‌دهند. هر چه الگوریتم‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های منابع مختلف بیشتر آموزش داده شوند، سیستم‌های مصنوعی هوشمند‌تر و پیشرفته‌تر توسعه می یابند.

در سال های اخیر جهان شاهد یک انقلاب واقعی در زمینه فناوری اطلاعات (IT) بوده است که منجر به تولید و ذخیره حجم عظیمی از داده ها در زمینه های مختلف شده است. علاوه بر این، به دلیل پیشرفت‌ در روش های توالی‌یابی DNA و سایر تکنیک‌ها، علوم زیستی و صنایع بیوتکنولوژی نیز در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل ملاحضه ای داشته‌اند. آزمایش‌هایی که در گذشته انجام آن‌ها سال‌ها طول می‌کشید، به دلیل پیشرفت‌های اخیر در تکنولوژی، اکنون سریع و اغلب ارزان هستند. در نتیجه داده های خام در قالب های مختلف با سرعت بسیار بالایی تولید می شوند. این داده ها در قالب ژنومیکس، ترنسکریپتومیکس، پروتئومیکس، و متابولومیکس از منابع مختلف بیولوژیکی جمع آوری می شوند و سپس برای درک سیستم های پیچیده بیولوژیکی باید به درستی مطالعه شوند. استفاده از هوش مصنوعی می تواند به رمزگشایی ارتباط پیچیده بین مولکول های بیولوژیکی در داده ها برای به دست آوردن بینش معنادار کمک کند. 

الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی ظرفیت ذخیره و پردازش مقادیر زیادی از داده های خام را دارند و آنها را برای استفاده سریع در دسترس قرار می دهند. چنین پیشرفتی در ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده ها امکان توسعه طیف گسترده ای از محصولات و خدمات را در بخش های مختلف از جمله علوم زیستی فراهم می کند. در واقع هوش مصنوعی در سال های اخیر مرزهای بیوانفورماتیک را جابجا کرده است و برای انجام برخی از چالش‌برانگیزترین مسائل از جمله پیش‌بینی ساختار سه بعدی پروتئین، آنالیز توالی ژنوم، یافتن همولوژی، مطالعه بیان ژن در سلول های منفرد (scRNA-seq)، ویرایش ژن و تشخیص زودهنگام برخی بیماری ها به کار گرفته شده است.

همچنین رادیوگرافی و پردازش تصویر نیز زمینه های دیگر در علوم زیستی هستند که هوش مصنوعی به پیشرفت آنها کمک کرده است. از طرف دیگر نمی توان به پتانسیل بالای هوش مصنوعی برای کاربرد در صنعت داروسازی اشاره نکرد. با هوش مصنوعی، می توان برای ساختارهای هدف شناخته شده، مولکول های درمانی جدید کشف کرد. علاوه بر این، با استفاده از هوش مصنوعی از طریق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، می‌توان مسیرهای متابولیک سیستم‌های زنده را تغییر داد تا بهترین خروجی‌های ممکن را با حداقل ورودی‌ها به دست آورد. چنین تلاش‌هایی می‌تواند گونه‌های میکروبی صنعتی را برای به حداکثر رساندن عملکرد در صنایع زیستی بهبود بخشد.

در نهایت می توان گفت هوش مصنوعی در حال حاضر اختراع اصلی انقلاب صنعتی چهارم در نظر گرفته می شود. توانایی ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها با کمک هوش مصنوعی، امکانات جدیدی را برای محققان و صنعت بیوتکنولوژی ایجاد کرده است و انتظار می رود در آینده نزدیک با پیشرفت این فناوری افزایش یابد.