Шинжлэх ухааны ертөнцөд машин сургалтыг хэрхэн ашигладаг вэ?

/ / онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ

Машины сургалт (ML) нь шинжлэх ухааны судалгаа хийх, өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, нээлт хийх арга замыг үндсээр нь өөрчилдөг шинжлэх ухааны ертөнц дэх хувиргах хандлагыг илэрхийлдэг. Үндсэндээ машин сургалт нь алгоритмууд болон статистикийн загваруудыг ашиглахад оршдог бөгөөд энэ нь компьютерт даалгаврыг тодорхой зааваргүйгээр гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд үүний оронд загвар, дүгнэлтэд тулгуурладаг. Энэхүү парадигм нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй байдал, хэмжээ нь уламжлалт аналитик аргын хүчин чадлаас ихэвчлэн давж гардаг шинжлэх ухааны салбарт хүчтэй байдаг.

Шинжлэх ухааны судалгааны салбарт машин сургалтыг янз бүрийн салбаруудад ашигладаг бөгөөд тус бүр өөрийн өвөрмөц чадвараас ашиг тус хүртдэг. Машины сургалтыг ашиглах үндсэн аргуудын нэг бол өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, хэв маягийг таних явдал юм. Геномын дараалал, одон орны ажиглалт эсвэл цаг уурын загвараас авсан шинжлэх ухааны өгөгдөл нь ихэвчлэн өргөн цар хүрээтэй бөгөөд нарийн төвөгтэй байдаг. Өгөгдлийн шинжилгээний уламжлалт аргууд нь том өгөгдлийн багц доторх нарийн хэв маяг, хамаарлыг илрүүлэхэд төвөгтэй бөгөөд хязгаарлагдмал байдаг. Мэдрэлийн сүлжээ эсвэл шийдвэрийн мод гэх мэт машин сургалтын алгоритмууд нь эдгээр өгөгдлийн багцыг үр дүнтэй боловсруулж, хүний ​​судлаачдад үл ойлгогдох хэв маягийг тодорхойлох боломжтой.

Жишээлбэл, геномикийн хувьд тодорхой өвчинтэй холбоотой генийг тодорхойлохын тулд ДНХ-ийн дарааллыг шинжлэхэд машин сургалтыг ашигладаг. Загварыг шошготой өгөгдөл дээр сургадаг хяналттай суралцах гэх мэт аргуудыг тодорхой нөхцөл байдалд генетикийн урьдач нөхцөлийг урьдчилан таамаглахад ашигладаг. Энэ арга нь генетикийн судалгааны хурдыг хурдасгах төдийгүй түүний нарийвчлалыг нэмэгдүүлж, илүү зорилтот, үр дүнтэй эмчилгээ хийх боломжийг олгодог.

Одон орон судлалын салбарт селестиел биетүүдийг ангилах, шинжлэхэд машин сурахад тусалдаг. Телескоп болон сансрын датчикаар үүсгэгдсэн асар их хэмжээний өгөгдлийг харгалзан одон орон судлаачид энэхүү өгөгдлийг шүүж, экзопланет эсвэл алс холын галактик гэх мэт үзэгдлүүдийг тодорхойлохын тулд машин сургалтыг ашигладаг. Шошготой өгөгдлийн багц шаарддаггүй хараа хяналтгүй сургалтын арга техникүүд нь өгөгдлийн доторх шинэ хэв маяг, кластеруудыг илрүүлж, шинжлэх ухааны шинэ ойлголтуудыг бий болгож чаддаг тул энэ хүрээнд онцгой ач холбогдолтой юм.

Түүгээр ч барахгүй машин сургалт нь урьдчилан таамаглах загварчлалаар материал судлалын салбарт хувьсгал хийж байна. Материалын шинж чанар, харилцан үйлчлэлийн талаархи одоо байгаа өгөгдлийн загваруудыг сургаснаар эрдэмтэд шинэ материалын шинж чанарыг нэгтгэхээс өмнө урьдчилан таамаглаж чадна. Энэхүү чадвар нь хэт дамжуулагч эсвэл фотоволтайк материал зэрэг өвөрмөц шинж чанартай материалыг хайхад үнэлж баршгүй чухал бөгөөд уламжлалт туршилт, алдааны аргууд нь маш их цаг зарцуулж, зардал их шаарддаг.

Байгаль орчны шинжлэх ухаанд машин сургалт нь цаг уурын загварчлал, экосистемийн шинжилгээнд ихээхэн хувь нэмэр оруулдаг. Олон тооны харилцан үйлчлэгч хувьсагчтай уур амьсгалын тогтолцооны нарийн төвөгтэй байдал нь тэдгээрийг машин сургалтын програмуудад хамгийн тохиромжтой нэр дэвшигч болгодог. Уур амьсгалын түүхэн мэдээлэлд сургагдсан загварууд нь ирээдүйн цаг уурын хэв маягийг урьдчилан таамаглах, хүний ​​үйл ажиллагааны экосистемд үзүүлэх нөлөөллийг үнэлэх, уур амьсгалын өөрчлөлтийг бууруулахад чиглэсэн бодлогын шийдвэрүүдийг чиглүүлэх боломжтой.

Цаашилбал, машин сургалт нь эмийн үйлдвэрлэлийн хүрээнд эмийг олж илрүүлэх, хөгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Шинэ эм олж илрүүлэх үйл явц нь химийн нэгдлүүдийн асар том сангуудыг шалгадаг уламжлал ёсоор урт бөгөөд үнэтэй байдаг. Машины сургалтын алгоритмууд, ялангуяа гүнзгийрүүлсэн сургалтыг ашигладаг алгоритмууд нь нэгдлүүдийн үр нөлөө, хоруу чанарыг урьдчилан таамаглаж, эм боловсруулахтай холбоотой цаг хугацаа, зардлыг эрс багасгадаг. Химийн бүтэц, биологийн идэвхжилд дүн шинжилгээ хийснээр эдгээр загварууд нь цаашдын туршилтанд хамрагдах ирээдүйтэй нэр дэвшигчдийг тодорхойлж чадна.

Эдгээр хэрэглээнээс гадна машин сургалт нь туршилтын загвар, дүн шинжилгээг автоматжуулах замаар шинжлэх ухааны туршилтыг сайжруулж байна. Лабораторид машин сургалтын алгоритмаар тоноглогдсон робот системүүд туршилт хийж, үр дүнд дүн шинжилгээ хийж, туршилтын параметрүүдийг үр дүнд үндэслэн бодит цаг хугацаанд тохируулж чаддаг. Энэхүү автоматжуулалтын түвшин нь шинжлэх ухааны судалгааны үр ашгийг нэмэгдүүлээд зогсохгүй илүү нарийн төвөгтэй туршилтын загваруудыг судлах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь хүний ​​​​судлаачдын гараар удирдах боломжгүй юм.

Машины сургалт нь шинжлэх ухааны салбарт тулгамдсан асуудал биш юм. Нэг чухал асуудал бол машин сургалтын загвар, ялангуяа гүнзгий суралцахтай холбоотой загваруудыг тайлбарлах чадвар юм. Эдгээр загварууд нь хэв маягийг танихад өндөр үр дүнтэй боловч шийдвэр гаргах үйл явц нь ихэвчлэн тунгалаг байдаг тул эрдэмтэд дүгнэлтэнд хэрхэн хүрч байгааг ойлгоход хэцүү болгодог. Энэхүү ил тод байдлын хомсдол нь үндсэн механизмыг ойлгох нь үр дүнтэй адил чухал байдаг салбарт асуудал үүсгэж болно.

Өөр нэг бэрхшээл бол мэдээллийн чанар, хүртээмж юм. Машин сургалтын загварууд үр дүнтэй ажиллахын тулд их хэмжээний өндөр чанартай өгөгдөл шаарддаг. Шинжлэх ухааны зарим салбарт өгөгдөл хомс, бүрэн бус эсвэл нэг талыг барьсан байж болох бөгөөд энэ нь машин сургалтын хэрэглээний гүйцэтгэл, найдвартай байдалд сөргөөр нөлөөлдөг. Эдгээр сорилтыг шийдвэрлэхийн тулд өгөгдлийн нарийн нягт нямбай боловсруулалт хийх, төгс бус өгөгдөлтэй ажиллах чадвартай алгоритмуудыг хөгжүүлэх, машин сургалтыг шинжлэх ухааны судалгаанд амжилттай нэгтгэхийг баталгаажуулахын тулд салбар хоорондын хамтын ажиллагааг бий болгох шаардлагатай.

Эдгээр сорилтуудыг үл харгалзан шинжлэх ухааны мэдлэгийг дээшлүүлэхэд машин сургалтын боломж асар их юм. Тооцооллын хүчин чадал өссөөр, машин сургалтын алгоритмууд улам боловсронгуй болохын хэрээр шинжлэх ухаанд тэдний хэрэглээ улам өргөжих төлөвтэй байна. Квантын тооцоолол, зүйлсийн интернет (IoT) зэрэг бусад технологитой машин сургалтын нэгдмэл байдал нь шинжлэх ухааны судалгаанд шинэ хил хязгаарыг нээж, урьд өмнө төсөөлж ч байгаагүй нээлтүүдийг хийх боломжийг олгож байна.

Машины сургалт нь шинжлэх ухааны судалгааны ландшафтыг өөрчлөх хүчирхэг хэрэгсэл юм. Өргөн хүрээний өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх, хэв маягийг тодорхойлох, урьдчилан таамаглах чадвар нь шинжлэх ухааны өргөн хүрээний салбаруудад үнэлж баршгүй ач холбогдолтой юм. Хэдийгээр сорилтууд байсаар байгаа ч машин сургалтын технологийг үргэлжлүүлэн хөгжүүлж, ашиглах нь шинжлэх ухааны ирээдүйд маш их амлалт өгч, бидний цаг үеийн хамгийн тулгамдсан зарим асуултад шинэ ойлголт, шийдлүүдийг санал болгож байна.

Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу

Илүү олон асуулт, хариулт:

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,