Mesterséges intelligenciával a járvány ellen
A koronavírus-járvány kapcsán nagy szerepe lett az algoritmusoknak a diagnosztikában és a gyógymódok kifejlesztésében is. A GyártásTrend Szabados Leventével, az AI Partners vezető mesterségesintelligencia-szakértőjével, a Frankfurt School of Finance and Management docensével beszélgetett.
GyT: Hogyan lehet a gyógyszer/vakcinafejlesztésben AI-t használni?
SzL: Az AI akkor is bevethető, ha már a kialakult betegségre akarunk megoldást találni, akár gyógyszert, akár oltást fejleszteni. Gyógymódok tekintetében érdemes megjegyezni – bár a tudományos közösség hihetetlen nagysebességgel és példásan reagált a jelenlegi járványra, nagyon gyorsan elérhetővé vált például a vírus a teljes genetikai kódja –, hogy még nem értjük azt a szerkezeti felépítést, amit ez a vírus produkál. Komoly kihívást jelent annak a predikciója, hogy egy adott fehérjeszekvenciához, milyen szerkezet társul, tehát most azt kell meghatározni, hogy adott szekvencia, milyen térbeli tulajdonságokat alkot, milyen kötési mintázatokat hoz létre, mi az, amihez kapcsolódni tud ez a vírus. Ilyen predikciókat már lehet látni és ezek szűkíteni tudják a potenciális gyógymódok körét.
Óriási erőforrásokat mozgatott meg a tudományos társadalom ezen a területen is, a Google két nagy mesterséges intelligencia-kutatóközpontja közül a londoni, létrehozott egy szoftvert (AlphaFolding), amelynek pont ez a feladata, hogy modellezzék a vírus pontos felépítését, kapcsolódási készségeit. Ez egy újszerű megközelítés és várhatóan sokkal könnyebb és gyorsabb lesz ellenanyagokat keresni általa.
GyT: Ahogy Harari is prognosztizált (a 21 lecke a 21. századra című kötetben is) különböző világméretű járványokat, úgy az AI-fejlesztők is készülhetnek ilyen nagyszabású bevetésre. Korábban voltak olyan fejlesztések, innovatív, AI-alapú megoldások, amik kifejezetten ilyen és hasonló kataklizmák estén segíthetnek?
SzL: A további járványok megelőzése egy kiemelt terület az AI-kutatások sorában. Van olyan rendszer, amely már képes jelezni az egészségügyi hatóságok felé, hogy járvány van készülőben, sőt a jelenlegi helyzet esetén is, néhány nappal korábban sikerült jelezni, hogy egy komolyabb világjárványról van szó, mint ahogy az a köztudatba berobbant volna.
Van potenciál abban, hogy a mostani járvány kapcsán létrejött előrejelző képességeket a társadalom folyamatosan használja és egy általános biztonsági szint növekedést érjen el azzal, hogy megelőzőként tud fellépni. Az AI – mind üzleti, mind társadalmi felhasználása terén – viselkedésváltozást hozhat az olcsó és gyors predikció miatt, lehetővé teszi, hogy többé ne reaktívan tegyünk lépéseket, hanem megelőzően tudjunk fellépni.
GyT: A digitális transzformáció, a AI terjedését felgyorsíthatja ez a pandémia?
SzL: Meglepő, hogy azok a módszerek, amelyek eddig is rendelkezésre álltak, azok most kezdenek tudatosulni. Az általános tudatosság abban, hogy milyen értéket képviselhetnek ezek az AI-módszerek, jelentősen megnőtt. Érdekes meta jelenség, hogy a tudományos világ olyan eredményességgel publikált ismereteket, hogy most azzal a kihívással nézünk szembe, hogy olyan mennyiségű tudományos cikk jelent meg COVID-19 kapcsán – biológiájával, kezelésével kapcsolatosan, társadalmi-, gazdasági hatásával kapcsolatban –, hogy AI-eszközökhöz kell folyamodni a feldolgozásához. Kaggle data science versenyeket támogató oldalon kiírtak egy projektet (COVID-19 Open Research Dataset Challenge – CORD-19), ahol az a feladat, hogy AI segítségével rendezzék ezt a rettenetes mennyiségű tudást, ami hirtelen felhalmozódott és, ha valaki konkrét kérdést tesz fel, akkor ezekből az adatokból konkrét választ kaphasson anélkül, hogy tízezernyi oldalt átolvasna. Ez egy szövegelemzési kihívás, de több ösvény is létezik, vannak, akik szövegekből szerkezeti megismerést, tulajdonképpen szerkezeti összefüggéseken alapuló tudásgráfot akarnak kinyerni, vannak, akik egy kérdezz-felelek robotot hoznának létre, amelynek a megfelelő kérdéseket feltéve ki tud emelni evidencia darabokat a szövegből, azt prezentálja és a szövegek alapján alátámasztja.
A teljes cikk eredetileg a GyártásTrend májusi lapszámában jelent meg.