Google'dan büyük atılım: Hastalık genlerini yapay zeka tespit edecek

DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
TT

Google'dan büyük atılım: Hastalık genlerini yapay zeka tespit edecek

DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)

Hastalığa yol açan genlerin belirlenmesinde kayda değer bir adım attığını ifade eden Google, bunun nadir görülen genetik bozuklukların tespitine katkı sağlayacağını belirtiyor.

AlphaMissense adlı yeni bir model, genlerdeki tüm olası "yanlış anlamlı" varyantların yüzde 89'unu güvenilir bir şekilde sınıflandırarak bunların hastalıklara yol açma ihtimali taşıyıp taşımadığını ve iyi huylu olup olmadığını belirleyebiliyor. Buna karşılık insan uzmanlar, tüm yanlış anlamlı varyantların yalnızca binde 1'ini güvenilir bir şekilde sınıflandırabiliyor.

Yanlış anlamlı varyantlar, DNA'da tek bir harfin yer değiştirmesiyle ortaya çıkar ve bu da farklı bir amino asit içeren proteinlere yol açar. Bu küçük değişikliğin kayda değer etkileri olabilir ki Google bunu, bir kelimedeki bir harfin değiştirilmesinin tüm cümlenin anlamını değiştirebilmesine benzetiyor.

Bu varyantların çoğu iyi huyludur: Ortalama bir insanda 9 binden fazla bulunur. Ancak bazıları nadir görülen genetik hastalıklara yol açarak feci sonuçlar doğurabilir.

Yeni AlphaMissense, yanlış anlamlı varyantlar hakkındaki mevcut bilgileri ve bunların insanlarda ve insanların yakın akrabası olan primatlarda ne kadar yaygın görüldüğünü inceledi. Nadiren görülen varyantları bulup bunları patojenik olarak sınıflandıran model, bu bilgiyi diğer protein dizilerini analiz etmek için kullanabilirken sadece sorunlara neden olup olmayacaklarına dair bir karar vermekle kalmayıp ne kadar güvenilir olduğunu da gösterdi.

İnsanların bu mutasyonları bulma amacıyla yaptığı deneyler pahalı ve yavaş: Benzersiz proteinlerin her birinin incelenmesi ve deneylerin ayrı ayrı tasarlanması gerekiyor. Google bu yeni sistemin, araştırmacıların tek seferde binlerce proteinle ilgili sonuçları "önden görmesini" ve nereye odaklanacaklarına karar vermelerini sağlayacağı anlamına geldiğini belirtiyor.

Şirketin, sistemlerini kullanarak yayımlamladığı muazzam genişlikteki "yanlış anlamlı" mutasyonlar kataloğu, araştırmacıların bu mutasyonların ne gibi etkileri olduğunu öğrenebilmesini amaçlıyor. Bu varyasyonlar bazı durumlarda kistik fibroz, orak hücreli anemi veya kanser gibi rahatsızlıklara yol açabilirken bunları anlamak, bu hastalıkları tedavi etmenin veya önlemenin yollarını inceleyen araştırmacılar için anahtar görevi görebilir.

Bu, çeşitli rahatsızlıkları hem tanımlamak hem de tedavi etmek adına yapay zekayı kullanmaya çalışan Google'ın Deepmind bölümünün sağlık alanındaki en son atılımı. Yeni sistem, yaşamın yapıtaşları olan proteinlerin anlaşılmasını sağlayan çığır açıcı AlphaFold modelini temel alarak kuruldu.

Araştırma, Science adlı bilimsel dergide yayımlanan "Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense"  (AlphaMissense'le proteom çapında yanlış anlamlı varyantın etkisinin isabetli tahmini) başlıklı yeni bir makalede anlatılıyor. Google, kataloğun "araştırma topluluğuna ücretsiz sunulduğunu" ve şirketin yapay zeka sisteminin arkasındaki kodu paylaşacağını açıkladı.

Independent Türkçe



Bilim insanları "boş boş oturan" robot süpürgelere başka işler yaptırmayı önerdi

Bilim insanları, robot süpürgelerin çalışmadığı süreyi en aza indirmek amacıyla bir Roomba'yı evcil hayvanlarla oynamak da dahil 4 yeni görevi yerine getirecek şekilde yeniden programladı (Unsplash)
Bilim insanları, robot süpürgelerin çalışmadığı süreyi en aza indirmek amacıyla bir Roomba'yı evcil hayvanlarla oynamak da dahil 4 yeni görevi yerine getirecek şekilde yeniden programladı (Unsplash)
TT

Bilim insanları "boş boş oturan" robot süpürgelere başka işler yaptırmayı önerdi

Bilim insanları, robot süpürgelerin çalışmadığı süreyi en aza indirmek amacıyla bir Roomba'yı evcil hayvanlarla oynamak da dahil 4 yeni görevi yerine getirecek şekilde yeniden programladı (Unsplash)
Bilim insanları, robot süpürgelerin çalışmadığı süreyi en aza indirmek amacıyla bir Roomba'yı evcil hayvanlarla oynamak da dahil 4 yeni görevi yerine getirecek şekilde yeniden programladı (Unsplash)

Araştırmacılar, robot süpürgelerin bitki sulamak gibi basit ev işlerini yapacak şekilde modifiye edilebileceğini ortaya koydu.

Bath Üniversitesi'ndeki bilgisayar bilimcilerden oluşan bir ekip, bir Roomba'yı, boşta kaldığı saatlerde faydasını en üst düzeye çıkarmak amacıyla 4 yeni görevi yerine getirecek şekilde yeniden programladı.

Yeni işlevler arasında telefonları şarj etmek, evcil hayvanların canlı görüntüsünü sağlamak, ekranları duvarlara yansıtmak ve rahatsızlık verebilecek kişileri engellemek yer alıyor.

Araştırmacılar robot süpürgenin nispeten basit bazı değişikliklerle gerçekleştirebileceği, üzerine takılı bir lazer kalemle kedilerle oynamak ve arabadan eve alışveriş torbası taşımak gibi yüzün üzerinde görev belirledi. 

Bath Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde doktora öğrencisi olan ve modifikasyonları bulan Yoshiaki Shiokawa "Elektrikli robot süpürgeler ve çim biçme makineleri gibi mobil ev robotları sınırlı, tek görevli cihazlar olarak algılanıyor ancak pratik görevlerde yeterince kullanılmadıklarına dair güçlü bir argüman var. Günün büyük bir bölümünde boş boş oturuyorlar" diyor.

Onları bir dizi ek işlevi yerine getirmek üzere evde fiziksel olarak gezinecek şekilde programlayarak kullanımlarını temel görevlerinin ötesine taşımalıyız. Roomba'lar ev asistanlarına dönüştürülebilseydi hanelerin ne kadar daha verimli çalışacağını bir düşünün.

Shiokawa, robot süpürgelerin halihazırda günde ortalama sadece 1 saat 47 dakika temizlik yaptığını, bunun da büyük miktarda değerlendirilmeyen potansiyel anlamına geldiğini belirtiyor.

Araştırmacılar tarafından önerilen diğer uygulamalar arasında kayıp eşyaları aramak, kargoları alıp teslim etmek ve "kart oyunu oynamak" var.

Benzer işlevler robotik çim biçme makineleri gibi diğer ev robotlarına da eklenebilir.

Bath Bilgisayar Bilimleri Bölümü öğretim üyesi Dr. Adwait Sharma, "Boş durdukları vakit, değer katan etkileşimler için benzersiz fırsatlar sunuyor ve günlük hayatımıza sorunsuz bir şekilde uyum sağlayabilen uyarlanabilir robotlara ve entegre sistemlere yönelik artan ihtiyaçla uyumluluk gösteriyor" diyor.

Örneğin bir robot süpürge boş zamanlarını ev güvenliğini izlemek, bitkileri sulamak veya oturan yaşlı bir kişinin ayağa kalkmasına yardım etmek için kullanabilir. Bu görevler robotun gelişmiş sensörlerinin yanı sıra hareket kabiliyetinden de yararlanır.

vfgbhyju
Araştırmacılar robot süpürgeler için 104 potansiyel uygulama belirledi ( Bath Üniversitesi)

Bilim insanları geliştirilmiş robotu "Beyond vacuuming: How can we exploit domestic robots’ idle time?" (Süpürmenin ötesinde: Ev robotlarının boş zamanlarından nasıl faydalanabiliriz?) başlıklı yeni bir makalede detaylandırıyor.

Çalışma bu hafta Japonya'nın Yokohama kentinde düzenlenen CHI Bilgisayar Sistemlerinde İnsan Faktörleri Konferansı'nda sunuldu.

Independent Türkçe