AI वैज्ञानिक संशोधन: मशीन लर्निंगचा खरा उद्देश

इमेज क्रेडिट:
प्रतिमा क्रेडिट
iStock

AI वैज्ञानिक संशोधन: मशीन लर्निंगचा खरा उद्देश

AI वैज्ञानिक संशोधन: मशीन लर्निंगचा खरा उद्देश

उपशीर्षक मजकूर
संशोधक मोठ्या प्रमाणात डेटाचे मूल्यांकन करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षमतेची चाचणी घेत आहेत ज्यामुळे यशस्वी शोध होऊ शकतात.
    • लेखक बद्दल:
    • लेखक नाव
      Quantumrun दूरदृष्टी
    • 11 शकते, 2023

    परिकल्पना विकसित करणे हे पारंपारिकपणे एक पूर्णपणे मानवी क्रियाकलाप मानले गेले आहे, कारण त्यासाठी सर्जनशीलता, अंतर्ज्ञान आणि गंभीर विचार आवश्यक आहे. तथापि, तांत्रिक प्रगतीसह, वैज्ञानिक नवीन शोध व्युत्पन्न करण्यासाठी मशीन लर्निंग (ML) कडे वळत आहेत. अल्गोरिदम मोठ्या प्रमाणात डेटाचे द्रुतपणे विश्लेषण करू शकतात आणि नमुने ओळखू शकतात जे मानव पाहू शकत नाहीत.

    संदर्भ

    मानवी पूर्वकल्पनांवर अवलंबून न राहता, संशोधकांनी मानवी मेंदूद्वारे प्रेरित डिझाइनसह न्यूरल नेटवर्क एमएल अल्गोरिदम तयार केले आहेत, जे डेटा पॅटर्नवर आधारित नवीन गृहितके सुचवतात. परिणामी, वैज्ञानिक शोधांना गती देण्यासाठी आणि मानवी पूर्वाग्रह कमी करण्यासाठी अनेक क्षेत्रे लवकरच एमएलकडे वळतील. अनपेक्षित बॅटरी मटेरियलच्या बाबतीत, शास्त्रज्ञ पारंपारिकपणे व्यवहार्य रेणू ओळखण्यासाठी डेटाबेस शोध तंत्र, मॉडेलिंग आणि त्यांच्या रासायनिक ज्ञानावर अवलंबून असतात. यूके-आधारित युनिव्हर्सिटी ऑफ लिव्हरपूलच्या टीमने सर्जनशील प्रक्रिया सुलभ करण्यासाठी एमएलचा वापर केला. 

    प्रथम, संशोधकांनी एक न्यूरल नेटवर्क तयार केले ज्याने मौल्यवान नवीन सामग्री तयार करण्याच्या त्यांच्या संभाव्यतेवर आधारित रासायनिक संयोजनांना प्राधान्य दिले. त्यानंतर शास्त्रज्ञांनी त्यांच्या प्रयोगशाळेतील अभ्यासांना मार्गदर्शन करण्यासाठी या क्रमवारीचा उपयोग केला. परिणामी, त्यांना त्यांच्या यादीतील प्रत्येक गोष्टीची चाचणी न करता चार व्यवहार्य बॅटरी मटेरियल निवडी सापडल्या, त्यांना अनेक महिने चाचणी आणि त्रुटी वाचल्या. नवीन साहित्य हे एकमेव क्षेत्र नाही जेथे एमएल संशोधनास मदत करू शकते. अधिक महत्त्वपूर्ण तांत्रिक आणि सैद्धांतिक समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी संशोधक तंत्रिका नेटवर्क देखील वापरतात. उदाहरणार्थ, झुरिचच्या सैद्धांतिक भौतिकशास्त्र संस्थेतील एक भौतिकशास्त्रज्ञ, रेनाटो रेनर, ML वापरून जग कसे कार्य करते याचे एकसंध स्पष्टीकरण विकसित करण्याची आशा आहे. 

    याव्यतिरिक्त, OpenAI चे ChatGPT सारखे अधिक अत्याधुनिक जनरेटिव्ह एआय मॉडेल संशोधकांना आपोआप नवीन डेटा, मॉडेल्स आणि गृहीतके निर्माण करण्यास अनुमती देतात. जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs), व्हेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स (VAEs), आणि ट्रान्सफॉर्मर-आधारित भाषा मॉडेल्स (जसे की जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन्ड ट्रान्सफॉर्मर-3 किंवा GPT-3) यांसारख्या तंत्रांद्वारे ही कामगिरी साध्य केली जाते. या AI मॉडेल्सचा वापर सिंथेटिक डेटा सेट तयार करण्यासाठी, नवीन ML आर्किटेक्चर्स डिझाइन आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी आणि डेटामधील नमुने आणि संबंध ओळखून नवीन वैज्ञानिक गृहितके विकसित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो जो पूर्वी अज्ञात होता.

    व्यत्यय आणणारा प्रभाव

    संशोधनात मदत करण्यासाठी शास्त्रज्ञ वाढत्या प्रमाणात जनरेटिव्ह एआय वापरू शकतात. नमुन्यांचे विश्लेषण करण्याच्या आणि त्या ज्ञानाच्या आधारे परिणामांचा अंदाज लावण्याच्या क्षमतेसह, ही मॉडेल्स विज्ञानाच्या जटिल सिद्धांतांचे निराकरण करू शकतात ज्यांचे निराकरण मानवजातीने केले नाही. यामुळे केवळ वेळ आणि पैशांची बचत होणार नाही, तर विज्ञानाची मानवी समज त्याच्या सध्याच्या सीमांच्या पलीकडे जाण्यास मदत होईल. 

    संशोधन आणि विकास (R&D) उपक्रमाला योग्य निधी गोळा करणे सोपे जाईल कारण ML डेटावर जलद प्रक्रिया करू शकते. परिणामी, शास्त्रज्ञ नवीन कर्मचारी नियुक्त करून किंवा सुप्रसिद्ध व्यवसाय आणि कंपन्यांशी सहयोग करून चांगले परिणाम मिळवून अधिक मदत घेतील. या स्वारस्याचा एकूण परिणाम केवळ वैज्ञानिक प्रगतीसाठीच नाही तर वैज्ञानिक क्षेत्रातील व्यावसायिकांसाठीही सकारात्मक असेल. 

    तथापि, एक संभाव्य अडथळा हा आहे की या अनुकूली मॉडेल्समधील निराकरणे मानवांसाठी, विशेषतः युक्तिवाद समजून घेणे वारंवार आव्हानात्मक असतात. यंत्रे केवळ उत्तरे देतात आणि समाधानामागील कारण स्पष्ट करत नसल्यामुळे, शास्त्रज्ञ प्रक्रिया आणि निष्कर्षाबाबत अनिश्चित राहू शकतात. ही अस्पष्टता परिणामांवरील आत्मविश्वास कमकुवत करते आणि विश्लेषणास मदत करू शकणार्‍या न्यूरल नेटवर्कची संख्या कमी करते. म्हणून, संशोधकांना स्वतःचे स्पष्टीकरण देऊ शकेल असे मॉडेल विकसित करणे आवश्यक असेल.

    AI वैज्ञानिक संशोधनाचे परिणाम

    AI वैज्ञानिक संशोधनाच्या विस्तृत परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

    • AI ला बौद्धिक संपदा क्रेडिट देण्यासह संशोधन पेपरसाठी लेखकत्व मानकांमध्ये बदल. त्याचप्रमाणे, एआय प्रणालींना एक दिवस संभाव्य नोबेल पारितोषिक प्राप्तकर्ते म्हणून सन्मानित केले जाईल, ज्यामुळे हे अल्गोरिदम शोधक म्हणून स्वीकारले जावे की नाही यावर तीव्र वादविवाद होऊ शकतात.
    • AI-व्युत्पन्न केलेल्या संशोधनामुळे उत्तरदायित्वाचे नवीन प्रकार आणि वैज्ञानिक शोधांमध्ये AI आणि स्वायत्त प्रणाली वापरण्याशी संबंधित पुढील कायदेशीर आणि नैतिक प्रश्न उद्भवू शकतात.
    • वैद्यकीय घडामोडी आणि चाचणी जलद-मागोवा घेण्यासाठी विविध जनरेटिव्ह एआय साधनांसह काम करणारे शास्त्रज्ञ.
    • हे विस्तृत अल्गोरिदम चालविण्यासाठी आवश्यक असलेल्या उच्च संगणन शक्तीमुळे वाढणारा ऊर्जा वापर.
    • भविष्यातील शास्त्रज्ञांना त्यांच्या वर्कफ्लोमध्ये AI आणि इतर ML टूल्स वापरण्यासाठी प्रशिक्षित केले जात आहे.
    • एआय-व्युत्पन्न वैज्ञानिक प्रयोग आयोजित करण्याच्या मर्यादा आणि आवश्यकतांवर जागतिक मानके तयार करणारी सरकारे.

    विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

    • जर तुम्ही शास्त्रज्ञ असाल, तर तुमची संस्था किंवा प्रयोगशाळा AI-सहाय्यित संशोधन कसे समाविष्ट करत आहे?
    • AI-व्युत्पन्न केलेल्या संशोधनाचा शास्त्रज्ञ आणि संशोधकांच्या नोकरीच्या बाजारपेठेवर कसा परिणाम होईल असे तुम्हाला वाटते?

    अंतर्दृष्टी संदर्भ

    या अंतर्दृष्टीसाठी खालील लोकप्रिय आणि संस्थात्मक दुवे संदर्भित केले गेले:

    उशिकागो बातम्या एआय विज्ञान कसे बदलू शकते