AI శాస్త్రీయ పరిశోధన: మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క నిజమైన ప్రయోజనం

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• 11 మే, 2023

పరికల్పనలను అభివృద్ధి చేయడం సాంప్రదాయకంగా పూర్తిగా మానవ కార్యకలాపంగా పరిగణించబడుతుంది, ఎందుకంటే దీనికి సృజనాత్మకత, అంతర్ దృష్టి మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచన అవసరం. అయినప్పటికీ, సాంకేతిక పురోగతితో, శాస్త్రవేత్తలు నవల ఆవిష్కరణలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) వైపు ఎక్కువగా మొగ్గు చూపుతున్నారు. అల్గారిథమ్‌లు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను త్వరగా విశ్లేషించగలవు మరియు మానవులు చూడలేని నమూనాలను గుర్తించగలవు.

సందర్భం

మానవ ముందస్తు భావనలపై ఆధారపడి కాకుండా, పరిశోధకులు మానవ మెదడు నుండి ప్రేరణ పొందిన డిజైన్‌తో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ML అల్గారిథమ్‌లను రూపొందించారు, డేటా నమూనాల ఆధారంగా కొత్త పరికల్పనలను సూచిస్తున్నారు. ఫలితంగా, శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడానికి మరియు మానవ పక్షపాతాలను తగ్గించడానికి అనేక ప్రాంతాలు త్వరలో ML వైపు మారవచ్చు. కనిపెట్టబడని బ్యాటరీ పదార్థాల విషయంలో, శాస్త్రవేత్తలు సాంప్రదాయకంగా డేటాబేస్ శోధన పద్ధతులు, మోడలింగ్ మరియు ఆచరణీయమైన అణువులను గుర్తించడానికి వాటి రసాయన భావం మీద ఆధారపడతారు. UK-ఆధారిత లివర్‌పూల్ విశ్వవిద్యాలయం నుండి ఒక బృందం సృజనాత్మక ప్రక్రియను సులభతరం చేయడానికి MLని ఉపయోగించింది. 

మొదట, పరిశోధకులు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను సృష్టించారు, ఇది విలువైన కొత్త పదార్థాన్ని ఉత్పత్తి చేసే సంభావ్యత ఆధారంగా రసాయన కలయికలకు ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. శాస్త్రవేత్తలు వారి ప్రయోగశాల అధ్యయనాలకు మార్గనిర్దేశం చేసేందుకు ఈ ర్యాంకింగ్‌లను ఉపయోగించారు. ఫలితంగా, వారు తమ జాబితాలోని ప్రతిదానిని పరీక్షించకుండానే నాలుగు ఆచరణీయమైన బ్యాటరీ మెటీరియల్ ఎంపికలను కనుగొన్నారు, వారికి నెలల ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్‌ను మిగిల్చారు. ML పరిశోధనకు సహాయపడే ఏకైక రంగం కొత్త పదార్థాలు కాదు. పరిశోధకులు మరింత ముఖ్యమైన సాంకేతిక మరియు సైద్ధాంతిక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను కూడా ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణకు, జ్యూరిచ్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఫర్ థియరిటికల్ ఫిజిక్స్‌లోని ఒక భౌతిక శాస్త్రవేత్త, రెనాటో రెన్నెర్, MLని ఉపయోగించి ప్రపంచం ఎలా పనిచేస్తుందనే దానిపై సమగ్ర వివరణను అభివృద్ధి చేయాలని ఆశిస్తున్నారు. 

అదనంగా, OpenAI యొక్క ChatGPT వంటి మరింత అధునాతన ఉత్పాదక AI నమూనాలు పరిశోధకులను స్వయంచాలకంగా కొత్త డేటా, నమూనాలు మరియు పరికల్పనలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తాయి. ఉత్పాదక ప్రత్యర్థి నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు), వేరియేషనల్ ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు (VAEలు) మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత భాషా నమూనాలు (ఉదాహరణకు జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-3 లేదా GPT-3 వంటివి) వంటి సాంకేతికతల ద్వారా ఈ ఘనత సాధించబడుతుంది. ఈ AI నమూనాలు సింథటిక్ డేటా సెట్‌లను రూపొందించడానికి, కొత్త ML ఆర్కిటెక్చర్‌లను రూపొందించడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు గతంలో తెలియని డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడం ద్వారా కొత్త శాస్త్రీయ పరికల్పనలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

పరిశోధనలో సహాయపడటానికి శాస్త్రవేత్తలు ఎక్కువగా ఉత్పాదక AIని ఉపయోగించవచ్చు. నమూనాలను విశ్లేషించే సామర్థ్యంతో మరియు ఆ జ్ఞానం ఆధారంగా ఫలితాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యంతో, ఈ నమూనాలు మానవజాతిచే పరిష్కరించబడని విజ్ఞాన శాస్త్రం యొక్క సంక్లిష్ట సిద్ధాంతాలను పరిష్కరించవచ్చు. ఇది సమయం మరియు డబ్బును ఆదా చేయడమే కాకుండా, సైన్స్ యొక్క మానవ అవగాహన దాని ప్రస్తుత సరిహద్దులను దాటి విస్తరించడానికి కూడా సహాయపడుతుంది. 

ML డేటాను వేగంగా ప్రాసెస్ చేయగలదు కాబట్టి పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి (R&D) వెంచర్ తగిన నిధులను సేకరించడం సులభం అవుతుంది. ఫలితంగా, శాస్త్రవేత్తలు కొత్త ఉద్యోగులను నియమించుకోవడం ద్వారా లేదా మంచి ఫలితాలను అందించడానికి ప్రసిద్ధ వ్యాపారాలు మరియు కంపెనీలతో సహకరించడం ద్వారా మరింత సహాయం కోరుకుంటారు. ఈ ఆసక్తి యొక్క మొత్తం ప్రభావం శాస్త్రీయ పురోగతికి మాత్రమే కాకుండా శాస్త్రీయ రంగాలలోని నిపుణులకు కూడా సానుకూలంగా ఉంటుంది. 

అయినప్పటికీ, సంభావ్య రోడ్‌బ్లాక్ ఏమిటంటే, ఈ అనుకూల నమూనాల నుండి పరిష్కారాలు మానవులు గ్రహించడానికి తరచుగా సవాలుగా ఉంటాయి, ముఖ్యంగా తార్కికం. యంత్రాలు సమాధానాలు మాత్రమే ఇవ్వడం మరియు పరిష్కారం వెనుక ఉన్న కారణాన్ని వివరించకపోవడం వల్ల, శాస్త్రవేత్తలు ప్రక్రియ మరియు ముగింపు గురించి అనిశ్చితంగా ఉండవచ్చు. ఈ అస్పష్టత ఫలితాలపై విశ్వాసాన్ని బలహీనపరుస్తుంది మరియు విశ్లేషణకు సహాయపడే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది. అందువల్ల, పరిశోధకులు తమను తాము వివరించగల నమూనాను అభివృద్ధి చేయడం అవసరం.

AI శాస్త్రీయ పరిశోధన యొక్క చిక్కులు

AI శాస్త్రీయ పరిశోధన యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:

• AIకి మేధో సంపత్తి క్రెడిట్ ఇవ్వడంతో సహా పరిశోధనా పత్రాల కోసం రచయిత ప్రమాణాలలో మార్పులు. అదేవిధంగా, AI వ్యవస్థలు ఒకరోజు సంభావ్య నోబెల్ బహుమతి గ్రహీతలుగా ఇవ్వబడతాయి, ఈ అల్గారిథమ్‌లను ఆవిష్కర్తలుగా గుర్తించాలా వద్దా అనే దానిపై తీవ్రమైన చర్చలు జరిగే అవకాశం ఉంది.
• AI-సృష్టించిన పరిశోధన కొత్త రకాల బాధ్యతలకు దారి తీయవచ్చు మరియు శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలలో AI మరియు స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలను ఉపయోగించేందుకు సంబంధించిన మరిన్ని చట్టపరమైన మరియు నైతిక ప్రశ్నలకు దారితీయవచ్చు.
• వైద్య అభివృద్ధి మరియు పరీక్షలను వేగంగా ట్రాక్ చేయడానికి శాస్త్రవేత్తలు వివిధ ఉత్పాదక AI సాధనాలతో పని చేస్తున్నారు.
• ఈ విస్తృతమైన అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడానికి అవసరమైన అధిక కంప్యూటింగ్ శక్తి వల్ల పెరుగుతున్న శక్తి వినియోగం.
• భవిష్యత్ శాస్త్రవేత్తలు వారి వర్క్‌ఫ్లోలలో AI మరియు ఇతర ML సాధనాలను ఉపయోగించడానికి శిక్షణ పొందుతున్నారు.
• AI- రూపొందించిన శాస్త్రీయ ప్రయోగాలను నిర్వహించడం యొక్క పరిమితులు మరియు అవసరాలపై ప్రభుత్వాలు ప్రపంచ ప్రమాణాలను సృష్టిస్తున్నాయి.

పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు

• మీరు శాస్త్రవేత్త అయితే, AI-సహాయక పరిశోధనను చేర్చడానికి మీ సంస్థ లేదా లేబొరేటరీ ఎలా ప్లాన్ చేస్తోంది?
• శాస్త్రవేత్తలు మరియు పరిశోధకుల జాబ్ మార్కెట్‌ను AI- రూపొందించిన పరిశోధన ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందని మీరు అనుకుంటున్నారు?