Intelligenza artificiale (@Shutterstock)
L’algoritmo che rende l’intelligenza artificiale in grado di giocare a scacchi e Go adesso è al lavoro per aiutare a progettare proteine e anticorpi. Le potenzialità di questo impiego sono state pubblicate in uno studio sulla rivista Science, che è stato guidato da David Baker dell’università di Washington a Seattle. Si tratta di un sostanziale passo avanti nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale in campo biomedico.
I software di intelligenza artificiale utilizzano tecniche molto diverse per elaborare i dati che analizzano. Ovviamente ogni tecnica varia in base all’obbiettivo da raggiungere. Una delle tecniche più utilizzate è denominata Apprendimento per rinforzo (Reinforcment learning) in cui l’IA apprende molto rapidamente attraverso delle precise “ricompense” sia positive che negative. Questa particolare tecnica è parte del più ampio settore del Machine learning, anche detto Apprendimento automantico, ideale per consentire all’IA di poter mettersi alla prova con giochi molto complessi come il Go o gli scacchi.
“I nostri risultati mostrano che l’Apprendimento per rinforzo può fare molto più che padroneggiare i giochi da tavolo“. Ha così commentato lo stesso David Baker, proseguendo: “Una volta addestrato a risolvere problemi annosi nella scienza delle proteine il software si è distinto nella creazione di molecole”. Lo stesso algoritmo impiegato per dilettarsi con diversi giochi da tavolo si è ora interfacciato con l’identificazione di nuove molecole capaci di interagire con le proteine. Tecnicamente l’obbiettivo è quello di risolvere una sorta di puzzle in cui è necessario creare le tessere mancanti che devono perfettamente incastrarsi con la proteina, attivandola. Poterlo fare in maniera rapida e precisa supporterà la ricerca per sviluppare nuovi anticorpi e farmaci in tempistiche più brevi.
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