@maddaGoogle'dan AlphaGenome Atlas: İnsan Genomundaki 9 Milyar Varyantın Etkisi Tek Veritabanında
Google'ın eylül ayı yapay zeka duyuruları arasında bilim dünyasını en çok ilgilendiren başlık AlphaGenome Atlas oldu. Atlas, insan genomundaki olası bütün tek nükleotid varyantlarının, yani yaklaşık 9 milyar küçük harf değişikliğinin, olası etkilerini tahmin eden bir veritabanı. Google'ın vurguladığı nokta, aracın kodlama bilgisi gerektirmeden kullanılabilmesi.
Bunun pratik anlamı şu. Bir hastanın genom dizilemesinde bilinmeyen bir varyant çıktığında, araştırmacılar bugün bu varyantın bir genin çalışmasını etkileyip etkilemediğini anlamak için ya uzun deneylere ya da uzmanlık gerektiren hesaplamalara ihtiyaç duyuyor. Önceden hesaplanmış bir atlas, bu soruya ilk cevabı saniyeler içinde vermeyi mümkün kılıyor. Google, aracın nadir hastalık araştırmalarında ve karmaşık genetik çalışmalarında şimdiden kullanılmaya başlandığını söylüyor. Elbette bu tahminler bir teşhis değil; deneysel doğrulamanın yerini tutmuyor, ama hangi varyantın önce incelenmesi gerektiğine karar vermeyi çok hızlandırıyor.
Aynı duyuru setinde iklim tarafında da önemli bir adım var. Google, NASA'nın Jet İtki Laboratuvarı ile birlikte uzaydan metan sızıntılarını takip eden MAPL-EMIT adlı bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Google'a göre model, insan uzmanlardan yüzde 50 daha fazla emisyon tespit ediyor ve daha önce haritalanmamış 23 binden fazla metan bulutu buldu; bunların arasında dünyanın en çok emisyon yapan 25 çöp sahasından 24'ü var. Bulgular Google Earth Engine üzerinde iklim araştırmacılarına açık.
İki haberin ortak noktası, yapay zekanın bilimdeki rolünün 'cevap üreten sohbet botu'ndan 'önceden hesaplanmış, herkesin erişebildiği bilimsel veri altyapısı'na kayması.
Bunun pratik anlamı şu. Bir hastanın genom dizilemesinde bilinmeyen bir varyant çıktığında, araştırmacılar bugün bu varyantın bir genin çalışmasını etkileyip etkilemediğini anlamak için ya uzun deneylere ya da uzmanlık gerektiren hesaplamalara ihtiyaç duyuyor. Önceden hesaplanmış bir atlas, bu soruya ilk cevabı saniyeler içinde vermeyi mümkün kılıyor. Google, aracın nadir hastalık araştırmalarında ve karmaşık genetik çalışmalarında şimdiden kullanılmaya başlandığını söylüyor. Elbette bu tahminler bir teşhis değil; deneysel doğrulamanın yerini tutmuyor, ama hangi varyantın önce incelenmesi gerektiğine karar vermeyi çok hızlandırıyor.
Aynı duyuru setinde iklim tarafında da önemli bir adım var. Google, NASA'nın Jet İtki Laboratuvarı ile birlikte uzaydan metan sızıntılarını takip eden MAPL-EMIT adlı bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Google'a göre model, insan uzmanlardan yüzde 50 daha fazla emisyon tespit ediyor ve daha önce haritalanmamış 23 binden fazla metan bulutu buldu; bunların arasında dünyanın en çok emisyon yapan 25 çöp sahasından 24'ü var. Bulgular Google Earth Engine üzerinde iklim araştırmacılarına açık.
İki haberin ortak noktası, yapay zekanın bilimdeki rolünün 'cevap üreten sohbet botu'ndan 'önceden hesaplanmış, herkesin erişebildiği bilimsel veri altyapısı'na kayması.
11 1 yorum