УўК: 615. 322: 616-07. Биология ва тиббиё сохасини ривожлантиришда суньий интелектнинг роли

УЎК: 615.322:616-07.
БИОЛОГИЯ ВА ТИББИЁ СОХАСИНИ РИВОЖЛАНТИРИШДА СУНЬИЙ ИНТЕЛЕКТНИНГ РОЛИ.


¹Ашуров М.Б.,
¹Самарқанд давлат университети
Самарқанд Давлат университети Катта қўрғон филиали
Аннотация. Sun'iy intellekt masalasi XX asr o'rtalarida ko'rib chiqila boshlandi. Ammo ko'pchilik hali ham sun'iy intellekt haqida eshitib, galaktikalar zabt etilishini, mashinalarning yuksalishini va boshqa ilmiy-fantastik filmlarni tasavvur qilishadi. Ayni paytda sun'iy intellekt texnologiyalari allaqachon kundalik hayotda qo'llanilmoqda. Ushbu texnologiyalar tufayli mashinalar tobora ko'proq vazifalarni tezroq va yaxshiroq hal qila oladi. Ayniqsa, buning uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash kerak bo'lsa: sun'iy intellekt bunday muammolarni odamga qaraganda ancha samaraliroq hal qiladi. Ba'zilarning fikricha, bu tendentsiya ko'pchilikni ishini yo'qotish bilan tahdid qiladi: ko'ra tadqiqot Oksford Martin maktabi, 2033 yilga kelib, texnologiya ish joylarining 47 foizini to'liq avtomatlashtiradi. sayt sun'iy intellekt nima ekanligi, u qanday ishlashi va kelajakda uni qo'llash istiqbollari haqida gapiradi.
Sun'iy intellekt nima
Калит сўзлар: Технология, суньий онг, роботлар, фармасефтика, биология, тиббиёт.

AI (artificial intelligence –Suniy ong ) ning biologiyada qo`llanilishi

So'nggi yigirma yil ichida texnologiyaning ko'plab sohalarida misli ko'rilmagan yutuqlar bo'ldi. Lekin boshqa yangiliklar Sun'iy intellektchalik (AI) ko'proq shov-shuv ko'tarmagan. O'zining tabiatiga ko'ra, AI deyarli hamma joyda qo'llanilmoqda, xoh u akademik soha bo'lsin, xoh tadqiqot yoki sanoat. Natijada, uning ta'siri turli domenlar va quyi domenlarda ko'rinmoqda. Ushbu maqolada esa AIning, biologiyaga ta'sirini muhokama qilamiz.
Biologiyada AI

Biologiya juda keng miqyosga ega fan bo'lib, sun'iy intellektni qo'llash uchun son-sanoqsiz imkoniyatlarga ega.

Kompyuter yordamida tasvir va diagnostika

Biologiya bo'yicha sun'iy intellektdan foydalanishning asosiy holatlaridan birini sog'liqni saqlash sohasida ko'rish mumkin. Bir necha tashxis usullari MRT, PET(Pozitron emissiya tomografiyasi), rentgen va boshqa turli tasvirlash usullariga tayanadi. Rentgenologlar tasvir ma'lumotlari va o'z tajribasiga asoslanib, tashxis qo'yishadi. Endi AI dan foydalangan holda, modellar juda ko'plab holatlar tasvirlarini izohli ma'lumotlar bilan ta'minlanadi (tegishli kasallik allaqachon ma'lum bo'lib, ushbu kasallikni ifodalovchi holat tasviri ham kiritiladi). Yetarlicha ma'lumotlar xilma-xilligi bilan mos ravishda ta'minlangandan so'ng, model inson mutaxassis bilan teng (yoki undan ham yaxshiroq) to'g'ri tashxisni bashorat qilishi mumkin. Ommabop misollardan biri o'pka rentgenogrammasi yoki o'pka kompyuter tomografiyasi yordamida pnevmoniyani aniqlashdir. Ushbu turdagi avtomatlashtirish, ayniqsa, shifokor-bemor nisbati sezilarli darajada past bo'lgan rivojlanayotgan mamlakatlarda juda foydali.

Protein folding jarayonida AI dan foydalanish

Sun'iy intellektni qo'llashning yana bir so'nggi yutug'idan biri oqsil folding muammosi bo'yicha ishlab chiqildi. Bu so'nggi 50 yil ichida tizimli biologiyaning eng qiyin va murakkab muammolaridan biridir. Proteinlar tanamizda sodir bo'layotgan barcha jarayonlar uchun javobgardir. Proteinlar bajaradigan funksiyalarning xilma-xilligi ularning 3 D shakliga bog'liq. Aminokislotalar ketma-ketligiga (aminokislotalar oqsillarning qurilish bloklari) asoslanib, maxsus 3 o'lchamli shaklni hosil qilish uchun turli kuchlar va o'zaro ta'sirlar o'ynaydi. Ko'p sonli omillar tufayli oqsil shaklini yoki uning ma'lum bir aminokislotalar ketma-ketligidan qanday yig'ilishini bashorat qilish qiyin muammo bo'lib qoldi. Proteinning 3 o'lchamli tuzilishini aniqlash uchun kriyoelektron mikroskopiya, NMR, rentgen kristallografiyasi va boshqalar kabi eksperimental usullar qo'llaniladi. Bu juda ko'p vaqt va xarajatlarni talab qiladigan usullar.

So'nggi yillarda sun'iy intellektga asoslangan usullar oqsillarni folding muammosini hal qilishda juda yaxshi natijalarga erishdi. Misol uchun, 2020 yilda Deep Mind tomonidan ishlab chiqilgan "AlphaFold" nomli model CASP14 (oqsillarning folding muammosini hal qilish bo'yicha ikki yillik tanlov)da shunchalik yaxshi natijaga erishdiki, ilmiy hamjamiyatning katta qismi oqsillarni folding muammosi shu usul bilan hal bo'lishi mumkin deb o'ylaydi. Bu sun'iy intellekt qobiliyatlari insoniyat yutuqlaridan ustun bo'lgan misollardan biridir.
Neyrologiyada AI

AIning nevrologiyaga ta'siri ikki tomonlama bo'ldi. Ikkalasi ham bir-birining tadqiqot yutuqlaridan foyda ko'rdi. Bir tomondan, boshqa biologiya sohalari singari, AI nevrologiya tadqiqotlarida ajralmas vosita bo'lib kelgan. Boshqa tomondan, inson miyasini tushunish haqiqiy dunyodan murakkab ma'lumotlarni olishga qodir bo'lgan yaxshiroq va murakkab AI modellariga olib keldi.

Yuqorida tasvirlash usullari haqida malumot berildi . Neyrologiyaning katta qismi bunday tasvirlash usullaridan foydalanadi. AI ga asoslangan modellar tasvirni tahlil qilish va murakkab shakllarni topish uchun ajoyib vositadir. AI modellari, shuningdek, ba'zi yuqori darajadagi miya funktsiyalari qanday ishlashini o'rganish uchun virtual miya sifatida ishlaydi. Xuddi shunday, AI modelining o'ziga xos turi bo'lgan chuqur o'rganish modellari ham inson miya tuzilmalaridan ilhomlanib yaratilgan. Diqqat, funktsiyalar tartibi ierarxiyasi va boshqa shu kabi tushunchalar nevrologiyadan olingan va AI modellarida muvaffaqiyatli qo'llaniladi.

Qishloq xo'jaligida AI

AIning keng qo'llanilishini ko'rsatish uchun quyida qishloq xo'jaligi sohasida ham sun'iy intellektning ba'zi misollari keltirilgan. Bu sohada foydalanishning asosiy holatlaridan biri mobil, dronlar, IP kameralar va boshqalar kabi qurilmalardan olingan suratlar asosida oʻsimlik kasalliklarini aniqlashdir. AI modellaridan foydalanish rivojlangan mamlakatlarda dehqonchilikda robot jarayonlarini avtomatlashtirish imkonini ham berdi.
Sekvensing ma'lumotlaridagi AI

So'nggi ikki o'n yillikda ulkan sekvensing ma'lumotlari to'plangan. Genom ketma-ketligi ma'lumotlari va oqsil ketma-ketligi ma'lumotlari turli tadqiqot guruhlari tomonidan sinchkovlik bilan to'planadi va izohlanadi. Ushbu ma'lumotlar AI modellari bilan birgalikda turli xil tahliliy va bashorat maqsadlarda qo'llaniladi. Masalan, taqdim etilgan sekvens asosida ma'lum bir antigenning immunogenligini bashorat qilish mumkin.