Tedavi edilmeyen bir hücrenin bir mikroskop görüntüsüne bakmak ve özelliklerini tanımlamaya çalışmak gerçekten oldukça zor. Bilim insanları hücrelerin karakteristik özelliklerini görüntüleyebilmek için bakmak istedikleri hücreleri öldüren kimyasallar kullanmak zorundadır.

Yayınlanan yeni bir çalışma, bilgisayarların invaziv teknikleri kullanmadan görüntülerde ayrıntıları görebildiğini gösterdi.  Bu yöntemle bilgisayarlar tedavi edilemeyen hücreleri inceleyebilir ve bilim adamlarının tek başına tespit edemedikleri şeyleri bulabilirler. Tedavi edilmeyen hücreleri inceleyebilir ve bilim adamlarının kendi başlarına tespit edemedikleri bir veri kaynağı bulabilirler. Aslında, görüntüler, mümkün olabileceğinden çok daha fazla bilgi içeriyor.

Gladstone Enstitüleri’nde araştırmacı olan Steven Finkbeiner liderliğinde gerçekleştirilen çalışmalarda Google’ın bilgisayar mühendisleri de yer aldı. Ekip, yapay zeka yaklaşımlarını kullanarak bir bilgisayarı eğitti. Böylece normal insan performansının aşılabileceğinin bir yolunu bulmuş oldular.

Ekibin kullandığı yöntem derin öğrenme olarak kabul ediliyor. Bu öğrenme verileri analiz edip, kalıpları tanımlayabilen ve aynı zamanda tahmin yürütebilen algoritmaları içeriyor. Ve bu, buzdağının sadece görünen kısmı.

San Francisco’daki Gladstone  “Sistemler ve Terapötikler Merkezi” nin direktörü olan Finkbeiner, bu çalışmanın bir dönüm noktası niteliğinde olduğunu vurguladı.

Derin öğrenme, gelecekte biyomedikal biliminin ilerleyip değişmesine yardımcı olacaktır. Sadece keşifleri hızlandırmayacak aynı zamanda da büyük tıbbi ihtiyaçların karşılanabilmesi için gerekli olan tedavilerin bulunmasına yardımcı olacaktır.

Biyoloji Yapay Zeka ile Buluşuyor

Finkbeiner ve ekibi, yaklaşık 10 yıl önce Gladstone’u kurup, saat, gün, hatta aylar boyunca bireysel hücreleri izleyebilen tam otomatik robotik bir mikroskop icat etmişti. Günde 3-5 terabayt veri üretip, aynı zamanda bu ezici miktardaki bilgiyi analiz etmek için güçlü istatistiksel ve hesaplamalı yöntemler geliştirdiler.

Toplanan verilerin büyüklüğü ve karmaşıklığı göz önüne alındığında, Finkbeiner, derinlemesine öğrenmeyi, insanların başka türlü keşfedemeyeceği yöntemleri araştırıp geliştirmenin bir yolu olarak kabul etti. Ardından Google’ın yapay zeka bölümü ile işbirliği yaptı. Google’ın yapay zeka ekibi de bu alandaki en büyük ve kapsamlı kütüphane olan TensorFlow’ı Finkbeiner ve ekibine yardımcı olması için kullanıma sundu.

Derin öğrenmenin potansiyel biyolojik uygulamaları sınırsızdır. Finkbeiner derin öğrenmeyi kullanarak laboratuvarında, Alzheimer hastalığı, Parkinson hastalığı ve amiyotrofik lateral skleroz (ALS) gibi nörodejeneratif hastalıkları teşhis etmek ve tedavi etmek için yeni yollar bulmaya çalışıyor.

Yapay zeka yardımıyla görüntülerden elde edilebilecek bilgilerin bilimsel ilerlemeyi hızlandıracağı neredeyse kesin gözüküyor. Yapay zekanın tespit edebileceği sınırsız özelliği düşündüğümüzde tek sorun insanın hayal gücünün sınırları.

Paylaş

Cevapla