विज्ञान आणि औषधातील मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग विज्ञान आणि औषधातील नवीन शोधांचे स्रोत बनत आहे, भविष्यात कसे बदलत आहे हे जाणून घ्या…
विज्ञान आणि औषध मध्ये मशीन लर्निंग: आज आपल्याकडे पूर्वीपेक्षा जास्त ज्ञान नाही, परंतु विज्ञानाची पद्धत देखील मोठ्या बदलांमधून जात आहे. तज्ञांचा असा विश्वास आहे की येत्या काळात सेप्सिस, मधुमेह रेटिनोपैथी आणि अल्झायमर सारख्या आजारांची आगाऊ ओळखली जाऊ शकते. रूग्णांचे वय, लिंग आणि जीन्सच्या आधारे वैयक्तिक औषधे आणि उपचार तयार केले जातील.
यहां येईपर्यंत काही तज्ञांनी पुढील दशकात पारंपारिक रोगांच्या समाप्तीचा अंदाज देखील केला नाही. तसेच, हवामान आणि चक्रीवादळांचा अंदाज देखील पूर्वीपेक्षा अधिक अचूक असेल. नवीन औषधे तयार होण्यापूर्वीच संगणक त्यांच्या प्रभावीतेचे मूल्यांकन करण्यास सक्षम असतील.
हे देखील वाचा: रिअलमे जीटी 7 लवकरच भारतात लॉन्च होईल, आतापर्यंत संबंधित 5 महत्त्वाच्या गोष्टी जाणून घ्या…
विज्ञानात बदल का आहे?
काही दशकांपूर्वीपर्यंत वैज्ञानिक शोध मानवी श्रम आणि संयम यावर अवलंबून होता. डेटा मर्यादित होता आणि वैज्ञानिकांनी स्वत: अल्गोरिदम डिझाइन करून माहितीवरून निष्कर्ष काढला. परंतु आता प्रत्येक क्षेत्रातील डेटाचे प्रमाण स्फोटकपणे वाढले आहे. दुर्बिणी दररोज रात्री टेराबाइट डेटा गोळा करीत आहेत, जीनोम सिक्वेंसींग दिवस आणि रात्र चालवित आहे आणि सिम्युलेशन पेटस्केल लेव्हल डेटा तयार करीत आहे. अशा परिस्थितीत या डेटाच्या समोर मानवी प्रयत्नांची संख्या कमी झाली आहे.
या आव्हानात्मक काळात, मशीन लर्निंगने विज्ञानाचा एक नवीन मार्ग दर्शविला आहे. गेल्या दशकात, विशेषत: गेल्या पाच वर्षांत, स्वयं-शिक्षण अल्गोरिदम इतके सक्षम झाले आहेत की ते वैज्ञानिक शोधांचा एक आवश्यक भाग बनले आहेत. ज्या वेळी विज्ञानाला तिच्या स्वत: च्या डेटाच्या वजनाने दडपले जाऊ लागले, त्याच वेळी मशीन्सने ते हाताळण्यास सहमती दर्शविली.
मशीन शिक्षणाचा विस्तार
मशीन लर्निंगच्या प्रसारामागील दोन प्रमुख घडामोडी आहेत:
- 2012 इमेजनेट चॅलेंज – या स्पर्धेत, 'अलेक्सनेट' नावाच्या खोल न्यूरल नेटवर्कने कोणत्याही पूर्वनिर्धारित नियमांशिवाय छायाचित्रांमधील वस्तू ओळखण्यास शिकले आणि त्रुटी दर अर्धा केला.
- 2016 Google depimind च्या 'अल्फा गो' मध्ये – हे सिद्ध झाले की मशीन्स जगातील सर्वोत्कृष्ट गो प्लेअर ली सेडोलला पराभूत करून केवळ रणनीती बनवू शकत नाहीत, परंतु अनपेक्षित निर्णय देखील घेऊ शकतात.
हे देखील वाचा: अमेरिकन आयफोन भारतात तयार केले जाईल, परंतु केवळ चीनमध्ये फोल्डेबल आणि ग्लास-केंद्रित मॉडेल तयार असतील…
विविध क्षेत्रात क्रांतिकारक बदल
जीवशास्त्रातील प्रथिने फोल्डिंगसारख्या जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यात मशीन लर्निंगने देखील मोठी भूमिका बजावली आहे. डीपमिंडचा 'अल्फा फोल्ड 2' 2020 मध्ये सिद्ध झाला की मशीन्स सेकंदात प्रथिनेची तीन -आयामी रचना प्रकट करू शकतात -ते देखील प्रयोगशाळेच्या पातळीच्या अचूकतेसह. यामुळे औषधांचा शोध, सजीवांच्या शरीरात निर्मार्ण होणारे द्रव्य डिझाइन आणि जटिल रोगांचा अभ्यास वाढला आहे. या कर्तृत्वासाठी, डेमिस हसाबिस, जॉन जम्पर आणि डेव्हिड बेकर यांना २०२24 चे नोबेल पारितोषिकही मिळाले.
आज, रसायनशास्त्र, खगोलशास्त्र, जीनोमिक्स, भौतिक विज्ञान आणि उच्च उर्जा भौतिकशास्त्र यासारख्या क्षेत्रांमध्ये मशीन लर्निंग एक आवश्यक साधन बनले आहे. पायटॉरच आणि टेन्सरफ्लो सारख्या मुक्त-स्त्रोत साधनांमध्ये तसेच विनामूल्य ऑनलाइन अभ्यासक्रमांमध्ये त्याच्या विस्ताराने महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावली आहे.
मशीन लर्निंग वैज्ञानिकांची जागा घेईल?
सध्या उत्तर 'नाही' आहे. योग्य प्रश्न विचारण्याची कल्पना, परिणामांची प्रासंगिकता समजून घेण्याची अंतर्दृष्टी आणि कल्पना जोडण्याची सर्जनशीलता अद्याप केवळ मानवांनीच वैशिष्ट्यीकृत आहे. मशीन्स नमुने शोधण्यात सक्षम आहेत, परंतु एक नमुना का आहे हे स्पष्ट करण्यात ते अक्षम आहेत.
तथापि, हे भविष्यात बदलू शकते. जर मशीन्सला वैज्ञानिक साहित्य -संशोधन कागदपत्रे, पुनरावलोकने, पाठ्यपुस्तके -यावर प्रशिक्षण मिळाल्यास ते नवीन प्रश्न तयार करणे, प्रयोग आणि संशोधन कागदपत्रे देखील तयार करणे शक्य आहे.
भविष्यात स्वयंचलित विज्ञानाकडे वाटचाल केले जाऊ शकते, परंतु आज मशीन लर्निंग वैज्ञानिकांची ताकद वाढविण्यासाठी, वेग वाढविण्यासाठी आणि त्यांना अकल्पनीय नवीन मार्ग दर्शविण्याचे कार्य करीत आहे. येत्या वेळी, विज्ञानाची मर्यादा आपण काय विचार करू शकतो यावर अवलंबून असेल – केवळ काय गणना करावी.
Comments are closed.