ngày nay các nghiên cứu dược phẩm hiện đại nhất đang dựa trên chính nền tảng phần mềm và mô phỏng máy tính để cho ra kết quả.
Phần phầm được tao bằng các quy tắc mà những nhà hóa học phát hiện ra, nó đã được dùng để giúp thu thập các dữ liệu từ một kho khổng lồ và nó có chứa thêm các phân tử tiềm năng có thể được sử dụng để có thể chế tạo được ra thuốc và trong khi đó những mô phỏng máy tính đó sẽ được dùng để giúp tiên đoán và các cấu trúc phân tử bổ ích mà nó hiện vẫn chưa tồn tại ở trong một thế giới thực.
Tham khảo sản phẩm giúp nghe trộm thông tin bí mật tại: Thiết bị nghe lén siêu nhỏ
Cả hai công cụ đó đều có các hạn chế riêng và phần mềm thì bị giời hạn bởi chính các quy tắc ban đầu được đặt ra, nhiều lúc chúng không được cập nhật, trong khi đó việc mô phỏng máy tính bị giới hạn bởi độ chính xác đã được thiết lập từ trước. Bởi vậy các nhà khoa học vẫn cần phải dựa chủ yếu vào nhân tố con người.
Trên con đường tìm ra các công cụ mới từ lĩnh vuwcj đó, Aspuru-Guzik cùng với nhóm nghiên cứu của ông họ đã phát triển ra một hệ thống với trí tuệ nhân tạo để có thể đảm nhiệm được các vai trò giúp thay thế con người. Mặc dù là chưa thể trở thành được một nhà hóa học nào đó chí ít nó cũng sẽ được trở thành một người trợ lý đắc lực hơn và có suy nghĩ cũng như là trực giác trong khoa học vậy.
Hệ thống trí tuệ nhân tạo cuản Aspuru-Guzik nó có thể tự mình tưởng tượng ra được các cấu trúc phân từ. Và quá trình đó không phụ thuộc nhiều vào con người mà không cần tới các mô phỏng mất nhiều thời gian. chính vì vậy mà nó có thể tự minh trau dồi được các kinh nghiệm riêng của mình từ chính các thuật toán máy học hoặc là những dữ liệu từ hàng trăm ngàn các phân tử.
Có thể bạn muốn mua các sản phẩm có tính năng quay lén tại: camera quay trom
Nó giúp thực hiện được các khám phá một cách dễ dàng hơn và dùng những thông tin đã được học giống như những công việc mà các nhà hóa học sẽ làm. Aspuru-Guzik có nói rằng con người có thể trở thành một trong những nhà hóa học tài ba nếu có hệ thống trợ lý như thế.
Hệ thống của giảo sư Aspuru-Guzik nó đã được xây dựng cũng như là sử dụng một kỹ thuật máy để học và nó được gọi là "deep learning". Với kỹ thuật đó ngày nay đang trở nên phổ biến hơn trong ngành công nghệ và đặc biệt hơn là ở trong tin học và máy tính. Nhưng trong lính vực khoa họa tự nhiêu thì điều này nó còn khá là mới mẻ.
Deep learning được sử dụng giống như một kiểu mô hình có sẵn và trong đó nó sẽ được phân phối với một kho dữ liệu khổng lồ và nó dùng những điều mà nó học được để giúp tạo ra những dữ liệu mới phong phú hơn. Trong lĩnh vực tin học thì mô hình này nó thường sẽ được sử dụng để có thể tạo ra được hình ảnh lời nói hay là văn bản.
Nhưng vào tháng vừa qua Aspuru-Guzik cùng với các cộng sự của mình ở tại trường đại học Harvard thuộc trường đại học Toronto ca và trường đại học Cambrige đã chứng minh rằng deep learning cũng đã vượt ra được ngoài các giới hạn của chính nó. Họ cũng công bố các kết quả nghiên cứu và cho thấy rằng deep learning cũng có thể sẽ được áp dụng vào cả trong nghiên cứu khoa học tự nhiên.
Một mô hình deep learning cũng đã được pphats triển và các nhà khoa học đào tạo nó với 250.000 phân tử dạng thuốc và sau đó hệ thống nàu có thể tự tạo ra được các cấu trức phân tử mới bằng công việc kết hợp các tính chất của những loại thuốc hiện có. Không chỉ có vậy mà nó còn tự mình đưa ra được dữ liệu về các tính chất cảu loại phân tư mới ví dị như là nó có khả năng hóa tan hoặc là dễ dàng tạo được ra trong thực tế hoặc là không.
Vijay Pande là giaow sư của trường hóa học tại đại học Stanford cũng cho biết thêm việc nghiên cứu mới đó đã tiếp tục chứng tỏ cho mọi người thấy rằng trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi được ngay cả các lĩnh vực nghiên cứu khoa học tự nhiên và nó cũng gợi ý thêm rằng một phần mềm deep learning cũng có thể lấy được thông tin hóa học cho đầu vào.
Điều đó chắc chắn là nó sẽ giúp ích khá nhiều đối với các nhà khoa học và tôi nghĩ là nó còn được áp dụng vô cùng rộng rãi và giáo sư Pande cũng cho biết thêm nó có thể đóng góp vai trò trong công việc tìm kiếm và tối ưu hóa nhiều loại thuốc khác tiềm năng hơn hoặc là trong các lĩnh vực như là năng lượng mặt trời hay là nghiên cứu ra những chất xúc tác phù hợp hơn.
Thật vậy ngay thời điểm này những nhà nghiên cứu hàng đầu đang tiếp tục thử nghiệm hệ thống trí tuệ nhân tạo đó ở trên một CSDL mới dành cho ngành khoa học vật liệu. Họ đào tạo nó cùng với các phân tử LED hữu cơ đó chính là thứ để tạo nên các màn hình cong ở trên những mặt hàng điện tử.
Cho dù là có tiềm năng lớn nhưng các nhà nghiên cứu vẫn cần phải tiếp tục để giúp cải thiện chính hệ thống cảu họ. Và nó cần phải được đào tạo để giúp nâng cao các kỹ năng hóa học bởi vì một số các cấu trúc phân tử do hệ thống tạo ra đã được các nhà khoa học bình chọn là nó trở nên vô nghĩa.
Pande đã nói rằng có một thử thách để làm cho các phần mềm này nó có thể học được những kiến thức hóa học đó là phải có được một nguồn dữ liệu đầu vào thật là tốt đây chính là điều mà nhóm nghiên cứu chưa đáp ứng được.
Xem thêm: camera mini
Hình ảnh kèm với lời nói và văn bản cũng đã được chứng minh đó chính là nguồn dữ liệu tuyệt vời dành cho những hệ thống trí tuệ nhân tạo. Chính bởi vậy mà các phần mềm ngày nay nó đã có thể giúp nhận dạng được hình ảnh cũng như là giọng nói và dịch rất tốt các văn bản ngôn ngữ khác. Nhưng khi làm việc với những cấu trúc hóa học đó chúng vẫn chưa thể nào thể hiện đúng với khả năng của chúng.
Aspuru-Guzik cùng với những cộng sự của mình đang suy nghĩ về vấn để đó và họ tiếp tục phải nghiên cứu thêm nhiều chức năng để giúp giảm các tỉ lệ sai sót của chính hệ thống trí tuệ nhân tạo đó. Aspuru-Guzik cũng đã hi vọng rằng có thể đưa vào hệ thống với nhiều dữ liệu hơn để giúp cải thiện lượng kiến thức hóa học đó. Điều đó cũng tương đương như là chức năng giúp nhận dạng hình ảnh và nó cần phải được xây dựng với một CSDL.
Bây giờ khi nhìn vào trong lĩnh vực khoa học tự nhiên Aspuru-Guzik đã thấy có ước tính khoảng 100 triêu các công bố có nghiên cứu liên quan tới việc cấu trúc hóa học. Hầu như tất cả chúng đã được lưu trữ bởi chính hiệp hội hóa học của Hoa Kỳ. Trong tương lai ông cũng đã hi vọng rằng có thể đưa toàn bộ các dữ liệu đó vào trong một phiên bản với chương trình trí tuệ nhân tạo của mình. Nếu như Aspuru-Guzik thành công thì mọi người sẽ khó lòng tưởng tượng được người trợ lí đó của ông sẽ làm được những điều không tưởng.