क्या एंटीबॉटिक्स बना सकता है एआई मॉडल? नए अध्ययन में सामने आई ये बात

क्या एंटीबॉटिक्स बना सकता है एआई मॉडल? नए अध्ययन में सामने आई ये बातएआई का उपयोग काफी बढ़ गया है, जिससे कंटेंट डेवलपमेंट, ईमेल प्रूफरीडिंग और ड्राइवरलेस कार जैसे एप्लिकेशन सक्षम हो गए हैं. नए शोध में बेहतर एंटीबायोटिक विकसित करने में इसकी क्षमता का पता लगाया गया है. कनाडा के मैनिटोबा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने व्याख्यात्मक एआई (XAI) का उपयोग किया, जिसका उपयोग विद्वानों द्वारा भविष्यसूचक एआई मॉडल की जांच करने के लिए तेजी से किया जा रहा है.हालांकि XAI को कई संदर्भों में लागू किया जा सकता है, लेकिन टीम ने इसका उपयोग एंटीबायोटिक विकसित करने के लिए किया. एआई के लगभग सर्वव्यापी उपयोग के बावजूद, इसके कई मॉडल “ब्लैक बॉक्स” के रूप में कार्य करते हैं, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया अस्पष्ट हो जाती है. यह अविश्वास पैदा कर सकता है, खासकर दवा खोज जैसे बड़े क्षेत्रों में.इस पर काबू पाने के लिए टीम ने एआई ड्रग डिस्कवरी मॉडल को ट्रेंड करने के लिए XAI का उपयोग किया, खासतौर से वे जो संभावित नए एंटीबायोटिक उम्मीदवारों की पहचान करते हैं. बढ़ते रेजिस्टेंस के सामने कुशल एंटीबायोटिक्स की तत्काल जरूरत को देखते हुए फॉरकास्ट मॉडल जरूरी हैं. “AI केमिस्ट्री और ड्रग डिस्कवरी में भविष्य का रास्ता है. इसके लिए किसी को आधार तैयार करना होता है और मुझे लगता है कि मैं ऐसा कर रहा हूं,” विश्वविद्यालय के स्नातक छात्र हंटर स्टर्म ने कहा.जैविक प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए वैज्ञानिकों ने दवा रासायनिक डेटाबेस को AI मॉडल में डाला. फिर इन भविष्यवाणियों के पीछे सटीक आणविक गुणों की जांच करने के लिए XAI मॉडल का उपयोग किया गया.आश्चर्यजनक रूप से, XAI ने ऐसे तत्वों की खोज की, जिन्हें मानव रसायनज्ञ नहीं खोज पाए होंगे, जैसे कि यह तथ्य कि पेनिसिलिन यौगिकों में गैर-कोर संरचनाएं स्वयं कोर से ज्यादा जरूरी हैं.कनाडा के मैनिटोबा विश्वविद्यालय में केमिट्री की प्रोफेसर रेबेका डेविस ने कहा कि “AI बहुत ज्यादा अविश्वास पैदा करता है.””फिर भी इस तकनीक को स्वीकार किए जाने की बेहतर संभावना है अगर हम AI से खुद को समझाने के लिए कह सकें,” उन्होंने कहा. निष्कर्षों को चल रहे अमेरिकन केमिकल सोसाइटी (ACS) फॉल 2024 में प्रस्तुत किया जाएगा बैठक 18-22 अगस्त तक आयोजित की जा रही है.