AI 4 LIFE Biotech Future Forum u Ložionici: Plenarno predavanje dr Eve-Marije Hempe: "Veštačka inteligencija nam može pomoći u otkrivanju lekova"
Beograd je domaćin međunarodne konferencije 'AI_4_LIFE: Biotech Future Forum'.
Izložene su teme o biotehnologiji i veštačkoj inteligenciji, uključujući modelovanje zdravlja i tretman raka.
Komentara 0
Slušaj vest
0:00/
0:00
Beograd je od danas 27. do sutra 28. oktobra centar nauke i inovacija. Ugostiće neka od najznačajnijih imena iz oblasti biotehnologije i veštačke inteligencije na ovogodišnjoj Međunarodnoj konferenciji „AI_4_LIFE: Biotech Future Forum”.
Tokom dva dana, program će okupiti istaknute naučnike, akademsku zajednicu, startape, investitore, diplomate i lidere industrije, koji će zajedno predstaviti najnovija dostignuća i trendove u biotehnologiji i veštačkoj inteligenciji.
Blic preporučuje
Konferencija će sadržati nekoliko panel sesija, a sve možete da pratite na sajtu "Blica , u okviru posebne platforme AI 4 life.
Plenarno predavanje dr Eve-Marije Hempe
Dr Eva-Marija Hempe, izvršna direktorka za zdravstvo i nauke o životu za EMEA region, NVIDIA održala je plenarno predavanje.
"Velika mi je čast što sam ovde i što mogu da vam dam jedan brzi pregled onoga što radimo u oblasti zdravstva i nauka o životu, i zašto je to važno. Iza mene vidite jednu sliku. Tu sliku bismo mogli sažeti u rečenicu: ono što nas je dovelo dovde neće nas odvesti tamo gde treba da budemo. To nazivamo Eroomov zakon, što je zapravo Murov zakon naopako. On prikazuje produktivnost farmaceutskog istraživanja i razvoja tokom poslednjih 70-80 godina. A taj trend je eksponencijalan - i to u pogrešnom smeru, dakle stalno opada.
Dakle, broj lekova koji se mogu dobiti za milijardu dolara ulaganja u istraživanje i razvoj opao je sa oko 100 u četrdesetim godinama prošlog veka na manje od jednog danas. To, naravno, nije održivo. Zato verujemo da veštačka inteligencija može biti ključni element u rešavanju ovog problema.
A zašto nam je potrebna veštačka inteligencija? Potrebna nam je zato što je prostor mogućnosti ogroman. Ako pogledate sve potencijalne hemijske supstance koje bi mogle postati kandidati za lekove - govorimo o broju od 10 na 60 mogućih kombinacija. Da bismo to stavili u perspektivu - broj atoma u svemiru iznosi oko 10 na 80. Dakle, broj atoma u svemiru nalazi se negde između broja mogućih molekula i broja proteina koji bi mogli biti potencijalni kandidati za lekove. Ukratko, to je jednostavno nezamislivo ogroman broj.
Ali veštačka inteligencija može pomoći. Ponekad volim da kažem da je otkrivanje lekova pomalo kao ona stara izreka: izgubite ključeve i počnete da ih tražite ispod ulične svetiljke - jer je tamo svetlo - umesto tamo gde ste ih verovatno izgubili. Dakle, ovde imamo tu „svetiljku“, što predstavlja ono što već znamo, i mi obično tragamo samo u tom ograničenom području.
Ono što veštačka inteligencija može da uradi jeste da nam obezbedi „reflektor“, tako da možemo početi da istražujemo prostor mnogo sistematičnije. I vidite nekoliko primera koji na neki način proširuju naše „svetlo“ u ovom području: imamo hijena DNK, AlphaFold, DiffDock, Neuroplexer - i svi ti alati nam omogućavaju da sistematičnije istražujemo ogroman prostor mogućnosti", rekla je dr Eva-Marija Hempe
Eva-Marija Hempe je istakla da veštačka inteligencija već pokazuje rezultate u svim fazama farmaceutske industrije. Generativna AI se koristi duž čitavog lanca vrednosti - od osnovnih modela za genomiku i preklinička istraživanja (npr. histopatologija), preko kliničkog razvoja (optimizacija dizajna studija, izbor mesta za klinička ispitivanja), pa sve do interakcije s osiguravačima, pružaocima zdravstvenih usluga i proizvodnje lekova.
Posebno je naglasila značaj digitalnih blizanaca i generativne AI u proizvodnji i lancima snabdevanja, jer omogućavaju simulaciju i otkrivanje grešaka u virtuelnom okruženju pre nego što postanu skupe u realnoj proizvodnji.
"Najveći doprinos AI-a u farmaciji biće u istraživanju i razvoju“
Prema podacima koje je navela iz izveštaja McKinseyja, najveći potencijalni ekonomski doprinos AI-a u farmaciji očekuje se u oblastima istraživanja i razvoja (R&D), kliničkog razvoja, komercijalnih operacija i medicinskih poslova.
Eva-Marija Hempe je istakla ključnu razliku između količine dostupnih podataka na internetu i količine podataka u drugim naučnim oblastima, naglašavajući da je upravo ta razlika razlog zašto su modeli poput ChatGPT-a uopšte mogli da nastanu. Objasnila je da su veliki jezički modeli trenirani na ogromnim količinama internet podataka, dok su podaci u drugim domenima - poput autonomne vožnje, robotike ili biologije - mnogo manji i često zatvoreni u privatne baze.
Prema njenim rečima:
„Zapamtite da je ChatGPT postao moguć zahvaljujući internetu. Gotovo svaka druga oblast podataka koju imamo, izvan jezika, izvan ljudskog jezika, za redove veličine je manja od količine podataka koje imamo na internetu.“
Dodala je i:
„Postoje različite procene, ali ovo je prilično konzervativno - imamo oko 10 na 14 tokena za velike jezičke modele, dakle, u suštini, to je internet. Kada pređemo na druge primene, kao što su automobili koji se sami voze, robotski osnovni modeli ili modeli za proteine... već smo bar dva reda veličine ispod toga.“
Istakla je i problem dostupnosti podataka:
„Mnogo tih drugih podataka je zatvoreno i vlasničko... Tokeni za proteinske modele i za sve druge oblasti mnogo su više podeljeni u manje, odvojene celine.“
Ukratko, Hempe poručuje da razvoj naprednih AI sistema u oblastima van jezika zavisi od otvorenosti i dostupnosti podataka, jer za razliku od interneta - koji je omogućio napredak velikih jezičkih modela — većina drugih naučnih oblasti još uvek nema ni približno toliku količinu ni pristupačnost podataka.