L’intelligenza artificiale (AI) ha aiutato notevolmente le ricerche nei laboratori scientifici. Dal cancro alla biologia genetica, allo sviluppo di farmaci fino al controllo della qualità degli alimenti, le tecnologie di intelligenza artificiale sono utilizzate in una miriade di campi di ricerca.

E oggi l’intelligenza artificiale ricopre un ruolo fondamentale nei laboratori, dove quotidianamente i ricercatori elaborano e sperimentano nuovi percorsi virtuosi.

Le origini dell’intelligenza artificiale possono essere fatte risalire agli anni ’40, quando il matematico e informatico inglese Alan Mathison Turing iniziò a chiedersi se le macchine potessero pensare. Alla fine egli stesso sviluppò un esperimento chiamato Turing Test, progettato per determinare se le macchine possono essere “intelligenti” in base alle risposte formulate da domande.

Se la macchina poteva imitare le risposte umane e convincere una persona che era un altro umano, avrebbe superato il test ed era considerata intelligente. Turing si riferiva colloquialmente al test come “gioco di imitazione” ed è ampiamente considerato il nonno dell’IA.

Negli ultimi decenni, l’intelligenza artificiale è diventata un comune denominatore nei laboratori di tutto il mondo. Oggi è usato come termine generico per descrivere un arsenale di tecnologie utilizzate per replicare l’intelligenza umana e svolgere compiti complessi.

L’intelligenza artificiale ha fatto molta strada dall’era di Turing. I progressi nelle tecnologie di intelligenza artificiale hanno consentito agli analisti di raccogliere un’enorme quantità di dati, con software di nuova generazione e tecniche algoritmiche utilizzate per trasformare questi dati in informazioni sfruttabili.

Ecco alcune delle più grandi scoperte dell’IA degli ultimi decenni.

Le reti neurali convoluzionali, note anche come CNN o ConvNets, consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di analizzare le immagini visive e risolvere i problemi assegnando importanza e facendo differenziazioni. Le reti complesse sono costituite da neuroni e ispirate ai modelli di connettività e a percorsi neurali che esistono nel cervello umano, in particolare nella corteccia visiva.

L’apprendimento per rinforzo vede i sistemi di intelligenza artificiale esplorare una varietà di scenari e possibilità diversi. L’apprendimento trasferito vede i concetti appresi in precedenza utilizzati in scenari nuovi e sconosciuti.

Sviluppate dallo scienziato di intelligenza artificiale Ian Goodfellow nel 2014, le reti generative avversarie (GAN) mettono in gioco una coppia di reti neurali l’una contro l’altra. Creando uno scenario di “gioco a somma zero”, i ricercatori possono costringere le macchine ad apprendere nuove tecniche e generare dati preziosi.

La ricerca scientifica

Per il settore della ricerca scientifica, l’intelligenza artificiale è stata un fattore chiave di molte scoperte. I ricercatori di molteplici discipline si affidano allo strumento per estrarre e analizzare i dati con le informazioni utilizzate per ottenere informazioni dettagliate, rilevare schemi e prevedere i risultati.

Ecco uno sguardo a come l’intelligenza artificiale viene attualmente utilizzata in alcuni laboratori di ricerca scientifica del mondo:

AI nella ricerca genomica
L’intelligenza artificiale è emersa come uno strumento prezioso per la ricerca genomica, con dati utilizzati per prevedere strutture proteiche complesse. Prevedendo le diverse forme che le strutture proteiche acquisiscono e il modo in cui influenzano il corpo umano, i ricercatori possono sviluppare una comprensione più profonda dello sviluppo della malattia. I dati derivati ​​dall’intelligenza artificiale vengono utilizzati anche per migliorare la diagnosi e sviluppare nuovi trattamenti. Oltre a porre sfide tecniche, l’utilizzo di sequenze genetiche per prevedere la forma di una proteina è incredibilmente laborioso.

Il progetto 100.000 genomi
L’ormai finalizzato 100.000 Genomes Project supervisionato da Genomics England dimostra quanto possa essere complesso il sequenziamento genetico. Utilizzando i dati dei pazienti del Servizio sanitario nazionale, il progetto ha sequenziato interi genomi con l’obiettivo di registrare più di 100.000 strutture conosciute e sviluppare una migliore comprensione dei tumori comuni, nonché delle malattie rare e infettive.

Il primo ostacolo è stato l’identificazione delle varianti, che consiste nel confrontare i milioni di possibili differenze tra un genoma di riferimento e il genoma unico del paziente. Anche l’annotazione, il processo per ricavare significato e rilevanza da ogni differenza, è stata una sfida enorme. Piuttosto che tentare manualmente questi compiti complessi, i ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale e tecniche di apprendimento automatico per analizzare le sequenze del DNA e prevedere le strutture delle proteine ​​tridimensionali.

Ma non è tutto.L’intelligenza artificiale entra anche nello studio del clima. Il cambiamento climatico infatti è una questione urgente e l’intelligenza artificiale viene utilizzata per aiutare gli scienziati ambientali a sbloccare dati importanti. Dal monitoraggio dei modelli di qualità dell’aria alla registrazione dei cambiamenti nelle precipitazioni medie mensili, le scienze ambientali dipendono fortemente dai dati. I sistemi complessi sono fondamentali per analizzare questi dati e utilizzarli per prendere decisioni informate, a livello locale, nazionale e globale.

Insomma l’intelligenza artificiale è in grado dio colmare il divario tra una miriade di informazioni disponibili e i potenziali impatti che i cambiamenti ambientali possono avere sul pianeta.

Anche l’energia rinnovabile è coinvolta nell’AI. Infatti, mentre il pianeta si impegna a combattere il cambiamento climatico e a passare alle energie rinnovabili, gli esperti prevedono che l’IA svolgerà un ruolo importante. Le tecnologie sono già utilizzate per gestire le reti di energia rinnovabile decentralizzate e distribuire l’approvvigionamento.

Da un punto di vista operativo, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per monitorare le condizioni e le prestazioni delle infrastrutture per le energie rinnovabili, comprese le turbine eoliche, i pannelli solari e le macchine idroelettriche. Migliorando l’efficienza, riducendo al minimo i tempi di fermo e riducendo i costi di manutenzione, gli operatori possono mantenere i prezzi più bassi possibile e accelerare il lancio globale dell’energia verde.

L’intelligenza artificiale non sta solo alimentando la ricerca scientifica qui sulla Terra. L’apprendimento automatico viene utilizzato anche per rilevare modelli nei dati astronomici e sviluppare una comprensione più profonda dello spazio esterno. Ad esempio, la NASA utilizza l’intelligenza artificiale per rilevare set di dati esistenti per rilevare stelle compatte rotanti magnetizzate note come pulsar. L’apprendimento automatico viene utilizzato anche per mappare le proprietà fisiche delle stelle, profilare le supernove e classificare le galassie.

In sintesi l’intelligenza artificiale è in continua evoluzione, con nuovi sviluppi che spingono sempre i confini della ricerca scientifica. Nei prossimi anni, è certo che l’IA continuerà a svolgere un ruolo fondamentale nel far progredire la scienza moderna e rivoluzionare la ricerca in un’ottica sempre più multidisciplinare.