Если вы не умеете анализировать данные, то есть риск, что вас рано или поздно заменят роботы

erid:2VfnxwWW7Sg

То, что из трех Нобелевских премий по естественным наукам две, по физике и по химии, ушли информационным технологиям — естественный ход вещей. Наука трансформируется, все больше информационных технологий применяется для решения тех или иных научных задач, и важное место среди них занимает машинное обучение. Мы все чаще будем видеть, как Нобелевские премии и другие престижные награды даются за разработки в сфере информационных технологий.

Искусственный интеллект действительно помогает двигать науку вперед. Например, AlphaFold, который получил премию по химии, — это революция в мире биологии. Ученые научились предсказывать структуру для тех белков, которых они раньше не видели.

В двух словах объяснить, что такое глубокое обучение, довольно тяжело. Но, можно сказать, что есть задачи алгоритмические, где четко понятна последовательность действий, необходимых для решения, а есть задачи с машинным обучением, где программе предъявляют набор данных, она сама выучивает закономерности из этих данных и потом может прогнозировать те или иные их характеристики. Глубокое обучение не сильно отличается от машинного обучения, просто используются более продвинутые архитектуры нейронных сетей, требующие большей вычислительной мощности.

AlphaFold — это одна из моделей глубокого обучения. В частности, она использует архитектуры transformer, а третья версия, AlphaFold3, очевидно, использует и диффузионные модели. Они помогают ученым предсказывать структуры белков и могут спрогнозировать, как белки взаимодействуют друг с другом.

ColabFold, который будет изучаться на нашем курсе, — это инструмент доступа к AlphaFold. Он разработан для того, чтобы тем, кто хочет воспользоваться AlphaFold, не нужно было ставить огромную базу данных себе на компьютер, не требовались вычислительные мощности. Можно получить доступ к AlphaFold с помощью веб-браузера, свернуть интересующие вас белки и скачать на свой компьютер.

Необходимо понимать, что все эти технологии уже сейчас меняют правила игры в науках о жизни. Все меньше требуется мокрой работы, и все больше автоматизируется рутинная биология. Если где-то раньше нужен был лаборант, чтобы раскапывать множество образцов, то теперь есть роботы, которые умеют раскапывать образцы намного точнее человека, а роль человека сводится в основном к анализу данных. Методы, которые применяются в биоинформатике, как раз позволяют овладеть такими инструментами анализа данных.

Вытеснения с рынка труда стоит бояться тем, кто работает в основном руками, а не головой. Если вы не умеете анализировать данные, то есть риск, что вас рано или поздно заменят роботы. Учите машинное обучение, учите биоинформатику, занимайтесь анализом данных, и тогда у вас будут хорошие конкурентные преимущества и карьерный рост.

Успей записаться на курс «Машинное обучение и анализ данных для ученых» BioMedSchool

Реклама. Рекламодатель АО "СМП" ИНН 7702451857