escritório no MIT (EUA). Institutos de Investigação Biomédica da Novartis. O grupo de pesquisa que descobriu os remédios de Amgen está muito perto de lá. Até recentemente, Barzilay não tinha pensado muito naqueles edifícios próximos, cheios de químicos e biólogos. Mas como a inteligência artificial e aprendizado de máquina têm começado a realizar façanhas cada vez mais impressionantes no reconhecimento de imagens e a percepção da linguagem, pensou: o
O problema é que os pesquisadores humanos só podem observar uma pequena porção de tudo o que existe. Estima-Se que existem até 1060 moléculas potencialmente similares aos remédios, uma quantidade superior à de átomos que existem no sistema solar.
E a aprendizagem se oferece muito bem encontrar promessas teoricamente ilimitadas. Treinados em grandes bancos de dados de moléculas existentes e tuas propriedades, os programas conseguem procurar todas as moléculas relacionadas possíveis. Descobrir novos medicamentos é um recurso muito caro e, muitas vezes, frustrante. Os químicos e farmacêuticos necessitam adivinhar o que compostos conseguem ser bons medicamentos. Pra essa finalidade têm somente de seus conhecimentos sobre o jeito como a suporte de uma molécula afeta suas propriedades.
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Sintetizados e testados várias variantes, e a maioria sem sucesso. O aprendizado profundo poderia acelerar o passo crítico e doar bem mais oportunidades, fazendo com que a descoberta de remédios seja muito rapidamente. Uma vantagem: o aprendizado automático costuma ter uma imaginação inconfundível.
Amgen que está trabalhando com Barzilay, Angel Guzman-Perez. Outros fazem uso o aprendizado automático pra tentar inventar novos utensílios pra aplicações de tecnologia limpa. Tais avanços se tornaram de preços elevados e complicados de conseguir, pelo motivo de as ciências químicas e físicas e a descoberta de remédios tornaram-se incrivelmente complexos e estão saturados de fatos. Embora as indústrias farmacêutica e de biotecnologia investem muito em busca, o número de novos medicamentos baseados em outras moléculas tem sido menor nas últimas décadas.
E ainda estamos presos com as baterias de iões de lítio, que datam do começo da década de 1990 e os projetos para células solares de silício, que também são de há décadas. O aprendizado profundo é propriamente fantástico para aproximar-se essa dificuldade que está retardando o progresso destes campos.
Pesquisar em espaços multidimensionais pra gerar valiosas previsões, é “o mais incrível de IA”, destaca o economista da Escola de Administração Rotman, em Toronto (Canadá) e autor do livro Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, Ajay Agrawal. Grande quota da inovação implica fazer previsões baseadas em dados. E Cockburn anuncia que, para tais tarefas, “o aprendizado automático poderia ser muito rapidamente e mais barato em diversas ordens de magnitude”. Mas, o que ocorre se o nosso barragem de recentes idéias, começa a secar? Os economistas da Universidade de Stanford (EUA).
por meio da interpretação de um economista, trata-se de um problema de produtividade: estamos a pagar mais por uma quantidade equivalente de produção. E os cálculos começam a aquecer. De acordo com os economistas de Stanford e o MIT, se precisam de mais pesquisadores e mais dinheiro pra achar outras idéias produtivas.
Esse é um fator que porventura influencia o avanço vagaroso geral nos EUA. EUA. e a Europa nas últimas décadas. O gráfico a seguir mostra o padrão para a economia geral, destacando-se o fator de produtividade total dos estados unidos.
EUA. (em média, por décadas, pro período entre 2000 e 2014), uma capacidade a respeito da cooperação da inovação, em frente ao número de pesquisadores. Padrões aproximados podem ser aplicados a áreas específicas de investigação. Até de imediato, cada efeito negativo que esta perda se foi compensando os aumentos nos orçamentos e pessoal para a investigação. Assim, a cada 2 anos, continuamos duplicando a quantidade de transistores nos chips, todavia apenas por causa de há bem mais pessoas se dedicando a isso.