08:49 22 Novembre 2019
Intelligenza artificiale

La scienza sull’orlo di una rivoluzione

© Depositphotos / Depositphotos / jamesteohart, NASA / ESA / G. Bacon (STScI)
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Le reti neurali di ultima generazione stanno cominciando a soppiantare gli scienziati: conducono esperimenti, diagnosticano malattie, scoprono nuovi modelli, avanzano e testano ipotesi.

Vengono impiegati nei casi in cui i volumi di dati superano le capacità umane. Sputnik vi spiega quali problemi scientifici permetterà di risolvere l’intelligenza artificiale.

Adamo ed Eva

Il primo robot-scienziato fu creato nel 2009 da esperti britannici guidati dal professor Ross King, allora collaboratore dell’Università d'Aberystwyth. Il “cervello” del robot era una rete neurale che impiegava 4 PC e gestiva apparecchiature da laboratorio. Venne chiamato Adamo.

La rete neurale è un software che analizza ad elevatissima velocità enormi quantità di dati cercando di evidenziare in essi caratteristiche e modelli comuni. A differenza dei sistemi di simulazione le reti neurali non necessitano di ipotesi scientifiche: le avanzano e testano esse stesse. Gli scienziati sfruttano questa proprietà per comprendere in che misura sia verosimile un determinato scenario. Questo permette di risparmiare molto tempo e potenza di calcolo che invece servono in gran quantità durante le simulazioni al computer.

Gli scienziati presentarono ad Adamo ceppi di lievito con diversi geni disattivati. Il robot da solo coltivò le colture di questi ceppi mutanti e studiò come si sviluppassero senza i fermenti per i quali erano preposti i geni disattivati.

L’intelligenza artificiale imparò a tentativi per poi pianificare quelli successivi in maniera sempre più efficace. Il robot riuscì a condurre migliaia di esperimenti in un giorno. Alla fine, avanzò una ventina di ipotesi sui geni che codificavano i 13 fermenti.

Poi gli scienziati condussero gli esperimenti manualmente e confermarono le intuizioni di Adamo riguardo a 12 geni.

Dopo circa 10 anni King e i suoi colleghi progettarono un altro robot-scienziato, Eva. Eva analizza diversi composti e cerca quale di essi possa essere più promettente come medicinale. In una giornata Eva è in grado di analizzare decine di migliaia di sostanze.

La prima scoperta di Eva fu un composto chimico con proprietà anticancerogene che si rivelò essere efficace anche contro la malaria. Per la sua analisi Eva utilizza sistema intelligenti basati su lieviti geneticamente modificati.

Marcatori di longevità e fumo

L’anno scorso scienziati di alcuni Paesi, tra cui la Russia (rappresentata dai collaboratori della ITMO University di San Pietroburgo), hanno pubblicato uno studio su come determinare l’età di una persona in base all’analisi biochimica del suo sangue.

Per far ciò, hanno dato istruzioni a una rete neurale, le hanno fornito modelli di più di 120.000 analisi del sangue di pazienti provenienti da Canada, Corea del Sud ed Europa orientale. Il programma conosceva solamente la nazionalità, il sesso e una ventina di parametri sanguigni dei soggetti. Questo fu sufficiente perché riuscisse a determinare l’età di ogni paziente con una buona dose di precisione.

A gennaio di quest’anno la stessa équipe di scienziati ha presentato nuovi risultati: l’intelligenza artificiale da loro creata e istruita è riuscita a capire in base ad alcuni parametri sanguigni se la persona fumasse o meno. Gli scienziati hanno messo a disposizione della rete neurale una banca dati di circa 150.000 analisi del sangue di pazienti anonimi dell’Alberta (Canada). Il programma conosceva solo il sesso dei soggetti.

La rete neurale è riuscita a portare a termine il compito e a identificare i fumatori. Inoltre, ha trovato marcatori che segnalavano l’età biologica, e non anagrafica, della persona. È stato scoperto che l’età biologica delle fumatrici aumenta due volte più velocemente di quella dei fumatori.

Una rete neurale contro il cancro

Scienziati dell’Università di Stanford hanno sfruttato la capacità delle reti neurali di analizzare le immagini che in sostanza sono un insieme di dati numerici. Hanno insegnato al programma a distinguere in base alle immagini i segnali di carcinoma e melanoma.

Il programma ha passato in rassegna circa 130.000 immagini di diverse neoplasie cutanee che sono state suddivise per tipo di patologia o come comuni nevi o cheratomi e ha identificato dei modelli ricorrenti. I risultati sono stati controllati da una ventina di dermatologi che ne hanno confermato l’esattezza.

Ora per condurre una diagnosi iniziale è sufficiente inviare al proprio medico una fotografia della zona cutanea interessata direttamente con il proprio smartphone. Poi, a seconda del responso, si dovrà decidere se effettuare una biopsia per fare una diagnosi più precisa.

Anche al Centro di oncologia personalizzata OncoTarget presso l’Università Sechenovsky di Mosca viene impiegata l’intelligenza artificiale. Al Centro viene creato un modello digitale del paziente che comprende tutte le informazioni riguardo al paziente, le sue malattie e le caratteristiche genetiche della neoplasia. Gli scienziati sperano che la rete neurale, analizzando quantità enormi di dati, riesca a ottimizzare le cure per ogni paziente.

Alla ricerca dei misteri dell’Universo

L’intelligenza artificiale è anche molto promettente per gli astronomi che vengono letteralmente sommersi dai dati che ottengono in sede di osservazioni. Le numerose missioni spaziali, i telescopi orbitanti e terrestri hanno generato quantità di dati assai maggiori di quante l’uomo sarà in grado di elaborare nel prossimo futuro.

Kevin Schawinski dell’Istituto di fisica delle particelle e astrofisica presso il Politecnico federale di Zurigo sostiene che le reti neurali rivoluzioneranno l’astronomia. Schawinski e i suoi colleghi hanno messo alla prova l’intelligenza artificiale durante l’analisi della velocità di formazione delle stelle binarie. L’intento era capire perché la velocità diminuisse all’interno delle galassie nel caso in cui le condizioni esterne mutassero.

Gli astronomi hanno preparato la rete neurale tramite quantità enormi di immagini di galassie. Proprio come il programma riesce a prevedere come sarà il viso di una persona durante la sua vecchiaia, riesce anche a modificare l’aspetto di una galassia nel momento in cui quest’ultima entri in gruppi o ammassi. I risultati del lavoro effettuato dalla rete neurale hanno coinciso con le osservazioni.

Il pianeta X
© Foto : Roberto Molar Candanosa, Scott Sheppard // Carnegie Institution for Science

Nel 2017 una rete neurale autodidatta creata da Google ha aiutato la NASA a scoprire un nuovo esopianeta. L’analisi dei dati ottenuti dal telescopio orbitante Kepler ha permesso di rintracciare il pianeta roccioso grande solo il 30% della Terra e orbitante attorno alla stella Kepler-90 nella costellazione del Dragone.

Tuttavia, il pianeta si rivelò essere troppo vicino alla sua stella per essere abitabile.

In precedenza la rete neurale aveva già scoperto il sesto pianeta del sistema solare Kepler-80. Tutto ciò è il risultato dell’elaborazione di deboli segnali luminosi che è in grado di carpire solamente un programma del genere.

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Ricerca scientifica, Ricerca, intelligenza artificiale
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