IT: Rok 2021 ovplyvnia inovácie, v hre je aj diagnostika COVID-19 z núteného kašľa

0
Foto: webandi, Pixabay

Ďalšie napredovanie technológií v roku 2021 môžu ovplyvniť tri svetové inovácie v oblasti vedy a výskumu. Uviedol to člen Centra pre umelú inteligenciu a koordinátor Laboratória umelej inteligencie Žilinskej univerzity Michal Gregor. Podľa jeho slov sú týmito inováciami jazykový model GPT-3, diagnostika ochorenia COVID-19 z núteného kašľa a folding proteínov.

Zatiaľ najväčší jazykový model GPT-3 spustila firma OpenAI. Ako vysvetlil Gregor, táto technológia sa z veľkého množstva textov z internetu učí predikovať slová, ktoré budú nasledovať. “Bolo spustené beta testovanie, v ktorom sa ukázalo, že model vie nielen generovať vcelku uveriteľné texty, ale napríklad aj zdrojový kód,” dodal Gregor. Ako spresnil, podobné jazykové modely sa už dnes používajú ako základ mnohých aplikácií, rozoznávajú napríklad sentiment textov, dávajú odporúčania pri písaní e-mailov alebo realizujú strojový preklad. Rizikom je však podľa Gregora zaujatosť modelov, možné totiž je, že budú kopírovať neslušný alebo nenávistný jazyk a diskutuje sa aj o vysokých nákladoch na ich tréning.

Pandémia nového koronavírusu podnietila Massachusettský inštitút technológií (MIT) k výsledkom, kde vytvorili hlbokú neurónovú sieť, ktorá vie so zhruba 98-percentnou senzitivitou a 94-percentnou špecificitou odhaliť pozitívnych pacientov na nový koronavírus – aj tých asymptomatických – na základe akustického záznamu núteného zakašľania. “Pripravuje sa spustenie tohto systému v rámci cloudovej služby a, samozrejme, aj ďalšie testovanie, ktoré by výsledky overilo za kontrolovanejších podmienok a na väčšej vzorke,” vysvetlil Gregor s tým, že napríklad pacienti by nemali vopred vedieť, či sú pozitívni alebo negatívni v čase, keď sa zvuk kašľa nahráva, pretože to môže skresliť dáta.

Treťou inováciou, ktorá môže ovplyvniť svet technológií v roku 2021, je podľa Gregora folding proteínov. Firma DeepMind vyvinula systém AlphaFold, ktorý vie s vysokou presnosťou na základe zloženia predpovedať 3D tvar proteínov. “Predpokladá sa, že tieto výsledky prinesú v najbližších rokoch veľký pokrok naprieč mnohými oblasťami biológie a medicíny,” okomentoval Gregor s tým, že hlbšie porozumenie štruktúre niektorých proteínov by mohlo podľa odborníkov pomôcť napríklad aj pri diagnóze a liečbe Alzheimerovej a Parkinsonovej choroby alebo pri návrhu syntetických proteínov, ktoré by mohli v budúcnosti pomôcť napríklad s rozložením plastového odpadu, zberom karbónu z atmosféry a podobne.

- Reklama -