Chemia na Pierwszej Uniwersyteckiej Konferencji „Artificial Intelligence ∀”
W tegorocznych Nagrodach Nobla z chemii oraz fizyki główną rolę pełnią algorytmy komputerowe, w tym uczenie maszynowe, czyli sztuczna inteligencja AI. Tematyce AI poświęcona będzie Pierwsza Uniwersytecka Konferencja „Artificial Intelligence ∀”, która już w piątek 18 października organizowana jest na UWr przez Wydział Matematyki i Informatyki.
Celem konferencji jest zgromadzenie badaczy z UWr zainteresowanych szerokimi zastosowaniami sztucznej inteligencji w badaniach naukowych.
Tegoroczne Nagrody Nobla pokazują z jednej strony, jak szybko techniki AI wkraczają w nasze życie. – Ale z drugiej, że de facto są już z nami, naukowcami, sporo czasu – zauważa dr hab. Jarosław Panek, pełnomocnik dziekana ds. informatyzacji na Wydziale Chemii Uwr. – Pamiętajmy, że Komitet Noblowski nie działa pochopnie, więc jego decyzja to właśnie oznacza: techniki AI już się w chemii i biochemii zakorzeniły.
Grupa pierwszego z tegorocznych noblistów, Davida Bakera, już w 2003 r. dokonała komputerowego zaprojektowania białka o zadanej nietypowej strukturze (białko Top7) i doświadczalnego potwierdzenia prawidłowości przewidywań. Dwójka pozostałych naukowców stoi za algorytmem AlphaFold, który przewiduje struktury białkowe z niespotykaną dokładnością, ale jest ukoronowaniem wieloletnich starań.
– Naukowe „zawody” w przewidywanie struktur białkowych, znane jako CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction), odbywają się co dwa lata już od 1994 r., jednak dopiero CASP13 (2018) i CASP14 (2020) ukazały prawdziwą moc uczenia maszynowego w tej dziedzinie – mówi prof. Panek. – Algorytmy opracowane przez zespoły tegorocznych noblistów, RoseTTAFold i AlphaFold2, są już od roku dopuszczone przez Strukturalną Bazę Białkową (Protein DataBank, PDB) jako strukturalne modele startowe lub zastępcze, przy braku danych eksperymentalnych. Obecnie (CASP16, 2024) odnotowujemy także duży postęp w komputerowym przewidywaniu struktur złożonych z wielu jednostek białkowych i kompleksów białko-białko, co w przyszłości może pomóc np. w lepszym zrozumieniu rozpoznawania patogenów przez nasz układ odpornościowy.
Jednak zastosowania AI w chemii i biochemii to nie tylko przewidywanie struktur makromolekularnych.
– W trakcie Pierwszej Uniwersyteckiej Konferencji „Artificial Intelligence ∀” przedstawimy, razem ze współpracownikami (dr hab. Aneta Jezierska, prof. UWr; dr hab. Sylwester Mazurek, prof. UWr), prowadzone przez nas badania z użyciem sieci neuronowych do klasyfikacji związków chemicznych i ich reaktywności – zapowiada prof. Panek. – Jest to owoc naszej długoletniej współpracy z zespołem prof. Marjany Novič i prof. Jure Zupana (National Institute of Chemistry, Ljubljana), pioniera zastosowań sieci neuronowych w chemii. W odpowiedzi na zmieniający się świat i realia pracy badawczej organizujemy też wykłady online prowadzone przez osoby rozwijające i wykorzystujące metodologie AI – cykl Forum Sztucznej Inteligencji i Nauki Jutra – dodaje naukowiec.
Szczegółowe informacje oraz program Pierwszej Uniwersyteckiej Konferencji „Artificial Intelligence ∀” znajdują się na stronie konferencji: https://pukai.cs.uni.wroc.pl/
Oprac. Katarzyna Górowicz-Maćkiewicz
