Il comportamento delle molecole
non è un ambito di studio che possa definirsi semplice e l'utilizzo di computer
è indispensabile per il suo avanzamento: un gruppo di scienziati ha pensato di
applicare il machine learning in questo ambito cercando di prevedere il
comportamento di una specifica molecola.
“L’apprendimento automatico
(anche chiamato machine learning dall'inglese), rappresenta un insieme di
metodi sviluppati negli ultimi decenni in varie comunità scientifiche con
diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti
neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici,
elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che
"fornisce ai computer l'abilità di apprendere senza essere stati
esplicitamente programmati".
L'algoritmo di apprendimento automatico ha il
compito di cercare un pattern, ovvero una sequenza, riconoscibile nel
comportamento della molecola,quindi tutte le interazioni degli atomi che
avvengono al suo interno. In questo modo è possibile conoscerla a fondo e
sfruttare le sue caratteristiche in diverse applicazioni, ad esempio in ambito
farmaceutico. L'implementazione del machine learning in ambito scientifico
sembra avere un ottimo riscontro, come ad esempio il suo uso nel campo
dell'astronomia. In ambito molecolare oggi si usano delle equazioni
differenziali complesse che hanno bisogno di una potenza computazionale enorme
confrontata ai risultati ottenuti da un modello di machine learning funzionante
e soprattutto ben addestrato con molti esempi. I ricercatori hanno infatti
dovuto allenare il proprio algoritmo intelligente usando diverse molecole, per
far sì che potesse acquisire abbastanza dati per riconoscere interazioni sempre
più complesse. Nell'immagine in fondo alla news potete osservare i risultati
ottenuti con l'algoritmo: i punti blu all'interno di ogni atomo sono la
predizione effettuata dall'algoritmo, estremamente precisa rispetto alla
disposizione molecolare già nota.
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DI MARCO LA ROSA
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