В следующей главе мы рассмотрим более подробно, как ИИ используется в генетике и какие перспективы он открывает для нашего понимания жизни. Мы также некоторые из наиболее интересных перспективных направлений генетике, таких геномика эпигеномика.
1.3. История развития ИИ в генетике: от первых шагов до современных достижений
Искусственный интеллект (ИИ) уже несколько десятилетий является неотъемлемой частью различных научных дисциплин, включая генетику. История развития ИИ в генетике представляет собой увлекательную историю, полную инноваций, открытий и прорывов. В этой главе мы рассмотрим основные этапы генетике, от первых шагов до современных достижений.
Ранние начала: 1960-е-1980-е годы
В 1960-х годах генетика была еще относительно молодой наукой, и исследователи только начинали понимать основные принципы наследственности. это время первые компьютерные программы были разработаны для анализа генетических данных. Эти ранние простыми не имели ничего общего с современным ИИ, но они заложили основу будущих разработок.
В 1970-х и 1980-х годах генетика стала более сложной требовательной к вычислительным ресурсам. Исследователи начали использовать совершенные компьютерные программы для анализа генетических данных, включая первые алгоритмы машинного обучения. Эти позволяли исследователям выявлять закономерности связи в которые были ранее недоступны.
Революция в геномике: 1990-е-2000-е годы
1990-е годы ознаменовались началом новой эры в генетике – геномики. Проект "Геном человека" был запущен 1990 году, и его целью было расшифровать весь геном человека. Этот проект требовал разработки новых вычислительных инструментов методов, включая ИИ.
В это время были разработаны первые алгоритмы ИИ для анализа геномных данных. Эти позволяли исследователям выявлять гены, предсказывать функции белков и анализировать геномные данные в целом. Революция геномике привела к созданию огромных объемов генетических данных, стал необходимым инструментом их анализа.
Современные достижения: 2010-е годы-настоящее время
В 2010-х годах ИИ стал еще более важным инструментом в генетике. Разработка новых алгоритмов и методов ИИ, таких как глубокое обучение, позволила исследователям анализировать генетические данные с беспрецедентной точностью скоростью.
Современные алгоритмы ИИ могут выявлять генетические варианты, связанные с заболеваниями, предсказывать функции белков и анализировать геномные данные в реальном времени. также используется для разработки персонализированной медицины, когда пациента используются создания индивидуальных планов лечения.