Vještačka inteligencija predvidjela devet miliona potencijalnih sintetičkih droga

21.11.2021. | 09:40

Naučnici su koristili vještačku inteligenciju da „predvide“ formule sintetičkih droga koje bi se potencijalno mogle pojaviti u opticaju, sa ciljem da poboljšaju njihovu regulaciju i otkrivanje. Došli su do broja od skoro devet miliona formula novih droga.

Istraživači sa Univerziteta Britanske Kolumbije koristili su duboku neuronsku mrežu u koju su unijeli podatke o hemijskoj strukturi sintetičkih droga, učeći je da pravi hemijske strukture potencijalnih novih droga. Prema njihovoj studiji, objavljenoj ove nedjelje, kompjuterska inteligencija je obavila zadatak bolje nego što su naučnici očekivali, piše Raša tudej.Istraživački tim je koristio bazu podataka poznatih sintetičkih droga – sintetičkih psihoaktivnih supstanci – da obuči vještačku inteligenciju o njihovoj strukturi.

Tržište ovih droga se stalno mijenja, pošto njihovi proizvođači stalno prilagođavaju svoje formule kako bi zaobišli ograničenja i proizveli nove „legalne“ supstance, a za razbijanje njihove strukture agencijama za sprovođenje zakona su potrebni mjeseci, napominju istraživači.

„Ogromna većina ovih sintetičkih droga nikada nije testirana na ljudima i potpuno su neregulisane. One predstavljaju veliku prijetnju javnom zdravlju i odjeljenjima hitne medicine širom svijeta“, navodi dr Majkl Skinider, jedan od članova istraživačkog tima.

Poslije unosa podataka, vještačka inteligencija je uspjela da generiše oko 8,9 miliona potencijalnih sintetičkih droga. Nakon toga, istraživači su pokrenuli listu sa podacima od nekih 196 novih lijekova, koji su se već pojavili na tržištu i ustanovili da je više od 90 odsto ovih lijekova kompjuter uspio da predvidi.

„Činjenica da možemo da predvidimo koje će se sintetičke droge pojaviti na tržištu prije nego što se zaista pojave, pomalo liči na naučno-fantastični film iz 2002. godine, Suvišni izvještaj, gdje je predznanje o kriminalnim aktivnostima koje će se desiti pomoglo značajnom smanjenju kriminala“, ističe dr Dejvid Višhart, profesor računarskih nauka na Univerzitetu Alberta.

Identifikovanje potpuno nepoznatih supstanci ostaje problem za vještačku inteligenciju, primijetio je istraživački tim, ali se nadaju da bi i taj problem mogli da riješe, pošto je računar takođe mogao da predvidi koje formule sintetičkih droga će najvjerovatnije biti stvorene i puštene na tržište.

Model je „rangirao ispravnu hemijsku strukturu neidentifikovane sintetičke droge između 10 kandidata sa 72 odsto preciznosti“, dok je analiza spektrometrije, povećala tačnost na nekih 86 odsto.

„Za nas je bio veliki šok da je model ovo dobro uradio, jer se raščlanjavanje čitavih hemijskih struktura samo na osnovu tačnog mjerenja mase generalno smatra nerješivim problemom“, dodao je Skinider, prenosi RTS.