Se gli umani sono in grado di creare antivirus per i computer, i computer sono in grado di creare vaccini per gli umani.
È quello che si evince dall’annuncio dell’australiana Flinders University, che diffonde la notizia dell’inizio della sperimentazione su volontari umani di un vaccino anti-influenzale progettato da algoritmi di machine learning.
L’industria informatica è già inserita da tempo nel processo di ricerca e sviluppo di farmaci, ma questa volta è diverso: il software in questione si è occupato di tutte le fasi senza supervisione (ma, ovviamente, con controllo finale), in particolare di identificare quali siano le molecole che meglio interagiscono con le funzioni vitali del nostro corpo per raggiungere lo scopo prefissato.
Flinders university: L’AI al servizio dell’uomo
La fase iniziale dell’applicazione dell’algoritmo, proveniente dall’Australia, è stata quella di training, durante il quale sono stati processati i dati relativi a tutti i composti chimici conosciuti in grado di attivare il sistema immunitario umano ed anche quelli che non hanno interazioni con esso, permettendo all’opera della Flinders University di identificare autonomamente quali siano le caratteristiche che contraddistinguono un farmaco potenzialmente funzionante e quali quelle di uno da scartare.
Utilizzando di fatto una GAN (Generative Adversarial Network), ovvero un algoritmo in grado di generare nuovi dati partendo da un database limitato, sono stati creati migliaia di miliardi di composti chimici, i quali sono stati analizzati dalla prima parte del programma di Intelligenza Artificiale per identificare quali potessero essere farmaci veri e propri.
L’intervento dell’uomo nella ricerca della Flinders university
È solo a questo punto che i ricercatori umani si sono mossi, con la fase di test, prendendo i composti etichettati come migliori dalla macchina, sintetizzandoli in laboratorio e provandoli su campioni di sangue umano per testarne l’efficacia.
Tale sistema, secondo questi scienziati, sarebbe riuscito ad ideare composti più adatti allo scopo rispetto a quelli già esistenti. Tuttavia, prima di capire se effettivamente il sistema sarà in grado di far risparmiare importanti quantità di denaro (nell’ordine delle centinaia di milioni di dollari) e velocizzare la ricerca e lo sviluppo di nuove molecole farmacologiche, bisognerà attendere almeno il termine della fase di test del farmaco creato grazie all’esperimento, che è appena iniziata e durerà un anno.
Cosa possiamo capire da tutto questo?
L’intelligenza artificiale necessita del supporto di specialisti per essere impiegata al meglio ma permette, allo stesso tempo, di velocizzare tutte le fasi di sviluppo più complesse ed essere adottata in tempi molto brevi rispetto all’inizio del processo di deploy.
Chiaramente questo non vale solo in ambito medicale, ma anche industriale, nel mondo del retail o anche nel campo dell’agricoltura, giusto per citare alcuni settori.
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