Yapay zekâ antibiyotik üretecek

Yapay zekâ, yollardaki araçlara rehberlik etmekten yeni ilaç moleküllerinin titizlikle tasarlanmasına kadar, özellikle de son birkaç yılda günlük yaşantımızın her alanına dokunarak baş döndürücü bir devrimden geçiyor. Bununla birlikte, yapay zekânın kendi içinde nasıl çalıştığına dair halen bilmediğimiz çok fazla şey var; tıpkı insan zihnine dair bildiklerimizin halen kısıtlı olması gibi…

Bir diğer deyişle, belli amaçlar için eğitilmiş yapay zekâların o alanlardaki uzmanlar kadar, hatta onlardan bile daha iyi performans sergileyebildiklerini biliyoruz; ama bunu tam olarak nasıl başardıklarını bilmiyoruz. Elimizdeki algoritmalar bir şeyler yapıyorlar ve müthiş sonuçlara varıyorlar, ama spesifik bir vakada ne oluyor da spesifik olarak o kararı alıyorlar da bu kararı almıyorlar bunu halen bilmiyoruz. İşte bu konuyu aydınlatmak isteyen uzmanlar, “Açıklanabilir Yapay Zekâ” olarak bilinen bir sahada araştırmalar yürütüyorlar. Halen emekleme evresinde olan bu teknoloji, sadece yapay zekânın bir şeyleri öngörme ve başarma becerisini aydınlatmayı hedeflemekle kalmıyor, aynı zamanda hayat kurtarıcı alanlarda (örneğin kimyasallara yönelik araştırmalarda) yepyeni yollar açıyor.

Bu ağustos ayında, Amerikan Kimya Derneği’nin hem sanal hem de yüz yüze olarak gerçekleştirilecek ve yaklaşık 10.000 bilimsel tartışmaya ev sahipliği yapacak olan 2024 Güz toplantısında, Açıklanabilir Yapay Zekâ (ki kimi zaman “Explainable Artificial Intelligence” sözcüklerinin “havalı” bir şekilde kısaltılmasıyla “XAI” olarak da biliniyor) sahasıyla ilgili yenilikçi araştırmalar ön plana çıkacak. Toplantıda, ilaç keşfi konusunda özelleşmiş yapay zekâ modellerinin bu ilaçları geliştirebilmesindeki karmaşık süreçler masaya yatırılacak. Özellikle de giderek yükselen antibiyotik direnci tehdidi göz önüne alındığında, yeni antibiyotik tasarımları geliştirebilen yapay zekâların bu problemi nasıl ele alabildiği üzerinde durulacak.

Manitoba Üniversitesi’nden Profesör Rebecca Davis ve ekibi, bu araştırmanın ön saflarında yer alıyor. Davis, bilim insanlarının gerekçelendirmeyi sevdiğini hatırlatıyor ve eğer ki yapay zekâ karar verme sürecini açıklamaya ikna edilebilirse, bunun hem bilim insanları hem de halk arasında daha fazla güveni teşvik edebileceğini söylüyor. Davis’in laboratuvarında çalışkan bir yüksek lisans öğrencisi olan Hunter Sturm da araştırmaya derinlemesine dahil olmuş durumda ve ACS toplantısında en son bulgularını sunmaya hazır.

Araştırmaları, bilinen ilaç moleküllerine ilişkin çok sayıda verinin, biyolojik etkilerini tahmin etmekle görevli bir yapay zekâ modeline girilmesiyle başladı. Ekip, daha sonra Almanya’nın Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü’nden Pascal Friederich ile işbirliği içinde geliştirilen bir XAI modelini uygulayarak yapay zekânın belli sonuçlara nasıl ulaştığını araştırdı. Bu yaklaşım, hangi moleküler bileşenlerin yapay zekâ tarafından “önemli” olarak addedildiğini saptamalarını sağladı; bu da bazen geleneksel kimyasal bilgelikle çelişen bir keşifti. Örneğin, birçok kimyager penisilinin çekirdek yapısını işlevi için hayati önemde görürken, XAI çevresel yapıların çok önemli olduğunu düşünüyordu.

Davis, XAI’den elde edilen bilgilerin bazı penisilin türevlerinin neden daha az etkili olduğunu açıklayabilecek nüansları ortaya çıkardığını söylüyor. Ekip, bu bulguları entegre ederek, antibiyotik aktivitesini daha iyi tahmin etmek ve geliştirmek için yapay zekâ modellerini iyileştirmeyi amaçlıyor. Sturm ise XAI gibi teknolojilerin bize modellerin neyi aramaları gerektiğini öğrettiğini söylüyor.

LABORATUVAR İLE İŞBİRLİĞİ

Ekip, gelecekte, geliştirilmiş yapay zekâ modelleri tarafından geliştirilen bileşikleri sentezlemek ve test etmek için bir mikrobiyoloji laboratuvarı ile işbirliği yapmayı planlıyor. Bu öncü çalışmaları sayesinde, antibiyotik dirençli bakterilerle mücadelede çok önemli olabilecek yeni antibiyotiklerin geliştirilmesinin önünü açmayı umuyorlar.

Yapay zekânın daha geniş uygulamaları bağlamında hem Davis hem de Sturm bunu yapay zekâ teknolojilerinin daha fazla kabul görmesine yönelik çok önemli bir adım olarak görüyor. Davis, yapay zekânın eylemlerini açıklamasını sağlayabilirsek, halkın bu yeni teknoloji konusundaki endişelerini hafifletebileceğimizi ve bu teknolojilere olan güveni arttırabileceğimizi düşünüyor. Sturm ise bu çalışmalarını kimya ve ilaç keşfinin geleceği için zemin hazırlayan, oldukça temel bir çalışma olarak görüyor. “Birinin temeli atması gerekiyor. Umarım ben de bunu yapıyorumdur” diyen Sturm, yapay zekâ ve kimyanın ayrılmaz bir şekilde birbirine bağlı olduğu bir geleceği dört gözle beklediğini söylüyor.