Courtesy of Forbes

GenAI dalam Ilmu Kehidupan: Dari Penemuan Obat Hingga Hadiah Nobel

20 Des 2024, 14.45 WIB

179 dibaca

Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan generatif (GenAI) telah menjadi topik penting dalam ilmu kehidupan. GenAI berbeda dari kecerdasan buatan tradisional karena fokusnya pada penciptaan konten baru, seperti teks, gambar, atau struktur molekul, berdasarkan data yang telah dipelajari. Ada empat jenis utama GenAI: Transformers, model difusi, jaringan adversarial generatif (GAN), dan autoencoder variational. Masing-masing memiliki aplikasi yang berbeda, seperti mempercepat penemuan obat dan menghasilkan data sintetis untuk uji klinis.

Di bidang ilmu kehidupan, GenAI digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan inovasi dalam penelitian dan pengembangan (R&D). Misalnya, model seperti AlphaFold dan DiffDock membantu mempercepat proses penemuan obat dengan memprediksi struktur protein dan bagaimana molekul obat berikatan dengan protein. Selain itu, perusahaan-perusahaan besar seperti Pfizer dan Novartis juga memanfaatkan GenAI untuk meningkatkan proses pembuatan konten dan laporan medis. Meskipun AI dapat mempercepat proses, peran manusia tetap penting dalam memastikan hasil yang akurat dan bertanggung jawab.

Sumber: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/12/20/genai-in-life-sciences-from-drug-discovery-to-the-nobel-prize/

Pertanyaan Terkait

Apa itu Generative AI dan bagaimana penerapannya dalam ilmu kehidupan?

Generative AI adalah teknologi yang menciptakan konten baru berdasarkan data yang dipelajari, dan penerapannya dalam ilmu kehidupan termasuk dalam penelitian dan pengembangan obat.

Siapa Harini Gopalakrishnan dan apa perannya di Snowflake?

Harini Gopalakrishnan adalah CTO Global di Snowflake yang berfokus pada penerapan AI dalam ilmu kehidupan dan sering memberikan wawasan tentang aplikasi teknologi ini.

Apa saja empat modalitas GenAI yang dibahas dalam artikel ini?

Empat modalitas GenAI yang dibahas adalah Transformers, Diffusion Models, Generative Adversarial Networks (GANs), dan Variational Autoencoders.

Bagaimana AlphaFold berkontribusi dalam penelitian protein?

AlphaFold membantu memprediksi struktur protein dengan cepat, yang sebelumnya memakan waktu berbulan-bulan, sehingga mempercepat penelitian dalam bidang biologi dan farmasi.

Apa pentingnya praktik AI yang bertanggung jawab dalam pengembangan model AI?

Praktik AI yang bertanggung jawab penting untuk memastikan bahwa model AI beroperasi dengan baik, mengurangi kesalahan, dan menghasilkan output yang dapat diandalkan.