"Hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể giữ vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm và tối ưu hóa các loại hợp chất, dược phẩm tiềm năng, hoặc trong nhiều lĩnh vực khác như năng lượng mặt trời hoặc nghiên cứu chất xúc tác..dưới vai trò của một người trợ lý hoàn hảo"

Trong vài năm trở lại đây, Trí tuệ nhân tạo (AI) hay Big Data thực sự là những cụm từ HOT với xã hội, nhà khoa học…đặc biệt là các gia đình, học sinh, sinh viên trên con đường lựa chọn tương lai. Trên thế giới, khi chiếc xe tự lái Tesla lần đầu tiên trình làng vào cuối năm 2015, đã khiến cho các nhà nghiên cứu, phát triển trong ngành công nghiệp hóa chất, dược phẩm nói riêng cũng như ngành công nghiệp nói chung phải nhìn nhận lại trí tuệ nhân tạo một cách nghiêm túc. Phần mềm thực chất được viết ra từ những quy tắc mà các nhà hóa học phát hiện được. Nó được dùng để thu thập dữ liệu từ một kho khổng lồ, chứa thông tin những phân tử tiềm năng có thể được sử dụng để chế tạo các hợp chất ( ví dụ như như chế tạo, bào chế thuốc trong dược phẩm). Trong khi đó, mô phỏng máy tính được sử dụng để tiên đoán những cấu trúc phân tử hữu ích chưa từng tồn tại trong thực tế.

                                

                                  
Cả hai công cụ này đều có những hạn chế riêng. Phần mềm thì bị giới hạn bởi những quy tắc ban đầu của nó, đôi khi chúng không được cập nhật nhất. Trong khi đó, mô phỏng máy tính bị giới hạn bởi độ chính xác mà nó được thiết lập. Nghiên cứu hóa chất, dược phẩm vẫn phải dựa nhiều vào yếu tố con người.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo đã và đang được áp dụng cho hóa học, kỹ thuật hóa học sẽ thực hiện các khám phá một cách có trực giác hơn, sử dụng kiến thức đã được học, giống như những điều mà một nhà hóa học sẽ làm ví dụ như dự đoán các phản ứng hóa học; tổng hợp các chất hữu cơ từ các chất đơn giản. Như Giáo sư Aspuru-Guzik đã nói. “Con người có thể trở thành những nhà hóa học uyên bác hơn, nếu có một hệ thống như vậy làm trợ lý”. Hệ thống có thể giữ vai trò trong việc tìm kiếm và tối ưu hóa các loại hợp chất , dược phẩm tiềm năng, hoặc trong nhiều lĩnh vực khác như năng lượng mặt trời hoặc nghiên cứu chất xúc tác”.

                                  

Thực tế, trí tuệ nhân tạo khi áp dụng cho một lĩnh vực nào đó vẫn luôn cần nâng cấp, cải thiện hệ thống, phải được nâng cao những kỹ năng hóa học từ các nhà hóa học vì một số cấu trúc phân tử mà hệ thống tạo ra có thể bị các nhà hóa học đánh giá là vô nghĩa. Có thể dễ dàng nhận thấy hình ảnh, văn bản là nguồn dữ liệu vô cùng lớn, hoàn hảo cho hệ thống AI để hỗ trợ người dùng trên toàn thế giới nhận dạng, hiểu được ngôn ngữ của nhau. Tuy nhiên, khi làm việc với những cấu trúc hóa học, chúng thực sự vẫn bị hạn chế, chưa tiến đến sự hoàn hảo ở kỹ năng ứng dụng. Dù rằng, ví dụ trong sản xuất dược phẩm, hệ thống dữ liệu có thể lặp đi lặp lại thông qua chu trình phân tích thiết kế-thử nghiệm-phân tích phát hiện thuốc mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Do đó, tiết kiệm rất nhiều chi phí và thời gian, đóng góp đáng kể thúc đẩy nhanh quá trình phát triển y học.

                                     
Vậy, AI có thể đảm nhiệm thay vai trò của con người dù phát triển này chưa thể trở thành một nhà hóa học, nhưng ít nhất cũng sẽ trở thành một người trợ lý đắc lực có suy nghĩ và trực giác khoa học. Các nhà hóa học thực sự sẽ được hưởng lợi từ trí thông minh hợp tác giữa con người và máy móc này thông qua những quyết định và đề xuất các nhóm phân tử tạo hợp chất, phản ứng hóa học….để từ đó tạo ra các sản phẩm phục vụ đời sống.

Ngành Hóa (Đại học Bách Khoa Hà Nội) đào tạo về Hóa học, Kỹ thuật Hóa học, Kỹ thuật In để cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao, làm việc tốt cho các lĩnh vực Hóa, Môi trường, Vật liệu thực phẩm, Sinh học. Sinh viên ngành Hóa sẽ làm việc xuất sắc hơn khi có thêm các kiến thức của lĩnh vực tin học (đặc biệt là AI), tự động hóa, Kinh tế, Ngoại ngữ…..

Ảnh: Nguồn Internet
Thông tin bài: 
https://namudinsider.com/ 
https://blog.global.fujitsu.com/fgb/2018-10-05/how-ai-is-driving-transformative-change/