Konuk Yazı: Bir Sonraki Büyük Buluşu Ne Mümkün Kılar? Biyoteknolojide Yapay Zeka ve Kuantum İçin ‘Fosbury Flop’tan Dersler

LabCentral Bilim Stratejisi ve Ortaklıklar Başkanı Kamran Tavangar Tarafından
Görsel: LabCentral

21 yaşındaki Dick Fosbury, 1968 Meksika Olimpiyatları'nda yüksek atlama çıtasını geriye doğru aştığında, radikal bir şekilde farklı bir teknik kullandı, 2.24 metrelik bir Olimpiyat rekoru kırdı ve altın madalya kazandı. Bu başarı, Fosbury’nin lise ve üniversite yılları boyunca süren yıllarca süren antrenmanların sonucuydu.

Yöntemi, yer seviyesindeki kum veya talaş çukurlarının yerini alan yükseltilmiş, yumuşatılmış iniş minderleri sayesinde mümkün olmuştu. Takip eden on yıl içinde, yeni sporcular ve sürekli teknik iyileştirmeler üstünlüğünü açıkça ortaya koydukça, “Fosbury Flop” geleneksel binme tekniğinin yerini sistematik olarak aldı.

Biyoteknolojide yapay zeka devriminin artık sağlam bir yer edinmesiyle birlikte, kuantum hesaplamanın eklenmesi de kendi erken Fosbury anına yaklaşıyor. Ancak tıpkı Flop gibi, kuantumun etkisi de insan sağlığı üzerinde gerçek bir etki yaratmak için en yeni donanım, yazılım, algoritmalar, mevzuat ve kamu-özel ortaklıklarının sürekli entegrasyonuna bağlı olacaktır.

Biyoloji Karmaşıktır, Yapay Zeka Yardımcı Oluyor

Milyarlarca yıllık evrim, tüm canlılar genelinde olağanüstü bir çeşitlilik, dinamik düzenleme, geri bildirim döngüleri ve sistemsel karmaşıklık yarattı. On yıllar boyunca ve özellikle 20^inci yüzyılın ikinci yarısından itibaren, meraklı ve yaratıcı bilim insanı nesilleri, bu karmaşıklığa bakmamızı sağlayan çok sayıda pencere inşa etmemize kademeli olarak yardımcı oldu: kristalografi, rekombinant DNA, monoklonal antikorlar, dizileme teknolojileri, PCR, transgenik hayvanlar, CRISPR-Cas9, CAR-T hücre terapisi, mRNA aşıları sahadaki çığır açan teknolojilerden sadece bazılarıdır. Bu araçların ürettiği veriler şimdi biyoteknoloji yapay zeka devrimini besliyor. Örneğin AlphaFold, Protein Data Bank'taki onlarca yıllık deneysel olarak belirlenmiş yapılar üzerinde eğitildi ve artık bilinen çoğu proteinin üç boyutlu yapısını tahmin edebiliyor.