Künstliche Intelligenz hilft, die Forschung zum Thema Altern zu beschleunigen. Ein Bericht, der heute in der Zeitschrift Cell veröffentlicht wurde, präsentiert ein spezielles KI-System, das darauf abzielt, die Forschung im Zusammenhang mit Lebensdauer zu beschleunigen. Dieses System umfasst große Sprachmodelle (LLM), die von den Autoren mit Daten zur Biologie des Alterns trainiert wurden.
Einführung des KI-Systems
Dieses System bietet den Forschern auch eine Sammlung von 17 Testaufgaben, die als Maßstäbe zur Bewertung der Leistung dieser Modelle und anderer großer Sprachmodelle in Projekten im Zusammenhang mit dem Altern verwendet werden können. Schließlich stellt dieses System auch eine Schnittstelle zur Verfügung, die KI-Modelle und andere Forschungswerkzeuge im Zusammenhang mit dem Altern zusammenbringt, um wissenschaftliche Analysen zu unterstützen.
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Die Autoren der Studie bewerteten sowohl ihre spezialisierten Sprachmodelle als auch die kommerziell verfügbaren, viel größeren und fortschrittlicheren Modelle von Unternehmen wie OpenAI und DeepMind mit Hilfe dieser Maßstäbe. Diese kommerziellen Modelle wurden mit größeren und vielfältigeren Datensätzen trainiert und sind für eine breite Palette von Aufgaben konzipiert. In vielen Tests, wenn auch nicht in allen, schnitten die speziell für die Altersforschung entwickelten Sprachmodelle besser ab als die allgemeineren und größeren Sprachmodelle.
Herausforderungen bei der Definition des Alterns
Marinka Zhitnik, Informatikerin an der Harvard Medical School in Boston, die an dieser Forschung nicht beteiligt war, sagt: "Dieser Artikel leistet einen sehr wichtigen Beitrag im Bereich Lebensdauer und Altern." Laut ihr könnte diese Forschung zur Entwicklung der nächsten Generation von KI-Modellen beitragen. Die Studie befasst sich auch mit einer der grundlegenden Fragen in diesem Bereich: Wie kann man einer KI beibringen, das Altern zu verstehen, während die Wissenschaftler selbst noch keine genaue Definition des Alterns gegeben haben? Zhitnik sagt: "In einigen Krankheitsbereichen, wie Krebs, können die Aufgaben der KI mit sehr hoher Genauigkeit definiert werden. Aber das Altern ist ein ganz anderes Phänomen, und seine Definition ist schwierig."
Forschende sammeln seit mehreren Jahrzehnten Daten, um das Altern zu definieren und zu messen. Eines der Ergebnisse dieser Bemühungen ist eine große Sammlung von biologischen Uhren, die entwickelt wurden, um das biologische Alter oder die Geschwindigkeit des Auftretens von Alterszeichen im menschlichen Körper zu messen. Diese Uhren versuchen, das biologische Alter von Personen zu berechnen, indem sie Merkmale wie Gesichtszüge, Proteinniveaus, Genaktivität und Gehirnscans untersuchen.
In der vergangenen Woche gaben eine Gruppe von Forschern bekannt, dass ein experimentelles Medikament für eine Lungenerkrankung in einer kleinen klinischen Studie das biologische Alter der Empfänger des Medikaments gesenkt hat. Die Forscher konnten jedoch nicht mit Sicherheit feststellen, ob dieses Medikament tatsächlich die grundlegenden Alterungsprozesse umgekehrt hat oder ob es lediglich den allgemeinen Gesundheitszustand der Personen verbessert hat. Dieses Dilemma beschränkt sich nicht nur auf diese Studie.
Die Forscher hoffen, dass künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, genauere biologische Uhren zu entwerfen und neue molekulare Alterszeichen zu identifizieren. Um dieses Thema zu bewerten, entwarfen Alex Zhavoronkov, Gründer und CEO von Insilico Medicine in Boston, zusammen mit seinen Kollegen in einem in Cell veröffentlichten Artikel eine Reihe von Tests für große Sprachmodelle.
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