د ساینس په نړۍ کې د ماشین زده کړه څنګه پلي کیږي؟

/ / خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, پېژندنه, د ماشین زده کړه څه ده

د ماشین زده کړه (ML) د ساینس په نړۍ کې د بدلون وړ چلند استازیتوب کوي، په بنسټیز ډول د ساینسي څیړنو د ترسره کولو څرنګوالی بدلوي، ډاټا تحلیل کیږي، او کشفونه ترسره کیږي. په اصل کې، د ماشین زده کړه د الګوریتمونو او احصایوي موډلونو کارول شامل دي چې کمپیوټرونه د واضح لارښوونو پرته د کارونو ترسره کولو توان لري، د دې پرځای په نمونو او اټکل تکیه کوي. دا تمثیل په ساینسي ساحه کې په ځانګړي ډول پیاوړی دی، چیرې چې د معلوماتو پیچلتیا او حجم اکثرا د دودیزو تحلیلي میتودونو ظرفیت څخه ډیر وي.

د ساینسي څیړنې په ساحه کې، د ماشین زده کړه په مختلفو څانګو کې پلي کیږي، هر یو د خپلو ځانګړو وړتیاوو څخه ګټه پورته کوي. یو له لومړنیو لارو څخه چې د ماشین زده کړې کارول کیږي د ډیټا تحلیل او نمونې پیژندنه ده. ساینسي معلومات، که د جینومیک ترتیبونو، ستورپوهنې کتنو، یا د اقلیم ماډلونو څخه اخیستل شوي وي، ډیری وختونه پراخ او پیچلي وي. د ډیټا تحلیل دودیز میتودونه د لوی ډیټا سیټونو دننه د فرعي نمونو یا ارتباطاتو موندلو وړتیا کې پیچلي او محدود کیدی شي. د ماشین زده کړې الګوریتمونه، لکه عصبي شبکې یا د پریکړې ونې، کولی شي دا ډیټاسیټونه په اغیزمنه توګه پروسس کړي، داسې نمونې وپیژني چې ممکن د انسان څیړونکو ته ښکاره نه وي.

د مثال په توګه، په جینومیکونو کې، د ماشین زده کړه د DNA ترتیبونو تحلیل کولو لپاره ګمارل کیږي ترڅو د ځانګړو ناروغیو سره تړلي جینونه وپیژني. تخنیکونه لکه د څارنې زده کړې، چیرې چې ماډل په لیبل شوي ډیټا کې روزل کیږي، د ځینې شرایطو لپاره د جینیاتي وړاندوینې وړاندوینې لپاره کارول کیږي. دا طریقه نه یوازې د جینیاتي څیړنې سرعت ګړندی کوي بلکه د هغې دقت ته وده ورکوي، د لا زیاتو هدفونو او اغیزمنو درملنو توان ورکوي.

د ستورپوهنې په برخه کې، د ماشین زده کړه د آسماني اجساوو په طبقه بندي او تحلیل کې مرسته کوي. د ټیلسکوپونو او فضایی تحقیقاتو لخوا رامینځته شوي ډیټا لوی مقدار ته په پام سره ، ستور پیژندونکي د دې ډیټا له لارې د تحلیل لپاره د ماشین زده کړې څخه ګټه پورته کوي ، د پیښې پیژندلو لکه exoplanets یا لیرې کهکشانونه. د زده کړې غیر څارل شوي تخنیکونه، چې لیبل شوي ډیټاسیټونو ته اړتیا نلري، په ځانګړې توګه پدې شرایطو کې ګټور دي، ځکه چې دوی کولی شي په ډیټا کې نوي نمونې یا کلسترونه کشف کړي، چې د نوي ساینسي بصیرت لامل کیږي.

سربیره پردې ، د ماشین زده کړه د وړاندوینې ماډلینګ له لارې د موادو ساینس ډګر کې انقلاب رامینځته کوي. د مادي ملکیتونو او تعاملاتو په اړه د موجوده معلوماتو په اړه د ماډلونو روزنې په واسطه، ساینس پوهان کولی شي د نوي موادو ځانګړتیاوو وړاندوینه وکړي مخکې له دې چې دوی ترکیب شي. دا وړتیا د ځانګړو ملکیتونو سره د موادو په لټون کې ارزښتناکه ده، لکه سوپر کنډکټر یا فوټوولټیک مواد، چیرې چې دودیز محاکمه او غلطی میتودونه به په ممنوع ډول وخت مصرف او ګران وي.

د چاپیریال ساینس کې، د ماشین زده کړه د اقلیم ماډلینګ او ایکوسیستم تحلیل کې د پام وړ مرسته کوي. د اقلیم سیسټمونو پیچلتیا، د دوی د متقابل متغیر متغیرونو ډیری سره، دوی د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو لپاره یو مثالی کاندید جوړوي. د اقلیم د تاریخي معلوماتو په اړه روزل شوي ماډلونه کولی شي د راتلونکي اقلیم نمونې وړاندوینه وکړي، په ایکوسیستمونو باندې د بشري فعالیتونو اغیزې ارزونه وکړي، او د اقلیم د بدلون د کمولو په هدف د پالیسۍ پریکړې الرښوونه وکړي.

سربیره پردې ، د ماشین زده کړه د درملو په صنعت کې د مخدره توکو کشف او پراختیا کې وسیله ده. د نویو درملو د کشف پروسه په دودیز ډول اوږده او ګرانه ده، چې د کیمیاوي مرکباتو د پراخو کتابتونونو سکرینینګ پکې شامل دی. د ماشین زده کړې الګوریتمونه، په ځانګړې توګه هغه څوک چې ژورې زده کړې ګماري، کولی شي د مرکبونو اغیزمنتیا او زهرجن اټکل وکړي، د پام وړ وخت او لګښت کموي چې د مخدره توکو پراختیا سره تړاو لري. په کیمیاوي جوړښتونو او بیولوژیکي فعالیتونو کې د نمونو تحلیل کولو سره، دا ماډل کولی شي د نورو ازموینې لپاره ژمن نوماندان وپیژني.

د دې غوښتنلیکونو سربیره، د ماشین زده کړه د تجربوي ډیزاین او تحلیل اتوماتیک له لارې ساینسي تجربې ته وده ورکوي. په لابراتوارونو کې، د ماشین زده کړې الګوریتمونو سره سمبال روبوټیک سیسټمونه کولی شي تجربې ترسره کړي، پایلې تحلیل کړي، او حتی د پایلو پراساس په ریښتیني وخت کې تجربوي پیرامیټونه تطبیق کړي. د اتومات کولو دا کچه نه یوازې د ساینسي څیړنو موثریت ډیروي بلکه د ډیرو پیچلو تجربوي ډیزاینونو سپړنې ته هم اجازه ورکوي چې د انسان څیړونکو لپاره په لاسي ډول اداره کول ناممکن وي.

د ماشین زده کړه په ساینسي ډومین کې د دې ننګونو پرته نه ده. یوه د پام وړ مسله د ماشین زده کړې ماډلونو تشریح کول دي ، په ځانګړي توګه هغه چې ژورې زده کړې پکې شامل دي. پداسې حال کې چې دا ماډلونه د نمونې پیژندلو کې خورا اغیزمن دي، د دوی د پریکړې کولو پروسې ډیری وختونه ناپاک وي، د ساینس پوهانو لپاره دا ستونزمن کوي ​​​​چې پوه شي چې څنګه پایلې ته رسیږي. دا د روڼتیا نشتوالی په هغو برخو کې ستونزمن کیدی شي چیرې چې د اصلي میکانیزمونو پوهیدل د پایلو په څیر مهم دي.

بله ننګونه د معلوماتو کیفیت او شتون دی. د ماشین زده کړې ماډلونه په اغیزمنه توګه کار کولو لپاره د لوړ کیفیت ډیټا لوی مقدار ته اړتیا لري. په ځینو ساینسي برخو کې، معلومات ممکن کم وي، نیمګړتیا وي، یا د تعصب تابع وي، کوم چې کولی شي د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو فعالیت او اعتبار باندې منفي اغیزه وکړي. د دې ننګونو په نښه کول د ډیټا احتیاطي تدبیر ته اړتیا لري، د قوي الګوریتمونو پراختیا چې د نیمګړتیاو ډیټا اداره کولو توان لري، او د انډول ډیسپلینري همکارۍ رامینځته کول ترڅو په ساینسي څیړنو کې د ماشین زده کړې بریالي ادغام یقیني کړي.

د دې ننګونو سره سره، د ساینسي پوهې د پرمختګ لپاره د ماشین زده کړې ظرفیت خورا لوی دی. لکه څنګه چې کمپیوټري ځواک وده کوي او د ماشین زده کړې الګوریتمونه خورا پیچلي کیږي، په ساینس کې د دوی غوښتنلیکونه احتمال لري چې نور هم پراخ شي. د نورو ټیکنالوژیو سره د ماشین زده کړې ادغام ، لکه د کوانټم کمپیوټري او د شیانو انټرنیټ (IoT) ، ژمنه کوي چې په ساینسي څیړنو کې نوي سرحدونه پرانیزي ، د کشفونو وړ کړي چې دمخه د تصور وړ ندي.

د ماشین زده کړه یوه پیاوړې وسیله ده چې د ساینسي څیړنو منظره بدلوي. د پراخه ډیټاسیټونو تحلیل کولو ، نمونو پیژندلو او وړاندوینې کولو وړتیا د ساینسي څانګو په پراخه لړۍ کې ارزښتناکه ده. پداسې حال کې چې ننګونې پاتې دي، د ماشین زده کړې ټیکنالوژیو دوامداره پراختیا او پلي کول د ساینس راتلونکي لپاره عالي ژمنې لري ، زموږ د وخت ځینې خورا فشار لرونکي پوښتنو ته نوي لیدونه او حلونه وړاندې کوي.

په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:

نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ

نورې پوښتنې او ځوابونه:

لاندی ځړول شوی: , , , , ,