Hallo, das ist Janome. Ich werde einen Artikel über die Methodologie der Anwendung von KI in der Regenerativen Medizin schreiben, die ich RIML (Recursive Built-in Machine Studying) nenne. Ich kann nach Bedarf Papiere erstellen, aber hauptsächlich schreibe ich alles im Kopf.
In RIML werden Simulationen spezifischer organisierter Strukturen oder Funktionen (wie z. B. der Hedgehog-Signalweg, Insulin, iPS-Zellen usw.) aus Proteinmodellen in einem niedrigeren Maßstab abgeleitet. Die Simulationen dieser Proteine werden außerdem aus Aminosäuremodellen in noch geringerem Maßstab abgeleitet, und Simulationen von Aminosäuren werden rekursiv aus dem Verhalten von Atomen oder Quantenphänomenen abgeleitet. Jede Simulation wird unter Verwendung eines KI-Modells erstellt, die Trainingsdaten für das KI-Modell werden jedoch aus physischen Modellen in einem niedrigeren Maßstab gelernt. RIML befindet sich noch im Ideenstadium und ist keine allgemeine Methodik im Bereich des maschinellen Lernens. Darüber hinaus werde ich weiterhin parallel Studien in Bereichen wie Biochemie und Quantenchemie durchführen. Bitte beachten Sie daher, dass alles, was ich schreibe, experimenteller Natur ist.
Während das ultimative Ziel darin besteht, wirksame Informationen und Theorien für die regenerative Medizin zu entwickeln, werden in der Praxis mehrere Forschungsanstrengungen gleichzeitig durchgeführt. Nachfolgend finden Sie eine Liste, die den Umfang der derzeit geplanten Forschung umreißt:
Forschung Nr. 1: Aufbau der RIML-Architektur.
Forschung Nr. 2: Untersuchung von Näherungsalgorithmen für das Verhalten von Polymeren auf Foundation der Quantenmechanik (Bereich Quantenmechanik).
Forschung Nr. 3: Untersuchung der dreidimensionalen Struktur von Aminosäuren unter Verwendung der oben genannten Algorithmen (Bereich der organischen Chemie).
Forschung Nr. 4: Untersuchung der dreidimensionalen Struktur von Proteinen unter Verwendung der oben genannten Algorithmen (Bereiche organische Chemie und pharmazeutische Wissenschaften).
Forschung Nr. 5: Untersuchung der biochemischen Reaktionen biologischer Gewebe unter Verwendung von Proteinen basierend auf den oben genannten Algorithmen (Bereiche Biochemie und medizinische Wissenschaften).
Bei RIML geht es in erster Linie um die Konstruktion von KI-Modellen mittels maschinellem Lernen, wobei die theoretischen Hintergründe auf Daten und empirischen Daten aus niedrigeren Maßstäben basieren. Durch die rekursive Anwendung dieser Modelle soll die Genauigkeit von Simulationen auf höheren Maßstäben verbessert werden. Das ultimative Ziel besteht darin, organisierte biologische Gewebe auf Computern zu simulieren und dabei diese Architektur des maschinellen Lernens als Grundlage zu nutzen.
Zu den erwarteten Anwendungen dieser Ergebnisse gehören:
- Biologische Prozesse am Pc simulieren und Prozesse automatisieren, die bisher auf experimentellen Ansätzen beruhten.
- Entdeckung neuer Gewebe und medizinischer Ansätze durch Simulation neuartiger Kombinationen am Pc.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Reihe von Ansätzen, die vollständig computerbasiert sind, Überlegungen wie die Aufrechterhaltung der Konsistenz und Zuverlässigkeit mit tatsächlichen biologischen Systemen und experimentellen Daten sowie Einschränkungen hinsichtlich der Rechenressourcen und der Zeit erfordern. Für eine Weile ist es meine Absicht, mich mit gleichgesinnten Wissenschaftlern auszutauschen und durch die Verbreitung theoretischer Informationen in der Gesellschaft einen Beitrag zu bestehenden akademischen Bereichen zu leisten. Bei Interesse können Sie sich gerne melden.
