ML transformacional é a solução mais recente para vários problemas de saúde e descoberta de medicamentos.
Os pesquisadores desenvolveram uma nova abordagem que pode aprender a se treinar e aprender coisas novas e superar os atuais sistemas de aprendizado de máquina de descoberta e design de medicamentos, o que, por sua vez, pode acelerar a busca por novos tratamentos para doenças. Esse método é chamado de ML transformacional ou aprendizado de máquina. Foi desenvolvido por uma equipe de cientistas e pesquisadores do Reino Unido, Suécia, Índia e Holanda. Por meio desse método, as máquinas podem aprender com vários problemas e melhorar seu desempenho.
Nos últimos anos, a inteligência artificial transformou a pesquisa médica, revelando padrões de dados que podem ser usados para prever novas doenças e resultados de tratamentos para pacientes individuais. O TML pode acelerar a identificação e a produção de novos medicamentos, melhorando a eficiência dos sistemas de aprendizado de máquina usados para identificá-los.
Como funciona esse algoritmo?
Geralmente, os algoritmos de aprendizado de máquina seguem exemplos marcados, e esses exemplos quase sempre são representados no computador usando recursos inatos, como a cor e a forma do objeto. O computador então cria regras gerais relacionadas aos recursos dessas etiquetas.
Para desenvolver o TML, os pesquisadores desenvolveram um sistema que aprende informações de problemas anteriores que são encontrados para aprender de forma eficiente os novos problemas. Um sistema de ML clássico precisa aprender do zero sobre um determinado tópico ou objeto, enquanto o TML tem uma abordagem mais poderosa para o aprendizado de máquina.
Os pesquisadores também experimentaram a eficácia da ideia em milhares de problemas, desde a ciência até a engenharia. E eles concluíram que sua descoberta mostrou melhorias significativas na área de descoberta de drogas, onde essa técnica acelera o processo verificando o que outros sistemas de ML prevêem sobre uma molécula em particular. Um sistema ML típico irá procurar por moléculas de drogas de uma forma particular, mas TML usará a conexão da droga com outras descobertas de drogas.
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source – www.analyticsinsight.net
