AI

As TVs e os rádios dizem que "a inteligência artificial está chegando" e isso exigirá seu trabalho e o derrotará no xadrez.

Mas a IA já está aqui e pode derrotar você - e o melhor do mundo - no xadrez. Em 2012, também foi usado pelo Google para identificar gatos em vídeos do YouTube. Hoje, é a razão pela qual a Teslas faz o piloto automático e o Netflix e o Spotify parecerem "ler sua mente". Agora, a IA está mudando o campo da biologia sintética e como projetamos a biologia. Está ajudando os engenheiros a projetar novas maneiras de projetar circuitos genéticos - e pode deixar um impacto notável no futuro da humanidade através do enorme investimento que vem recebendo (US $ 12,3 bilhões nos últimos 10 anos) e dos mercados que está perturbando.

A idéia de inteligência artificial é relativamente direta - é a programação de máquinas com comportamentos de raciocínio, aprendizado e tomada de decisão. Alguns algoritmos de IA (que são apenas um conjunto de regras que um computador segue) são tão bons nessas tarefas que podem facilmente superar os especialistas humanos.

A maior parte do que ouvimos sobre inteligência artificial refere-se ao aprendizado de máquina, uma subclasse de algoritmos de IA que extrapolam padrões de dados e depois usam essa análise para fazer previsões. Quanto mais dados esses algoritmos coletam, mais precisas são suas previsões. O aprendizado profundo é uma subcategoria mais poderosa do aprendizado de máquina, onde um grande número de camadas computacionais chamadas redes neurais (inspiradas na estrutura do cérebro) opera em conjunto para aumentar a profundidade do processamento, facilitando tecnologias como o reconhecimento facial avançado (incluindo o FaceID no iPhone) )

[Para uma explicação mais detalhada da inteligência artificial e de suas várias subcategorias, confira este artigo e seu fluxograma.]

Independentemente do tipo de IA ou de sua aplicação, estamos no meio de uma revolução computacional que está estendendo seus tentáculos para além do "mundo dos computadores". Em breve, a IA afetará os medicamentos que você toma, os combustíveis que queima e até mesmo os detergentes que você usa para lavar suas roupas.

A biologia, em particular, é um dos beneficiários mais promissores da inteligência artificial. Desde a investigação de mutações genéticas que contribuem para a obesidade até o exame de amostras de patologias para células cancerígenas, a biologia produz uma quantidade desordenada de dados complexos e complicados. Mas as informações contidas nesses conjuntos de dados geralmente oferecem informações valiosas que podem ser usadas para melhorar nossa saúde.

No campo da biologia sintética, onde os engenheiros procuram "religar" os organismos vivos e programá-los com novas funções, muitos cientistas estão utilizando a IA para projetar experimentos mais eficazes, analisar seus dados e usá-los para criar terapias inovadoras.

TVs and radios blare that "artificial intelligence is coming," and it will take your job and beat you at chess.

But AI is already here, and it can beat you - and the world's best - at chess. In 2012, it was also used by Google to identify cats in YouTube videos. Today, it's the reason Teslas have Autopilot and Netflix and Spotify seem to "read your mind." Now, AI is changing the field of synthetic biology and how we engineer biology. It's helping engineers design new ways to design genetic circuits - and it could leave a remarkable impact on the future of humanity through the huge investment it has been receiving ($12.3b in the last 10 years) and the markets it is disrupting.

The idea of artificial intelligence is relatively straightforward - it is the programming of machines with reasoning, learning, and decision-making behaviors. Some AI algorithms (which are just a set of rules that a computer follows) are so good at these tasks that they can easily outperform human experts.

Most of what we hear about artificial intelligence refers to machine learning, a subclass of AI algorithms that extrapolate patterns from data and then use that analysis to make predictions. The more data these algorithms collect, the more accurate their predictions become. Deep learning is a more powerful subcategory of machine learning, where a high number of computational layers called neural networks (inspired by the structure of the brain) operate in tandem to increase processing depth, facilitating technologies like advanced facial recognition (including FaceID on your iPhone).

[For a more detailed explanation of artificial intelligence and its various subcategories, check out this article and its flowchart.]

Regardless of the type of AI, or its application, we are in the midst of a computational revolution that is extending its tendrils beyond the "computer world." Soon, AI will impact the medicines you take, the fuels you burn, and even the detergents that you use to wash your clothes.

Biology, in particular, is one of the most promising beneficiaries of artificial intelligence. From investigating genetic mutations that contribute to obesity to examining pathology samples for cancerous cells, biology produces an inordinate amount of complex, convoluted data. But the information contained within these datasets often offers valuable insights that could be used to improve our health.

In the field of synthetic biology, where engineers seek to "rewire" living organisms and program them with new functions, many scientists are harnessing AI to design more effective experiments, analyze their data, and use it to create groundbreaking therapeutics.

FONTE https://www.forbes.com/sites/johncumbers/2019/09/16/meet-5-synthetic-biology-companies-using-ai-to-engineer-biology/#24c99cfc6ed2