Các nhà khoa học sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm kiếm các công dụng mới trong việc tìm ra thuốc trị ung thư, vaccine cho bệnh cúm mới và thuốc giúp người bệnh dung nạp gluten.
Loại protein này được tạo ra nhờ mô hình tương tự AI DALL-E tạo lập hình ảnh từ văn bản và khai phá những khả năng của cơ thể mà con người chưa biết đến.
Loại protein này được tạo ra nhờ mô hình tương tự AI DALL-E
Một năm trước, công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo OpenAI đã công bố mô hình DALL-E có khả năng vẽ tranh dựa trên từ khóa. Trên khắp các nền tảng mạng xã hội, những từ khóa như “AI sáng tạo”, “AI vẽ tranh” luôn nằm trong top đầu được người dùng tìm kiếm, cùng với đó là những tác phẩm được tạo nên từ AI mọc lên “như nấm sau mưa”. Công nghệ này đã vướng phải nhiều tranh cãi vì đe dọa họa sĩ vẽ tranh thực thụ và vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.
Tận dụng những kỹ thuật tương tự DALL-E và các công cụ tạo lập hình ảnh từ AI khác, các nhà khoa học đã tạo ra mẫu thiết kế cho loại protein mới có thể thay đổi quy trình chuyển hóa thông thường của cơ thể.
Vô hạn mẫu protein tạo ra từ AI
Theo New York Times, cơ thể người có khoảng 20.000 gene mã hóa protein, đảm nhiệm từ việc tiêu hóa thức ăn đến đưa oxy đi khắp cơ thể. Trong đó, loại protein mới mà các nhà khoa học vừa phát hiện không có sẵn trong tự nhiên nhưng có khả năng chống chọi bệnh tật và làm những điều mà cơ thể không thể tự làm.
David Baker, giám đốc Viện Thiết kế Protein của Đại học Washington, cho biết ông đã nghiên cứu về loại hợp chất này hơn 30 năm qua và đã chứng minh thành công vào năm 2017. Nhưng ông không ngờ rằng công nghệ AI mới đây lại giúp đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu, rút ngắn thời gian tạo mẫu thiết kế từ vài năm xuống chỉ còn vài tuần.
David Baker cùng cộng sự đã tạo ra mô hình protein mới nhờ AI. (Ảnh: New York Times).
“Điều chúng ta cần là những loại protein mới giúp giải quyết những căn bệnh như ung thư hay đại dịch. Nhờ AI, chúng tôi có thể tạo ra những loại protein này một cách nhanh chóng với tỷ lệ thành công cao hơn và chứa những phân tử phức tạp hơn để chữa bệnh”, Baker nói.
Theo nhà nghiên cứu Nate Bennett của Đại học Washington, một trong những điểm mạnh của DALL-E là nó có thể làm mọi thứ con người yêu cầu. “Chỉ từ một câu lệnh đơn giản, nó có thể tạo ra vô hạn mẫu thiết kế khác nhau”, ông nói.
Để tạo lập hình ảnh, DALL-E dùng mạng lưới thần kinh học, có hệ thống kết cấu dựa trên mạng lưới thần kinh não của con người. Mạng lưới này từng được ứng dụng để giúp smartphone nhận dạng câu lệnh của người dùng, giúp xe tự lái tránh người đi đường hay dịch thuật ngôn ngữ nước ngoài trên Skype…
Mạng lưới thần kinh sẽ học tập thông qua kho dữ liệu số đồ sộ. Đơn cử như nếu muốn nhận dạng một chú chó, AI này sẽ phải rèn luyện thông qua hàng nghìn tấm hình chụp chó. Với DALL-E, các nhà khoa học đã xây dựng mạng lưới thần kinh bằng cách cho AI phân tích hàng triệu tấm ảnh cùng với chú thích văn bản cho từng ảnh.
Nhờ đó, AI có thể nhận ra mối liên hệ giữa ảnh và ngôn ngữ. Khi người dùng mô tả yêu cầu cho DALL-E, mạng lưới thần kinh sẽ tập hợp những thuộc tính đơn lẻ cần có và ghép những pixel từ hàng nghìn tấm ảnh khác nhau để tạo ra một tấm ảnh hoàn chỉnh.
Các nhà khoa học tại Đại học Washington cũng áp dụng cách làm tương tự để tạo ra loại protein mới. Tận dụng khả năng dự đoán hình dạng 3D của bất kỳ loại protein nào trong cơ thể người, nhóm nhà khoa học Baker đã tạo ra mẫu thiết kế hoàn chỉnh cho loại protein chưa từng xuất hiện trong tự nhiên. Mục tiêu của họ là protein có nhiều hình dạng khác nhau, mỗi hình dạng sẽ đảm nhiệm một nhiệm vụ như tiêu diệt virus corona hay chữa bệnh ung thư…
Khó khăn khi ứng dụng AI vào nghiên cứu
Trong khi DALL-E có thể liên kết giữa hình ảnh và văn bản để tạo ra thành quả, hệ thống này cũng có thể kết nối yêu cầu cụ thể của các nhà khoa học về loại protein và hình thành mẫu thiết kế cho nó. Các nhà nghiên cứu chỉ cần đưa ra yêu cầu, công cụ AI sẽ cho ra kết quả là hình ảnh 3D tương ứng.
“Với DALL-E, người dùng có có thể tạo ra ảnh gấu trúc ăn tre trúc thì các nhà khoa học cũng có thể yêu cầu AI tạo ra các protein liên kết với nhau hoặc những liên kết phức tạp hơn”, Namrata Anand, từng là nhà nghiên cứu của Đại học Stanford nói.
Những đoạn protein được tạo ra từ AI. (Ảnh: Namrata Anand).
Nhưng điểm khác biệt là con người hoàn toàn có thể đánh giá tác phẩm của DALL-E bằng mắt thường nhưng cấu trúc protein thì không. Sau khi AI tạo ra mẫu thiết kế, các nhà khoa học phải mang đến phòng thí nghiệm để nghiên cứu về tác dụng của nó.
Do đó, một số chuyên gia cho rằng việc ứng dụng công nghệ AI vào khoa học cần được cân nhắc kỹ lưỡng. “Tạo ra cấu trúc mới chỉ là khởi đầu. Câu hỏi đặt ra là cấu trúc protein này có thể làm gì”, giáo sư Frances Arnold tại Viện Công nghệ California nói. Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu khác lại cho rằng công nghệ mới không chỉ đẩy nhanh tốc độ tạo ra protein mới mà còn giúp các nhà khoa học chạm đến những phát minh chưa từng khai phá.
“Điều thú vị là họ không chỉ có thể thử nghiệm và khám phá đến những điều chưa ngờ tới mà còn có thể thỏa thích sáng tạo nhưng vẫn đáp ứng đúng mục đích cần đạt. AI giúp họ không cần phải tốn sức thử nghiệm với mọi loại protein có trên Trái đất”, Jue Wang, nhà nghiên cứu tại Đại học Washington nói.