Skupina hrvatskih znanstvenika iz Zavoda za elektroniku Instituta Ruđer Bošković (IRB) u Zagrebu objavila je rad o tehnologijama umjetne inteligencije koje samostalno "čitaju" znanstvenu literaturu iz područja mikrobiologije.
- Naš tim je stvorio algoritme koji uče kako raspoznavati značajke različitih vrsta bakterija kroz analize tekstova Wikipedije, studentskih radova te stručnih izvora. Važnost ovakvih algoritama je velika zato što je obim znanstvene literature, ali i ukupnog sadržaja na internetu, sve veći i veći i istraživači teško mogu pratiti sve nove informacije koje se pojavljuju - pojasnio je dr. Fran Supek, voditelj istraživanja koje je objavljeno u časopisu Nucleic Acids Research. Riječ je o časopisu koji spada među 6% najboljih časopisa u kategoriji, a koji pruža informacije o najnovijim dostignućima u molekularnoj biologiji.
Primjerice, razvijeni računalni algoritmi mogu iz pojavljivanja ključnih riječi pouzdano zaključiti preživljava li bakterija visoke temperature ili zračenje, stvara li otporne spore, živi li u određenom okolišu (more, rijeke, tlo) te izaziva li bolesti biljaka, životinja ili čovjeka. Dodatno, ruđerovci su razvili i novi način analize teksta "bez nadzora", gdje umjetna inteligencija kombinira razne tekstove kako bi opisala nove, smislene značajke koje prije nisu bile sistematično popisane. Uz "čitanje" teksta, hrvatski su znanstvenici naučili umjetnu inteligenciju da na sličan način "čita" i genetski zapis različitih bakterija. Tako i na temelju genoma jednog organizma može predvidjeti kakve značajke će taj mikrob imati.
- Do rada je došlo na poticaj dr. Frana Supeka dok sam radila na projektu na Mediteranskom institutu za istraživanje života (Medils) u Splitu u grupi dr. Anite Kriško - rekla je Maria Brbić (27), prva autorica rada.
- Počeli smo s idejom predviđanja značajki bakterija iz slobodno dostupnih tekstova o bakterijama na internetu kao što su članci s Wikipedije, znanstveni radovi, razne biolološke baze itd. Poslije smo proširili ideju na pronalaženje novih, dosad nepopisanih značajki koristeći algoritme umjetne inteligencije "bez nadzora" te na predviđanje značajki iz genomskih podataka. Malo pomalo, generirale su se ideje - pojasnila je Maria Brbić, koja je prikupila i procesirala podatke te zatim razvila računalnu metodologiju i obavila statističku analizu.
- U radu smo već pokazali jednu moguću primjenu: pronalazak gena potencijalno asociranih sa značajkama. To su, primjerice, geni koji su odgovorni za preživljavanje bakterija na visokim temperaturama ili geni koji uzrokuju bolesti kod biljaka, životinja ili ljudi. Ti geni predstavljaju kandidate za istraživanje raznih bolesti - pojasnila je Maria Brbić, koja je diplomirala na FER-u, gdje je sada doktorandica. Na IRB-u je zaposlena od siječnja 2015. kao znanstvena novakinja Hrvatske zaklade za znanost (HRZZ).
- Ovo nije moj prvi znanstveni rad. Primjerice, prošle sam godine objavila rad u vrlo kvalitetnom časopisu Genome Biology and Evolution, također pod mentorstvom dr. Frana Supeka. U tom smo radu također koristili algoritme umjetne inteligencije za otkrivanje novih spoznaja u biologiji - rekla je Maria Brbić.