AI ওষুধ আবিষ্কারে বড় মডেল নয়, বুদ্ধিমত্তার বিন্যাসই আসল বাধা
বিশেষজ্ঞরা বলছেন, ওষুধ আবিষ্কারে AI-এর সবচেয়ে বড় সীমাবদ্ধতা মডেলের আকার নয়, বরং বুদ্ধিমত্তার সঠিক বিন্যাস। একটি নতুন স্থাপত্য প্রস্তাব করেছে যা জীববিজ্ঞান, টার্গেট এবং অণুকে এক ক্লোজড-লুপ সিস্টেমে যুক্ত করছে।
বিশেষজ্ঞরা বলছেন, ওষুধ আবিষ্কারে AI-এর সবচেয়ে বড় সীমাবদ্ধতা মডেলের আকার নয়, বরং বুদ্ধিমত্তার সঠিক বিন্যাস। একটি নতুন স্থাপত্য প্রস্তাব করেছে যা জীববিজ্ঞান, টার্গেট এবং অণুকে এক ক্লোজড-লুপ সিস্টেমে যুক্ত করছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে ওষুধ আবিষ্কারের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় বাধা মডেলের আকার নয়, বরং বুদ্ধিমত্তার সঠিক বিন্যাস। সম্প্রতি ডেভ.টু-তে প্রকাশিত এক গবেষণা নিবন্ধে এই যুক্তি তুলে ধরা হয়েছে। লেখকরা বলছেন, আধুনিক জেনারেটিভ AI অণু তৈরি, বৈশিষ্ট্য পূর্বাভাস এবং জৈবিক তথ্য বিশ্লেষণে সক্ষম হলেও একটি সম্ভাব্য অণু তৈরি করা আর প্রকৃত ওষুধ আবিষ্কার করা এক নয়।
গবেষণাটি প্রস্তাব করেছে একটি জ্ঞানীয়-বর্ধিত স্থাপত্য যা জীববিজ্ঞান, টার্গেট এবং অণুকে একটি ক্লোজড-লুপ সিস্টেমে সংযুক্ত করে। এই স্থাপত্যে তথ্য কেবল একমুখীভাবে প্রবাহিত হয় না, বরং প্রতিটি ধাপের ফলাফল পরবর্তী ধাপকে প্রভাবিত করে। ফলে সিস্টেমটি প্রতিনিয়ত শিখতে থাকে এবং আরও নির্ভুল সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
বর্তমান AI মডেলগুলো সাধারণত একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রশিক্ষিত হয়, যেমন অণুর বৈশিষ্ট্য পূর্বাভাস বা প্রোটিনের গঠন বিশ্লেষণ। কিন্তু প্রকৃত ওষুধ আবিষ্কারের জন্য এসব কাজকে সমন্বিতভাবে চালাতে হয়। গবেষকরা বলছেন, এই সমন্বয়ের অভাবে মডেলগুলো আপাতদৃষ্টিতে যৌক্তিক অণু তৈরি করলেও সেগুলো বাস্তবে কার্যকর ওষুধে পরিণত হয় না।
নতুন স্থাপত্যটি একটি ক্লোজড-লুপ পদ্ধতি অনুসরণ করে। এতে প্রথমে জীববিজ্ঞানের তথ্য থেকে রোগের সঙ্গে সম্পর্কিত টার্গেট চিহ্নিত করা হয়। এরপর সেই টার্গেটের জন্য সম্ভাব্য অণু তৈরি করা হয়। পরে সেই অণুগুলো পরীক্ষা করে ফলাফল আবার জীববিজ্ঞানের তথ্যের সঙ্গে মিলিয়ে দেখা হয়। এই চক্রটি বারবার চলতে থাকে এবং প্রতিবার সিস্টেমটি আগের চেয়ে ভালো ফলাফল দেয়।
বাংলাদেশের ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্প এবং প্রযুক্তি খাতের জন্য এই গবেষণার তাৎপর্য অনেক। দেশের ওষুধ কোম্পানিগুলো নতুন ওষুধ আবিষ্কারে AI ব্যবহার করতে আগ্রহী। কিন্তু তাদের বেশিরভাগই প্রচলিত মডেলের ওপর নির্ভর করে যা কেবল অণু তৈরি করতে পারে। এই নতুন স্থাপত্য তাদের গবেষণা প্রক্রিয়াকে আরও কার্যকর করতে সাহায্য করতে পারে।
তবে গবেষকরা সতর্ক করেছেন যে এই পদ্ধতি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। বাস্তব ওষুধ আবিষ্কারে এটিকে কাজে লাগাতে আরও পরীক্ষা-নিরীক্ষা প্রয়োজন। তবুও এই ধারণা ওষুধ শিল্পে AI-এর ব্যবহারে নতুন দিগন্ত খুলতে পারে। ভবিষ্যতে এই ধরনের সমন্বিত সিস্টেম গবেষণার সময় ও খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে আনবে বলে আশা করা যাচ্ছে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to AI
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...