IBM Watson стал умнее и доступнее через облачный сервис
Компания IBM
Каждую минуту в мире публикуется в среднем по две научных статьи. За год их появляется более миллиона. Даже увлечённый специалист физически не в силах прочесть хотя бы один процент актуальных профильных публикаций, поэтому уйма времени тратится на поиск известного.
Особенно заметно это в медицине, где области знаний сильно разграничены, а под разными коммерческими названиями скрываются одинаковые действующие вещества. Каждый производитель финансирует клинические испытания только своего препарата, интересуется вполне определёнными эффектами и не желает предоставлять данные конкурентам.

Прогресс в медицине сильно тормозится множеством факторов, среди которых помимо экономических и бюрократических преград есть и чисто технические. К примеру, чтобы создать новый препарат требуется выбрать наиболее эффективное и наименее токсичное соединение среди тысяч потенциально пригодных веществ. С появлением квантово-химических расчётов и методов прогнозирования биологической эффективности соединений эта работа перестала быть чисто экспериментальной. Для её выполнения требуются уже не столько лаборатории и реактивы, сколько мощные вычислительные системы.
Расчёты сильно ускоряют появление новых лекарств и косметических средств, однако между первой научной публикацией и выходом на рынок серийно производимых препаратов всё равно проходит десять–пятнадцать лет. IBM Watson может сократить этот срок в разы и даже на порядки, о чём свидетельствует недавний опыт его применения.

В
Всего за неделю IBM Watson проанализировал подборку из семидесяти тысяч научных статей, посвящённых опухолевому антигену p53. По результатам этой работы были отобраны и проверены шесть новых белков, влияющих на его работу. На протяжении тридцати лет предыдущих исследований скорость их открытия не превышала одного белка в год.
Развитие современной науки построено на рыночных отношениях, при которых наиболее востребованными оказываются специалисты узкого профиля. Такие исследователи очень эффективно решают жёстко определённый круг задач, но они не способны проникать в смежные области и обобщать имеющиеся знания. Всё их время уходит на углубление своих познаний и конкуренцию с коллегами, поскольку попытки расширять кругозор не оплачиваются и рассматриваются руководством как отвлекающие факторы.
Использование Watson Discovery Advisor помогает частично заполнить этот пробел и обнаружить неявные взаимосвязи между наборами данных, формально относящихся к разным областям. Этот облачный сервис помогает вернуть целостность восприятия и вновь интегрировать раздробленную науку в единый процесс познания.

«Последний анонс стал закономерным продолжением развития когнитивных возможностей Watson, – комментирует старший вице-президент подразделения IBM Watson Group Майк Родин (Mike Rhodin). – Мы предоставили исследователям мощный инструмент, который поможет увеличить отдачу инвестиций в разработки».
Сейчас на них стали чуть меньше экономить, но эффективность использования средств в R&D пока очень низкая. В прошлом году крупнейшие фирмы из TOP 1000 потратили более $600 млрд только на реализацию научно-исследовательских программ. Доступный сервис Watson поможет сократить время предварительного анализа литературы и выделяемые средства.
После обновления Watson Discovery Advisor научился корректно обрабатывать запросы, сформулированные на естественном языке, в том числе – с использованием профессионального сленга. Помимо этого, он умеет находить результат химических реакций, уточнять и предоставлять практически любую справочную информацию в удобной форме «вопрос-ответ». Сфера применения возможностей ИИ IBM Watson ограничивается только человеческой фантазией.

«Компьютерра» уже писала о том, как IBM Watson составляет кулинарные рецепты, учитывая органолептические свойства ингредиентов, особенности приготовления и специфику национальной кухни. Сегодня десятки фирм захотели обрабатывать через Watson свои данные. Среди них Johnson & Johnson, адаптировавшая новый сервис для проведения сравнительных исследований эффективности фармацевтических препаратов.
Как правило, сравнение лекарственных средств – многолетний процесс, в котором первый год почти полностью уходит на анализ литературы и данных из клинической практики. IBM Watson способен обрабатывать миллионы страниц в день и синтезировать ответы непосредственно из медицинской документации.
Схожим образом планирует использовать «Уотсона» Нью-Йоркский геномный центр. Его текущая программа исследований связана с клиническим применением геномики в онкологии. Специалисты центра надеются разработать эффективное лечение глиобластомы – агрессивной формы опухоли мозга, от которой только в США ежегодно умирает более тринадцати тысяч человек.
За последнее десятилетие накопилось огромное множество разрозненных фактов и неподтверждённых наблюдений о развитии глиобластомы, но до сих пор нет ни действенных методик лечения, ни даже чёткого представления о факторах риска и механизмах развития данного заболевания. IBM Watson может не только помочь связать отрывочные данные воедино, но и ускорить разработку персонализированных вариантов лечения.
Сегодня IBM Watson – не просто мощный суперкомпьютер и сильный оппонент в Jeopardy. Его система ИИ, реализованная в качестве облачного сервиса, легко адаптируется для решения конкретных прикладных задач. Она эффективно проявляет себя там, где накоплены большие объёмы информации, а её развитие может стать предвестником новой научно-технической революции.