کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ارزیابی ایمنی نانومواد

به گزارش ایسنا، در واقع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های پیچیده و بزرگ، می‌توانند به طور چشمگیری زمان و هزینه‌های مرتبط با این ارزیابی‌ها را کاهش دهند.

مطالعات جدید نشان داده‌اند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان به‌طور دقیق‌تری اثرات بالقوه سموم و مواد شیمیایی بر روی موجودات زنده را پیش‌بینی کرد. به عنوان مثال، محققان در نقاط مختلف جهان با استفاده از داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین، مانند رگرسیون خطی، شبکه های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری و …. توانسته‌اند الگوهای جدیدی را در ارتباط با سمیت نانوموادی مانند اکسیدهای فلزی، نانولوله‌های کربنی، اکسید روی و … شناسایی کنند. این یافته‌ها می‌توانند به سازمان‌های تنظیم‌گر، محققان و صنایع کمک کنند تا به‌سرعت و با دقت بیشتر، ایمنی محصولات خود را ارزیابی کنند.

اهمیت این موضوع در عصر حاضر به وضوح مشخص است. با افزایش تولیدات صنعتی و استفاده از مواد شیمیایی جدید، نیاز به ابزارهای نوین برای ارزیابی ایمنی بیشتر از هر زمان دیگری احساس می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با پردازش سریع داده‌ها و شبیه‌سازی‌های پیشرفته، به کاهش خطرات و افزایش ایمنی در صنایع مختلف کمک کند. در حال حاضر، نهادهای تنظیم گر اتحادیه اروپا مانند آژانس مواد شیمیایی اروپا (ECHA)، از مدل‌های یادگیری ماشین به کمک ابزار Read-Across جهت ارزیابی ایمنی نانومواد استفاده می‌کند.

به نقل از ستاد نانو، یکی از چالش‌های اصلی در این حوزه، کمبود داده‌های با کیفیت و متنوع برای آموزش مدل‌ها است. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در روش‌های سنتز و شناسایی نانومواد به همراه استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، امیدواری‌ها را برای دستیابی به نانومواد ایمن‌تر و کارآمدتر افزایش داده است.

به طور کلی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها می‌توانند به تسریع فرآیندهای تحقیقاتی کمک کنند، بلکه امکان طراحی نانومواد با حداقل خطرات زیستی و محیطی را نیز فراهم می‌آورند و به حفظ سلامت عمومی و محیط‌زیست نیز کمک می‌کند. با توجه به پیشرفت‌های روزافزون در این زمینه، انتظار می‌رود که در آینده نزدیک، این فناوری‌ها نقش مهم‌تری در بهبود ایمنی محصولات و پیشگیری از خطرات بالقوه ایفا کند.

انتهای پیام

به گزارش ایسنا، در واقع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های پیچیده و بزرگ، می‌توانند به طور چشمگیری زمان و هزینه‌های مرتبط با این ارزیابی‌ها را کاهش دهند.

مطالعات جدید نشان داده‌اند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان به‌طور دقیق‌تری اثرات بالقوه سموم و مواد شیمیایی بر روی موجودات زنده را پیش‌بینی کرد. به عنوان مثال، محققان در نقاط مختلف جهان با استفاده از داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین، مانند رگرسیون خطی، شبکه های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری و …. توانسته‌اند الگوهای جدیدی را در ارتباط با سمیت نانوموادی مانند اکسیدهای فلزی، نانولوله‌های کربنی، اکسید روی و … شناسایی کنند. این یافته‌ها می‌توانند به سازمان‌های تنظیم‌گر، محققان و صنایع کمک کنند تا به‌سرعت و با دقت بیشتر، ایمنی محصولات خود را ارزیابی کنند.

اهمیت این موضوع در عصر حاضر به وضوح مشخص است. با افزایش تولیدات صنعتی و استفاده از مواد شیمیایی جدید، نیاز به ابزارهای نوین برای ارزیابی ایمنی بیشتر از هر زمان دیگری احساس می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با پردازش سریع داده‌ها و شبیه‌سازی‌های پیشرفته، به کاهش خطرات و افزایش ایمنی در صنایع مختلف کمک کند. در حال حاضر، نهادهای تنظیم گر اتحادیه اروپا مانند آژانس مواد شیمیایی اروپا (ECHA)، از مدل‌های یادگیری ماشین به کمک ابزار Read-Across جهت ارزیابی ایمنی نانومواد استفاده می‌کند.

به نقل از ستاد نانو، یکی از چالش‌های اصلی در این حوزه، کمبود داده‌های با کیفیت و متنوع برای آموزش مدل‌ها است. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در روش‌های سنتز و شناسایی نانومواد به همراه استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، امیدواری‌ها را برای دستیابی به نانومواد ایمن‌تر و کارآمدتر افزایش داده است.

به طور کلی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها می‌توانند به تسریع فرآیندهای تحقیقاتی کمک کنند، بلکه امکان طراحی نانومواد با حداقل خطرات زیستی و محیطی را نیز فراهم می‌آورند و به حفظ سلامت عمومی و محیط‌زیست نیز کمک می‌کند. با توجه به پیشرفت‌های روزافزون در این زمینه، انتظار می‌رود که در آینده نزدیک، این فناوری‌ها نقش مهم‌تری در بهبود ایمنی محصولات و پیشگیری از خطرات بالقوه ایفا کند.

انتهای پیام