نام کاربری یا نشانی ایمیل
رمز عبور
مرا به خاطر بسپار
در سالهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به عنوان ابزارهای قدرتمند در زمینههای مختلف علمی و صنعتی معرفی شدهاند. یکی از حوزههای مهمی که این فناوریها به آن ورود کردهاند، مطالعات ایمنی و سمشناسی است. با توجه به گسترش روزافزون استفاده از نانومواد در صنایع مختلف، ارزیابی ایمنی و سمشناسی این مواد […]
در سالهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به عنوان ابزارهای قدرتمند در زمینههای مختلف علمی و صنعتی معرفی شدهاند. یکی از حوزههای مهمی که این فناوریها به آن ورود کردهاند، مطالعات ایمنی و سمشناسی است. با توجه به گسترش روزافزون استفاده از نانومواد در صنایع مختلف، ارزیابی ایمنی و سمشناسی این مواد به یک چالش بزرگ تبدیل شده است. در این زمینه، هوش مصنوعی میتواند به شناسایی و ارزیابی خطرات مواد شیمیایی و داروها کمک کند.
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
Source link
این مطلب بدون برچسب می باشد.
دبیر شورای عالی انقلاب فرهنگی با اشاره به تشکیل ستاد سلامت در شورای عالی انقلاب فرهنگی، این اقدام را یک گام بزرگ و مؤثر در حکمرانی این حوزه عنوان کرد. به گزارش ایسنا، حجت الاسلام و المسلمین خسروپناه، دبیر شورای عالی انقلاب فرهنگی در نشست ارایه گزارش تدوین سند ملی درمان های نوین و محصولات […]
ایسنا/خراسان رضوی عضو هیات علمی دانشگاه فردوسی مشهد به بررسی چالشهای سیستم آموزشی کشور و عدم شناخت دانشجویان از انتخاب رشته خود در دانشگاه پرداخت. رضا قنبری در گفتوگو با ایسنا در رابطه با چالشهای سیستم آموزشی در ایران اظهار کرد: یکی از چالشهای بزرگ در سیستم آموزشی ایران، نحوه انتخاب رشته و درک نادرست […]
به گزارش خبرآنلاین، بر اساس گزارش وب سایت اسپیدتست از میانه سرعت اینترنت موبایل و ثابت جهان در فوریه ۲۰۲۵ میلادی، میانه سرعت اینترنت موبایل جهان ۹۰.۶۴ و میانه سرعت اینترنت ثابت جهان ۹۸.۳۱ مگابیت بوده است. جایگاه ایران گزارش اسپیدتست نشان میدهد که میانه سرعت اینترنت موبایل ایران در فوریه ۲۰۲۵ میلادی ۴۹.۲۰ مگابیت […]
فعال حوزه دانشجویی گفت:بیاعتمادی به آمریکا عمیقاً ریشهدار است. هرگونه تلاش برای بهبود روابط نیازمند تغییرات واقعی در سیاستهای آمریکا و احترام به حقوق ملت ایران است. تا زمانی که این تغییرات رخ ندهد، بیاعتمادی وجود خواهد داشت. امید عنایت فعال حوزه دانشجویی در گفتوگو با ایسنا، با بیان اینکه بیاعتمادی به آمریکا ریشه در […]