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.
به گزارش خبرآنلاین، گزارش اندیشکده انرژی Ember، نشان میدهد که استفاده از زغالسنگ به پایینترین سطح خود رسیده و تنها ۱۵ درصد از تولید برق آمریکا را تشکیل میدهد، در حالی که ترکیب انرژیهای خورشیدی و بادی به ۱۷ درصد رسیده است. به نقل از شهرسختافزار، در حالی که دولت فدرال تحت رهبری دولت ترامپ […]
گوگل پلی در ابتدا با نام اندروید مارکت و در سال ۲۰۰۸ منتشر شد. پس از سالها با بروز تغییرات گسترده، در حال حاضر میتوان گوگل پلی را منبع اصلی دسترسی به برنامهها، بازیها، کتابها، فیلمها و… بشمار آورد. با این حال مهمترین بخش این اپلیکیشن، پلی استور است. میتوانید از طریق پلی استور که […]
ایسنا/اصفهان مطالعهای جدید نشان میدهد که مدلهای هوش مصنوعی میتوانند فعالیت مغزی را پیشبینی و به درک بهتر پردازش زبان در مغز کمک کنند. یک مدل هوش مصنوعی که بر اساس دهها ساعت مکالمه در دنیای واقعی آموزش دیده است، بهطور دقیق فعالیت مغزی انسان را پیشبینی میکند و نشان میدهد که ویژگیهای ساختار زبان […]
کاربران در رسانههای اجتماعی یک کاربرد بحثبرانگیز نسخه جدید هوش مصنوعی «جمینای» را کشف کردند که این قابلیت شامل حذف «چاپ سفید» یا «واترمارک»(watermark) از تصاویر است. به گزارش ایسنا، هفته گذشته، گوگل قابلیت تولید تصویر در هوش مصنوعی «جمینای» نسخه « ۲.۰ Flash» را اضافه کرد. در این نسخه، هوش مصنوعی میتواند محتوای تصویر […]