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.
احتمالاً آدرس را اشتباه تایپ کردهاید. شما به طور خودکار به صفحهٔ اول هدایت خواهید شد. برای دسترسی سریعتر بر روی خانه یا جستجو کلیک کنید. خبر آنلاین
به گزارش خبرگزاری خبرآنلاین و براساس گزارش زومیت، این مانتیس باستانی که درون قطعهای از کهربای ۳۰ میلیون ساله محبوس شده، یکی از معدود نمونههای بهجامانده از گذشتهی دور است که در شرایط فوقالعادهای حفظ شده است. این فسیل نادر به گونهای در کهربا قرار گرفته که جزئیات بدن و حتی حالت شکارچیانهاش را میتوان به […]
تینا مزدکی_شرکت Hyperloop Transportation Technologies (HTT) قصد دارد با پروژهی HyperPort نحوهی حملونقل بار در برزیل را دگرگون کند. این پروژهی جاهطلبانه، یک خط آهن فوق پرسرعت درون یک لولهی نیمهخلأ خواهد بود که کانتینرهای ۱۲.۲ متری (۴۰ فوتی) را با سرعتی در حد هواپیما جابهجا میکند. یک مطالعهی اولیه که توسط LabTrans در دانشگاه […]
عکس روز ناسا خاطرهبازی با خورشیدگرفتگی سال ۲۰۱۲ است که طی وقوع آن، سیاره زهره از برابر خورشید گذر کرد. به گزارش ایسنا، در سال ۲۰۱۲ یک نوع خورشیدگرفتگی بسیار غیر معمول رخ داد. در طول خورشیدگرفتگی معمولا این ماه است که خورشید را میپوشاند اما در سال ۲۰۱۲ سیاره زهره جای آن را گرفت. […]