DeepMind, een IT-bedrijf van Google, heeft kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkeld die in principe elke taak kan oplossen waarbij gegevens grafisch kunnen worden weergegeven, zoals informatie op een computerscherm.
Het algoritme achter de AI moet geen specifieke taken oplossen, maar het moet zichzelf léren die op te lossen. DeepMind heeft al een aantal complexe problemen aangepakt, zoals het optimaliseren van groene energie en het diagnosticeren van dodelijke borstkanker.
Weersvoorspelling
Onweersbuien worden voorspelbaar
Doorbraak: DeepMind verslaat vorige methoden acht van de negen keer.
Probleem:
De kans op neerslag in de komende uren is van groot belang voor boeren, festivals en de bouw, en vooral ook voor veel alledaagse beslissingen, zoals: neem ik de fiets of de auto? Maar neerslag, vooral van snel bewegende en krachtige onweersbuien, is met traditionele weermodellen lastig te voorspellen. Ze kunnen gewoon niet alle nodige weergegevens ophalen en in de berekeningen verwerken.
Oplossing:
De onderzoekers gaven DeepMinds algoritme toegang tot radarbeelden van een netwerk van neerslagradars. Door te analyseren hoe de buien zich in het eerste deel van de film ontwikkelden, leerde het algoritme die lijn door te trekken en te voorspellen wat er in de tweede helft van de film zou gebeuren. Het DeepMind-model werd vergeleken met de twee beste methoden tot nu toe en scoorde het beste in 89 procent van de situaties.
Diagnose van kanker
Mammografie brengt kanker aan het licht
Doorbraak: DeepMind stelt nauwkeurigere diagnoses dan oncologen.
Probleem:
Borstkanker is wereldwijd de meest voorkomende vorm van kanker bij vrouwen. De ziekte is dodelijk als ze niet tijdig ontdekt wordt, vooral in ontwikkelingslanden, waar de overlevingskans voor borstkankerpatiënten maar 40 procent is. Het lage percentage is vaak te wijten aan een gebrek aan artsen en radiologen die de diagnose kunnen stellen op grond van een scan (mammografie).
Oplossing:
Het DeepMind-algoritme kreeg toegang tot ruim 32.000 mammogrammen en de resultaten van bijbehorende biopsies waarbij kanker met zekerheid was vastgesteld. Daarna keek het naar mammogrammen met biopsies waarvan het de uitkomst niet kende. In de eerste proef stelde het al minder vals-positieve en vals-negatieve diagnoses dan artsen. Dus kregen minder mensen die gezond waren te horen dat ze ziek waren, en omgekeerd.
Groene energie
Beter gebruik van windenergie
Doorbraak: DeepMind verhoogt het benutten van energie met 20 procent.
Probleem:
Net als bij zonne-energie varieert de productie van windenergie met het weer. Om de opgewekte energie zo efficiënt mogelijk te gebruiken, moeten we van tevoren weten wanneer windturbines energie opwekken en wanneer niet, anders wordt windenergie minder waardevol op de energiemarkt dan bijvoorbeeld stroom uit een kolencentrale, die naar gelang de vraag harder of zachter gezet kan worden.
Oplossing:
DeepMind liet het algoritme patronen zoeken in de correlatie tussen weersvoorspellingen en de opbrengst van windturbines. Op basis van ervaring schatte het model hoeveel energie er 36 uur in de toekomst geleverd zou kunnen worden. Daarmee verhoogde het de marktwaarde van de opgewekte energie met 20 procent. Het model maakt het ook makkelijker te voorspellen wanneer turbines onderhouden kunnen worden zonder productietijd te verliezen.
Programmeren
Programmeurs krijgen digitale assistenten
Doorbraak: DeepMind codeert net zo goed als een menselijke programmeur.
Probleem:
Computerprogramma’s spelen een steeds grotere rol in de maatschappij en ons leven, maar het programmeren is tijdrovend en vereiste tot nu toe vaardigheden die alleen mensen bezitten – zoals creativiteit en intuïtie om uit te zoeken hoe het programma een bepaald probleem zal oplossen of hoe het toekomstige problemen zal aanpakken die zich nog niet hebben voorgedaan.
Oplossing:
Het programma AlphaCode van DeepMind kan computerprogramma’s schrijven en nam het in 2022 in een wedstrijd op tegen menselijke programmeurs, waarbij het de bedoeling was codeertaken op te lossen die kritisch denken, logica en taalbegrip vereisen. AlphaCode plaatste zich in de top 54 procent van de deelnemers. DeepMind hoopt dat programmeurs in de toekomst gebruik kunnen maken van AlphaCode om hun productiviteit te verhogen.
Geneeskunde
Vorm van eiwitten levert nieuwe medicijnen op
Doorbraak: DeepMind heeft duizenden doelwitten voor toekomstige geneesmiddelen geïdentificeerd.
Vereenvoudigd model van de vorm van een eiwit.
Probleem:
Eiwitten worden gemaakt op grond van sjablonen die in genen liggen – aanvankelijk als lange ketens aminozuren. De ketens vouwen zich snel tot een vorm die de eigenschappen van het eiwit bepaalt. Eiwitten zijn betrokken bij alle lichaamsprocessen, ook ziekten, en hun vorm is van groot belang voor de ontwikkeling van medicijnen, maar er is nog geen snelle manier om die vorm van eiwitten te bepalen.
Oplossing:
DeepMind liet zijn algoritme de driedimensionale vorm van bekende eiwitten analyseren en gaf het toegang tot de volgorde van aminozuren in hun ketens. Het algoritme zocht vervolgens zelf uit waarom een bepaalde keten aminozuren zich in een bepaalde vorm vouwt. Het resultaat van de analyse was het programma AlphaFold, waarmee de vorm van eiwitten nu even goed bepaald wordt als met de vroegere tijdrovende en dure laboratoriummethoden.