BioNTech'in CEO'su Uğur Şahin yeni çalışmalarından bahsetti: Çok karmaşık bir görev | Pelerin Kutusu | Bilim Sanat Yazılım Kitap Oyun Teknoloji Gündemi

BioNTech’in CEO’su Uğur Şahin yeni çalışmalarından bahsetti: Çok karmaşık bir görev

Türkiye’de de kullanılan koronavirüs (Kovid-19) aşısı Comirnaty’i geliştiren BioNTech’in kurucu ortaklarından olan CEO’su Uğur Şahin, İngiltere’nin önde gelen gazetelerinden Financial Times’ın yapay zeka ve tedavi formüllerinin ele alındığı kapsamlı makale/analizinde görüşlerini paylaştı.

Koronavirüs salgını ile birlikte gündemden düşmeyen BioNTech, bir mühlet evvel InstaDeep isimli yapay zeka üzerine uzmanlaşan teşebbüs ile iştirak yapma kararı almıştı. BioNTech, bu sayede yeni oluşabilecek risk ögesi varyantları evvelce kestirim etmeyi planlarken, geliştirilen algoritma sayesinde Omicron da dahil olmak üzere varyantların yüzde 90’ının evvelce bulunabildiğini de duyurmuştu.

PFIZER TÜM VERİ TABANINI 48 SAATTE TARAYABİLİYOR

Uğur Şahin, makine öğrenmesi konusunda şirketin yıllardır çalıştığını aktardı. BioNTech’in kurucu ortağı “aradaki adam” yaklaşımını kullandıklarını ve insanların algoritmayı dört yıldır eğitmeye yardım ettiğini söyledi. Şahin, “Yapay zeka bir çocuk üzere. Sonuçlara ulaşmaya başlayana kadar onlara hakikaten çok şey öğretmelisiniz” diye konuştu. Birçok şirketin yapay zeka ve veri sürece sistemlerine yük verdiğine dikkat çekilen haberde, Pfizer’ın 2020’de 4.5 milyar datayı otomatik olarak tahlil edemediği hatırlatılırken şu anda bütün veri tabanının 48 saatte taranabildiği belirtildi.

ŞAHİN: GİDEREK DAHA İYİ OLUYOR

Kovid-19 salgını öncesinde BioNTech’in kanser için hastanın vücuduna uygun ilaç ve aşı geliştirmeye odaklandığının vurgulandığı makalede, “Tümörden alınan bilgiler kullanılarak tedavi usulü geliştiriliyordu. Artık bunu yapay zekayı merkeze alarak yapıyorlar” denildi.

Şahin, “Burada sorulması gereken soru şu: Şayet her hastanın farklı mutasyonu varsa, her hasta için en iyi sonucu bulmamıza yardımcı olacak bir makine öğrenme programı geliştirebilir miyiz” diyerek kendi sorduğu soruya şöyle cevap verdi:

“Bu çok derecede karmaşık bir vazife, bunda tümördeki mutasyonun durumu ve bağışıklık sisteminden T-hücrelerinin bunu tanıma mümkünlüğü üzere değişkenler bulunuyor. Makine öğrenmesi giderek daha da düzgüne ulaşıyor. Şu an beşerler yalnızca kalite değerlendirmesi için sürece müdahale ediyor.”

Kaynak: Karar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.