بررسی کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیست شناسی ریاضی

زیست شناسی ریاضی به عنوان شاخه ای بین رشته ای، با هدف مدل سازی و تحلیل فرآیندهای پیچیده زیستی همچون دینامیک جمعیت ها، واکنش های سلولی، شبکه های ژنی و اپیدمیولوژی، از مدل های ریاضی و محاسباتی بهره می برد. افزایش روزافزون حجم داده های زیستی با پیچیدگی بالا، مانند داده های ژنومی، پروتئومیک، و تصاویر میکروسکوپی، ضرورت استفاده از روش های پیشرفته تحلیل داده را به وجود آورده است. در این میان، هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری ماشین به عنوان ابزارهای قدرتمند، امکان استخراج الگوهای پنهان، پیش بینی رفتارهای سیستم های زیستی و بهبود دقت مدل سازی را فراهم کرده اند. این فناوری ها با یادگیری خودکار از داده های حجیم و چندبعدی، محدودیت های روش های سنتی را برطرف ساخته و قابلیت تحلیل غیرخطی، شناسایی روابط پیچیده و انطباق مدل ها با داده های واقعی را بهبود داده اند. در این مقاله، ضمن معرفی مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کاربردهای متنوع این فناوری ها در حوزه زیست شناسی ریاضی شامل تحلیل داده های ژنتیکی، پیش بینی گسترش بیماری ها، مدل سازی رفتارهای سلولی و تحلیل داده های تصویری مورد بررسی قرار می گیرد. همچنین، مزایا و چالش های مرتبط با کاربرد این روش ها، مانند نیاز به داده های با کیفیت، تفسیرپذیری مدل ها و ریسک تعمیم ناپذیری، تحلیل شده اند. در پایان، چشم اندازهای آینده ترکیب مدل های فیزیکی-ریاضی با یادگیری ماشین، پیشرفت الگوریتم های یادگیری عمیق و توسعه روش های تفسیرپذیر به منظور ارتقای کاربردهای زیست شناسی ریاضی بحث می شود. این مطالعه نشان می دهد که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش حیاتی در تحول و توسعه زیست شناسی ریاضی داشته و می توانند به بهبود درک ما از سیستم های زیستی پیچیده و تسریع در کشف های زیستی و پزشکی کمک کنند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، زیست شناسی ریاضی ، مدل سازی زیستی ، تحلیل داده های ژنتیکی