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

Venole

Active member
BioNTech’in CEO’su Uğur Şahin yeni çalışmalarından bahsetti: Çok karmaşık bir nazaranv 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 hallerinin ele alındığı kapsamlı makale/analizinde görüşlerini paylaştı.

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


PFIZER TÜM BİLGİ 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 söylemiş oldu. Şahin, “Yapay zeka bir çocuk üzere. Sonuçlara ulaşmaya başlayana kadar onlara hakikaten hayli şey öğretmelisiniz” diye konuştu. Biroldukca şirketin yapay zeka ve bilgi sürece sistemlerine tartı verdiğine dikkat çekilen haberde, Pfizer’ın 2020’de 4.5 milyar datayı otomatik olarak tahlil edemediği hatırlatılırken şu anda bütün data tabanının 48 saatte taranabildiği açıklandı.


ŞAHİN: GİDEREK DAHA DÜZGÜN 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 var ise, her hasta için en güzel kararı bulmamıza yardımcı olacak bir makine öğrenme programı geliştirebilir miyiz” diyerek kendi sorduğu soruya şöyleki karşılık verdi:


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