Penulis: Kodrat Wahyudi
Tujuan dari AI adalah untuk melakukan simulasi kecerdasan manusia dengan menggunakan komputer. Komputer terbukti hebat dalam melakukan penghitungan dengan sangat cepat. Saat ini, kekuatan komputasi sedang dimanfaatkan untuk membangun AI dengan mengajarkan komputer konsep baru, sama seperti kita dapat mengajari manusia keterampilan baru. AI modern digerakkan oleh data, artinya AI membangun pengetahuannya dengan mengonsumsi data.
Untuk mengajarkan sistem AI modern seperti apa sebuah mobil, dapat ditampilkan beberapa gambar mobil dengan model, bentuk, dan warna yang berbeda. AI kemudian akan belajar dari contoh-contoh ini tentang karakteristik yang membentuk sebuah mobil – bentuk, bodi, suku cadang, tampilan mobil secara keseluruhan. Ketika melihat mobil baru, ia akan tahu apa itu – karena pernah melihat sesuatu seperti itu sebelumnya. Konsep pengajaran sistem seperti ini, yakni dengan menunjukkan banyak contoh diterapkan di hampir setiap industri modern.
Ilmu Penemuan Obat
Bidang Penemuan Obat melibatkan pencarian, penemuan, dan eksperimen obat baru. Biasanya, ini dapat dilakukan dengan salah satu dari dua cara berikut:
(1) Secara ilmiah, identifikasi bahan aktif dalam metode alami dengan melakukan fungsi yang sama seperti yang diinginkan untuk obat tertentu. Misalnya, bahan aktif dalam Advil adalah Ibuprofen yang mengurangi hormon yang menyebabkan peradangan dan nyeri di tubuh.
(2) Penemuan tidak sengaja, seperti ditemukannya Penisilin oleh Ilmuwan Skotlandia Alexander Fleming. Saat itu, dia secara tidak sengaja meninggalkan bakteri di laboratorium dalam cawan petri terbuka. Ketika dia memeriksa piring, dia menemukan bahwa jamur melingkar sempurna yang telah terbentuk di tengah bakteri, tidak terkontaminasi sempurna. Jamur itu kemudian diklasifikasikan sebagai Penisilin dan menyelamatkan jutaan nyawa.
Dengan metode (2), nampaknya keberuntungan yang diandalkan. Akan tetapi, metode (1) merupakan satu-satunya solusi yang dapat diandalkan. Melakukan pencarian ilmiah yang nyata untuk sebuah solusi. Di situlah AI dapat membantu.
Bagaimanan AI dapat membantu Penemuan Obat
Seorang ilmuwan yang bekerja di bidang Penemuan Obat mungkin melakukan ratusan eksperimen yang direncanakan dan diperhitungkan dengan baik selama bertahun-tahun bekerja. Ini dimulai di laboratorium di mana bahan kimia diuji dengan bahan kimia lain. Setelah tes tersebut “lulus”, eksperimen dilanjutkan dengan dilakukan pada hewan pengerat – biasanya tikus. Kemudian, ke anjing dan simpanse. Dan yang tak kalah pentingnya, percobaan kepada manusia.
Prosedur ini sangat ketat, seringkali membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk menyelesaikannya dengan biaya yang tinggi dan ada kemungkinan kegagalan yang sangat tinggi. Kegagalan di salah satu tahap ini dapat membuat penelitian kembali ke awal. Ada ribuan kombinasi kimia dan sebagian besar pekerjaan bersifat eksperimental dengan beberapa dasar keberhasilan yang berasal dari bukti empiris.
Salah satu bagian Penemuan Obat yang paling menantang dan memakan waktu adalah ditemukannya formula obat tertentu. Mendapatkan senyawa kimia yang tepat dalam proporsi yang tepat merupakan tantangan besar. Di situlah sebagian besar peran AI untuk perusahaan Penemuan Obat difokuskan. Di satu sisi, AI dapat melakukan eksperimen yang sama persis dengan yang biasa dilakukan ilmuwan, hanya dalam simulasi komputer. Dengan cara ini, ia dapat melalui banyak eksperimen dalam waktu yang sangat singkat.
Peran AI untuk Penemuan Obat
Sebut saja Atomwise adalah salah satu perusahaan penemuan obat berbasis AI yang berkantor pusat di San Francisco, California yang didirikan pada tahun 2012. Ia mengembangkan Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk melakukan pencarian besar-besaran berbasis eksperimen untuk obat-obatan tertentu. Mengembangkan obat yang tepat untuk aplikasi yang tepat merupakan keseimbangan yang rumit dalam membuat sesuatu yang efektif dan aman tanpa efek samping.
Biasanya, ini membutuhkan banyak eksperimen dan tetap saja hal ini tidak menjamin 100% yakin bahwa obat tersebut akan selalu 100% aman. Atomwise secara efektif memindahkan pekerjaan itu ke komputer dan ke dalam sistem AI dengan melatih CNN untuk melakukan eksperimen secara otomatis. Hal ini memungkinkan para ilmuwan untuk melakukan lebih banyak eksperimen.
Startup terkenal lainnya yang mirip dengan Atomwise adalah Deep Genomics, Schrodinger, dan Recursion AI.
Sementara itu, perusahaan penemuan obat lainnya yakni PathAI fokus pada diagnosis penyakit yang akurat. Ahli patologi memainkan peran yang sangat penting dalam perawatan kesehatan. Mereka pada dasarnya akan menganalisis hal-hal seperti sampel jaringan untuk mendiagnosisnya dan menentukan tindakan selanjutnya, terutama jika ada penyakit potensial. Solusi yang diusulkan PathAI adalah melatih AI untuk membuat jenis diagnosis ini.
Ada beberapa perusahaan rintisan lainnya yang berupaaya meningkatkan dan mengoptimalkan uji klinis, yang bertujuan membuat keseluruhan proses menjadi lebih efektif.
Penutup
Berca Hardayaperkasa juga menjadi partner resmi dari puluhan perusahaan IT terkemuka di Indonesia maupun global seperti, HPE Indonesia, HPI Indonesia, Dell EMC Indonesia, Huawei Indonesia, Lenovo Indonesia, VMWare Indonesia, Veritas Indonesia, Cisco Indonesia, Veaam Indonesia, JDE Indonesia, Hitachi Data System Indonesia, Hitachi Vantara Indonesia, HDS Indonesia, NetApp Indonesia, Oracle Indonesia, Keysight Indonesia, Datacard Indonesia, AWS Indonesia, Fortinet Indonesia, Nutanix Indonesia dan Sophos Indonesia. Untuk informasi lebih lanjut silahkan hubungi di sini.
