مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک و چالش‌ها

مدل‌های یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک

امروز قصد داریم درباره یکی از موضوعات داغ و مهم علمی، یعنی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک صحبت کنیم و در ادامه به یکی از چالش‌های اساسی این حوزه نیز بپردازیم. با رشد سریع کاربردهای یادگیری عمیق در زمینه‌هایی مانند بیوانفورماتیک، تصویربرداری پزشکی، کشف دارو و تشخیص گفتار، اهمیت اعتمادپذیری و امنیت این مدل‌ها بیش از گذشته احساس می‌شود. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Neural Networks) در حل بسیاری از مسائل هوش مصنوعی پیشرفت قابل توجهی داشته‌اند. به عنوان مثال، معرفی AlexNet باعث بهبود چشمگیر سیستم‌های شناسایی تصویر شد. همچنین این مدل‌ها موفقیت‌های بزرگی در بازی‌های ویدیویی پیچیده و توسعه مدل‌های زبانی قدرتمندی مانند ChatGPT به دست آورده‌اند.

بادگیری عمیق و کرونا ویروس

حتی در بحران جهانی کووید-۱۹، یادگیری عمیق نقش مهم و حیاتی ایفا کرد. به طوری که این فناوری با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های ژنتیکی ویروس، شناسایی ساختار پروتئین‌ها، پیش‌بینی جهش‌های احتمالی، تسریع فرآیند کشف واکسن‌ها، و همچنین مدل‌سازی و پیش‌بینی روند شیوع بیماری، کمک شایانی به دانشمندان و تصمیم‌گیران کرد.

حساسیت شدید به تغییرات بسیار کوچک

با وجود تمام کاربردهای گسترده‌ای که برای مدل‌های یادگیری عمیق مطرح شد، یک چالش اساسی همچنان پابرجاست: این مدل‌ها به تغییرات بسیار کوچک و نامحسوسی که حتی برای چشم انسان قابل تشخیص نیستند، حساسیت بالایی دارند و ممکن است دچار خطاهای فاحش شوند. این تغییرات کوچک به «نویزهای تقابلی» یا adversarial perturbations معروف هستند. برای مثال، تصور کنید یک تصویر بستنی به‌درستی توسط یک شبکه عصبی شناسایی می‌شود، اما با اضافه کردن مقدار بسیار اندکی نویز نامرئی، همان تصویر به اشتباه به‌عنوان آبمیوه طبقه‌بندی شود!

اعتمادپذیری و امنیت مدل‌های یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک

اگر اقدامات مناسب انجام نشود، شبکه‌های عصبی عمیق در برابر تغییرات بسیار کوچک و نامحسوس (نویزهای تقابلی) آسیب‌پذیر هستند. این مسئله می‌تواند اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی را به چالش بکشد، خصوصاً در کاربردهای حساس مانند تشخیص بیماری‌ها یا پیش‌بینی ویژگی‌های ژنتیکی در بیوانفورماتیک. برای مثال، اگر مدل‌های یادگیری عمیق به اشتباه تغییرات کوچک در داده‌ها را نادیده بگیرند، می‌تواند منجر به نتایج غلط در شبیه‌سازی‌های بیولوژیکی یا پیش‌بینی‌های دارویی شود. بنابراین، در بیوانفورماتیک نیاز به تحقیقات بیشتر برای ایجاد مدل‌های مقاوم در برابر این نوع حملات و اطمینان از دقت پیش‌بینی‌ها وجود دارد.

رفرنس و مطالعه بیشتر

از شما دعوت می‌کنیم در کنار مطالعه این پست، مقاله‌ی “An Introduction to Adversarially Robust Deep Learning” نوشته‌ی Jonathan Peck و همکارانش را نیز مطالعه کنید. در این مقاله، به‌طور جامع، چالش‌های موجود در زمینه‌ی آسیب‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق بررسی شده است. نویسندگان دلایل ناکامی بسیاری از روش‌های پیشین در مقاوم‌سازی این مدل‌ها را تحلیل کرده و مسیرهای نوینی را برای تحقیقات آینده معرفی کرده‌اند. مطالعه‌ی کامل این مقاله به علاقه‌مندان حوزه‌های هوش مصنوعی، امنیت مدل‌های یادگیری ماشین، و بیوانفورماتیک به شدت توصیه می‌شود. برای دسترسی به مقاله، روی این لینک کلیک کنید.