معرفی گرایش بیوانفورماتیک
در دنیای امروز، فناوری با چنان سرعتی پیش می‌رود که حتی فرصت عادت کردن به تغییراتش را نداریم. مهندسان کامپیوتر، پیش‌گامان این مسیر پرشتاب هستند؛ همان کسانی که با ترکیب خلاقیت و منطق، از دل داده‌ها ابزارهایی می‌سازند که توانایی فکر کردن و یاد گرفتن دارند. از مدل‌های زبانی بزرگ گرفته تا سامانه‌های هوشمند پزشکی، همهٔ این دستاوردها گواه آنند که محاسبه دیگر تنها یک عمل ریاضی نیست، بلکه نیرویی است که زندگی ما را بازآفرینی می‌کند.
در میان این موج عظیم نوآوری، بیوانفورماتیک به‌عنوان یکی از جذاب‌ترین و تأثیرگذارترین گرایش‌های میان‌رشته‌ای، پلی میان زیست‌شناسی، علوم داده و هوش مصنوعی ایجاد کرده‌است. در این حوزه، دیگر هدف صرفاً تشخیص تصویر یک سگ یا گربه نیست؛ بلکه ساخت مدل‌هایی است که می‌توانند در طراحی داروهای نو، تشخیص علت بیماری‌هایی چون سرطان، کشاورزی و حتی نجات جان انسان‌ها نقش‌آفرینی کنند.
تصور کنید در اتاق خود نشسته‌اید و در حال نوشتن چند خط کد پایتون هستید؛ اما همین خطوط ساده می‌توانند بخشی از مدلی باشند که روزی به کشف درمانی حیاتی برای انسان‌ها منجر شود.
به‌طور خلاصه، بیوانفورماتیک جایی است که خروجی کار شما، از صفحهٔ نمایش فراتر می‌رود و تأثیری واقعی بر زندگی، سلامت و آیندهٔ انسان‌ها می‌گذارد.
سیب بچین!
اگر بخواهید وارد دنیای پژوهش و تحقیق شوید، یکی از مهم‌ترین پرسش‌ها این است که موضوع انتخابی شما چقدر ظرفیت و جای کار دارد؟ برای درک بهتر، علم را می‌توان به یک درخت تشبیه کرد و هر میوه‌اش را، یک موضوع پژوهشی دانست. پژوهش‌گران معمولاً از پایین درخت شروع می‌کنند و نخست، میوه‌هایی را می‌چینند که در دسترس‌ترند. با گذشت زمان، این شاخه‌ها خالی می‌شوند و رسیدن به میوه‌های تازه، دشوارتر از قبل می‌شود. اما جذابیت گرایش بیوانفورماتیک در همین‌جاست؛ برخلاف بسیاری از شاخه‌های مهندسی کامپیوتر که سال‌هاست بخش بزرگی از مسائل آن‌ها بررسی شده، درخت بیوانفورماتیک هنوز پر از میوه‌های دست‌نخورده است. داده‌های زیستی هر روز افزایش می‌یابند و پرسش‌های علمی جدیدی در حال شکل‌گیری‌اند، پرسش‌هایی که منتظر ذهن‌های تازه برای پاسخ‌گویی‌اند.
به بیان ساده، شما امروز در نقطه‌ای ایستاده‌اید که شاخه‌های این درخت، پر از میوه‌های رسیده و در دسترس هستند؛ کافی است دست دراز کنید و نخستین پژوهش خود را آغاز کنید.
جایزهٔ نوبل شیمی با هوش مصنوعی؟!
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های علم زیست‌شناسی در نیم قرن گذشته، پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها تنها بر اساس توالی اسیدهای صآمینه بود. این مسئله که به «مسئلهٔ تاخوردگی پروتئینProtein Folding Problem» مشهور است، سال‌ها ذهن دانشمندان را به خود مشغول کرده بود؛ زیرا دانستن شکل فضایی پروتئین‌ها، کلید درک عملکرد آن‌ها و طراحی داروهای مؤثر محسوب می‌شود. در حالی‌که آزمایش‌های تجربی برای تعیین ساختار پروتئین‌ها هزینه‌بر، زمان‌بر و دشوار بودند، پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی امید تازه‌ای را زنده کردند. در سال ۲۰۲۰ میلادی، مدلی به نام AlphaFold از شرکت DeepMind موفق شد با دقتی چشمگیر ساختار هزاران پروتئین را تنها با استفاده از محاسبات پیش‌بینی کند؛ دستاوردی که به تعبیر بسیاری، «یکی از بزرگ‌ترین جهش‌های علمی قرن بیست‌ویکم» بود. اکنون و پس از دهه‌ها تلاش بی‌وقفه، جایزهٔ نوبل شیمی به پژوهش‌گرانی تعلق گرفته‌است که مسیر فهم و مدل‌سازی پروتئین‌ها را هموار کردند و راه را برای توسعهٔ AlphaFold و روش‌های مشابه گشودند. این جایزه نه‌تنها پاسداشت یک موفقیت علمی، بلکه یادآور این حقیقت است که مرز میان زیست‌شناسی و روش‌های محاسباتی هر روز کم‌رنگ‌تر می‌شود. جایی که الگوریتم‌ها می‌توانند اسرار حیات را بخوانند.
معرفی اساتید و درس‌های مرتبط
در دانشکدهٔ مهندسی کامپیوتر، گروهی از اساتید برجسته به‌صورت تخصصی در زمینۀ بیوانفورماتیک و حوزه‌های مرتبط با هوش مصنوعی و علوم دادهٔ زیستی فعالیت دارند و در کنار دانشجویان خود، پروژه‌های پژوهشی متنوعی را دنبال می‌کنند. از جملهٔ این اساتید می‌توان به دکتر شریفی زارچی (رئیس کمیتهٔ علمی المپیاد جهانی هوش مصنوعیInternational Olympiad in Artificial Intelligence (IOAI))، دکتر کوهی، دکتر رهبان و دکتر ربیعی اشاره کرد.
دانشجویان مقطع کارشناسی که به حوزهٔ بیوانفورماتیک و کاربردهای میان‌رشته‌ای آن علاقه‌مند هستند، می‌توانند با انتخاب تعدادی از دروس تخصصی مقطع کارشناسی ارشد، در این مسیر علمی گام بردارند. این دروس با هدف آشنایی عمیق‌تر دانشجویان با روش‌های محاسباتی در علوم زیستی ارائه می‌شوند و زمینهٔ مناسبی برای ورود به پروژه‌های پژوهشی فراهم می‌سازند.
از جمله دروس پیشنهادی مرتبط با این گرایش می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- یادگیری ماشین
- یادگیری ژرف
- مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک
- الگوریتم‌های بیوانفورماتیک
- بیوانفورماتیک ساختاری
- تحلیل تصاویر پزشکی
- پردازش زبان‌های طبیعی
- مدل‌های زبانی بزرگ
- طراحی محاسباتی دارو
- و ...
و در آخر، باید گفت بیوانفورماتیک، با تمام زیبایی‌ها و فرصت‌هایش، به افرادی صبور و خستگی‌ناپذیر نیاز دارد. اگرچه این ویژگی در هر حوزهٔ علمی ضروری است، اما جنس چالش در این‌جا متفاوت است. شما باید مسائل را از دنیای زیستی به دنیای الگوریتم‌ها و مدل‌ها منتقل کنید و راه‌حل‌هایتان نیز باید در نهایت در دنیای بیولوژیکی معنادار باشند. این امر مستلزم آن است که دانش خود را در حوزهٔ زیست‌شناسی گسترده‌تر و درک خود را از یادگیری ماشین، آمار و تحلیل داده‌ها عمیق‌تر سازید. فراموش نکنید که اگر قدم‌هایتان را در این مسیر با قلب‌تان بردارید، سختی‌های راه برایتان آسان‌تر خواهند شد.