L'intreccio tra risultati della ricerca scientifica e tecnologia del linguaggio della Scuola di Informatica dell'Università di Pechino
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Esistono connessioni inestricabili ma meno intuitive tra questo risultato e la tecnologia linguistica, in particolare la traduzione automatica.
Innanzitutto, dal punto di vista tecnico, entrambi si basano su big data e algoritmi avanzati. Il team del professor Zhang Ming utilizza una grande quantità di dati per la formazione nella ricerca e nello sviluppo di farmaci contro il cancro, il che è simile all'uso di enormi corpora nella traduzione automatica per ottimizzare gli effetti di traduzione. La traduzione automatica analizza e apprende da un gran numero di testi in diverse lingue per stabilire corrispondenze tra le lingue, ottenendo così una traduzione accurata. Allo stesso modo, nella ricerca e nello sviluppo di farmaci, l’analisi e l’elaborazione di grandi quantità di dati sull’attività biologica possono aiutare a scoprire potenziali bersagli e meccanismi d’azione dei farmaci.
In secondo luogo, in termini di pensiero innovativo, entrambi devono superare i modelli di pensiero tradizionali. Nel campo della traduzione automatica vengono costantemente proposti nuovi modelli e algoritmi per migliorare l’accuratezza e la fluidità della traduzione. Nella ricerca e nello sviluppo di farmaci antitumorali, il team del professor Zhang Ming deve anche uscire dal quadro intrinseco ed esplorare nuovi percorsi e metodi di ricerca. Questa comunanza di pensiero innovativo consente alla ricerca in diversi campi di ottenere progressi rivoluzionari.
Inoltre, dal punto di vista degli scenari applicativi, sebbene la traduzione automatica e la ricerca e lo sviluppo di farmaci antitumorali possano sembrare non correlati, sono entrambi impegnati a risolvere problemi pratici e a portare comodità e benessere nella vita delle persone. La traduzione automatica abbatte le barriere linguistiche e promuove la comunicazione e la cooperazione globale, mentre la ricerca e lo sviluppo di farmaci antitumorali portano speranza di sopravvivenza e una migliore qualità di vita a innumerevoli pazienti.
Inoltre, ci sono somiglianze tra i due in termini di collaborazione interdisciplinare. La traduzione automatica richiede spesso la combinazione di conoscenze e metodi provenienti da più discipline come la linguistica, l’informatica, la statistica, ecc. Allo stesso modo, la ricerca e lo sviluppo di farmaci antitumorali richiedono anche la collaborazione di biologia, chimica, medicina e altre discipline. Questo modello di cooperazione interdisciplinare aiuta a integrare risorse superiori in diversi campi e a promuovere lo sviluppo approfondito della ricerca.
Tuttavia, non possiamo ignorare le differenze tra i due. La traduzione automatica si concentra principalmente sulla conversione e sulla trasmissione della lingua e i suoi risultati possono essere ampiamente utilizzati e diffusi in un istante. La ricerca e lo sviluppo di farmaci antitumorali richiedono una lunga e rigorosa sperimentazione clinica e un processo di approvazione prima di poter realmente apportare benefici ai pazienti. Ma è questa differenza che ci permette di vedere la diversità e la complessità del campo tecnologico.
In breve, anche se i risultati della ricerca del team del professor Zhang Ming della Facoltà di Informatica dell'Università di Pechino sembrano lontani dalla traduzione automatica, hanno potenziali connessioni e valore di riferimento reciproco in termini di tecnologia, pensiero, applicazione e cooperazione. Queste connessioni e valori non solo arricchiscono la nostra comprensione dello sviluppo scientifico e tecnologico, ma forniscono anche nuove idee e direzioni per la futura ricerca innovativa.