Dengan perkembangan teknik ML yang semakin canggih, diharapkan bahwa tantangan yang ada saat ini dapat diatasi di masa mendatang. Peningkatan dalam hardware, seperti penggunaan GPU dan TPU untuk pemrosesan yang lebih cepat, serta pengembangan algoritma baru yang lebih efisien dan interpretatif, akan semakin memajukan penggunaan ML dalam studi in silico.
Integrasi ML dengan teknologi lain, seperti bioinformatika dan big data, juga akan membuka peluang baru dalam penelitian biomedis. Dengan kolaborasi antar disiplin ilmu, kita dapat berharap untuk melihat penemuan obat yang lebih cepat dan efektif, serta pemahaman yang lebih mendalam tentang mekanisme penyakit.
Kesimpulan yang dapat kita ambil dari kedua konsep ini yaitu Machine Learning menawarkan banyak potensi dalam studi in silico, mulai dari prediksi struktur protein hingga desain molekul obat. Meskipun menghadapi beberapa tantangan, kemajuan dalam teknologi dan algoritma ML terus mendorong batasan-batasan ini. Masa depan penggunaan ML dalam penelitian biomedis sangat menjanjikan, dan dengan pendekatan yang tepat, kita dapat mengharapkan terobosan besar dalam waktu dekat.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H