Malek Elsayyid是特拉华大学的一名研究生，正在攻读MBA和生物学博士学位。当她收到Lerner学院研究生学术项目经理Andrea Hartman描述即将开设的新课程《人工智能导论》的邮件时，她感到非常好奇。
“我知道当时人工智能已经成为一个非常热门的话题，而我对它一无所知，我一直对学习新事物很感兴趣，”她说。“我并没有什么具体的目标，只是想了解一下这个显然会彻底改变我们工作方式并对各个领域产生影响的技术。”
Elsayyid去年春天参加了由管理信息系统教授Harry Wang讲授的人工智能导论课，这门课展示了学生可以使用人工智能的各种方式。其中一个让她印象深刻的应用是让他们从零开始创作一首歌曲。
“不仅仅是用ChatGPT来生成歌词，还可以将歌词输入另一个AI网站，该网站会生成演唱和音乐元素，从而制作出一首完整的两分钟歌曲，”她说。“你甚至可以告诉它你想让这首歌有什么样的氛围。然后我们分享了各自创作的歌曲，每个人都玩得很开心。我觉得自己从未上过一门让学生们如此感兴趣、乐在其中并且不断探索极限的课程。”
由于这门课的成功以及学生们对学习更多关于人工智能及其不同应用的兴趣，Lerner学院又推出了另外两门课程：《人工智能与数据可视化》和《商业分析中的人工智能》。完成这三门课程的学生可以获得研究生证书。
在Kathryn Bender助理教授讲授的数据可视化课上，Elsayyid学到了确保数据集干净的重要性，以便生成不同类型图表。在Ming Zhao教授讲授的商业分析课上，她不得不思考如何训练人工智能，以及使用人工智能与常规回归模型的主要区别。
Elsayyid在秋季修完了这两门课程，并于12月成为特拉华大学第一个获得“商业生成式人工智能”研究生证书的学生。
Elsayyid目前正在进行一项关于蠕虫的研究，旨在表征一种蛋白质及其对细胞内信号传导的影响。她能够立即将所学的人工智能知识应用到这项研究中。
“我正在处理2022年收集的一组数据，很长时间以来我一直推迟分析这些图像，因为当时的技术还不成熟，”她说。“手动分析一张图像需要花费太多时间。所以当一款AI工具问世后，它使得图像分析变得更快捷。”
当Elsayyid和她的合作伙伴想要标记特定的蠕虫细胞时，他们会使用一段DNA，这段DNA通常会激活只存在于这些细胞中的分子。但他们修改了DNA，使其激活一种荧光绿色蛋白。这样，只有目标细胞会发出绿色荧光，研究人员可以很容易地识别并研究它们。
“有了这个AI工具，我可以训练它识别哪些荧光信号是真实的，哪些不是，从而使它更准确地标记我观察的细胞。然后我就可以查看这些细胞内的蛋白质定位，”她解释道。
Elsayyid需要非常精确地确定细胞的起始和终止位置，以确定蛋白质实际上是在细胞内部还是外部。
“这对这些数据来说是一个巨大的突破，”她说。“一旦我们发表了这篇论文，我认为我们将成为首次使用这种工具进行这一研究主题的人。这种类型的成像数据以前还没有做过。”
虽然Elsayyid使用的是蠕虫作为模型，但这种过程也发生在人体中，因此人们对此类细胞内信号传导机制作为早期诊断疾病的方法非常感兴趣。
“我们的血液中有这些信号，希望未来可以通过采集血样，分析其中的蛋白质，看看是否有肿瘤来源的蛋白质在体内传播，”她说。“这样就可以在不进行活检的情况下实现癌症等疾病的早期检测。这是个大目标，但在我们的实验室里，我们从事基础科学研究，希望能为诊断和医学带来重大突破。”
完成分析后，Elsayyid将开始撰写她的论文，预计在5月底或6月初提交。她希望能够找到一份既能运用她在人工智能方面的专业知识又能继续进行生物学研究的工作。
“我现在正在申请很多工作，很多职位都要求有AI经验。我不确定他们对生物学家的期望有多高，但能在简历上写明我除了拥有生物学博士学位外还获得了AI证书，这确实让我与众不同，”她说。“对AI的基本了解给了我一些优势。”
Elsayyid最近参加了一次在FinTech创新中心举行的演讲，演讲者是一家当地公司的代表，该公司正在使用AI开发针对不同靶点的抗体。一位计算机科学家和一位生物学家共同登台，承认他们对彼此领域的了解不多。
“似乎没有足够多的人处于计算机科学和生物学的交界处，能够促进两者之间的交流。这真的显示了拥有AI知识的人的重要性。我认为AI在生物学或化学领域的应用前景广阔，不仅限于商业或计算机科学，”Elsayyid说。
她希望找到一个能弥合这两个领域之间差距的职位。
“我希望能够在计算机科学家确定解决生物学问题的重要方面时提供咨询，并使用AI来回答这些问题，”她说。“我认为我是一个很好的沟通者，所以我的理想工作是向非生物学领域的人传达复杂的生物学概念，并开发工具来简化解决问题的过程。如果我们可以打破更多的壁垒，进行更多的跨学科合作，我相信我们可以取得更大的成就。”
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