Jak AI předpovídá výsledky experimentů a pomáhá tak zkrátit dobu výzkumu, snížit náklady a zvýšit efektivitu? Pojďme se podrobněji seznámit s INVIAI v tomto článku!

Jak AI plánuje a analyzuje experimenty

Umělá inteligence (AI) mění způsob, jakým vědci plánují a interpretují experimenty. Díky učení se vzorcům z obrovského množství dat – od vědeckých publikací až po výstupy simulací – mohou AI modely předpovídat pravděpodobné výsledky nových experimentů.

Například velké jazykové modely (LLM) trénované na vědecké literatuře dokázaly „destilovat vzory“, které jim umožňují předpovídat vědecké výsledky s nadlidskou přesností.

V jedné nedávné studii AI nástroje správně předpověděly výsledky navržených neurovědeckých experimentů mnohem častěji než lidské odborníky. Tyto AI-poháněné předpovědi slibují snížení pokusů a omylů, čímž šetří čas a zdroje v laboratoři.

Výzkumníci již používají AI jako „spolupilota“ vědy. V průlomovém výsledku AI „spolu-vědec“ založený na LLM od Google Research znovuobjevil složitý biologický mechanismus u bakterií: jeho nejvýše hodnocená hypotéza přesně odpovídala experimentálně potvrzenému procesu přenosu genů. Jinými slovy, AI samostatně navrhla správnou odpověď na otázku, kterou lidským vědcům trvalo roky vyřešit.

Autoři závěrem uvádějí, že taková AI může působit „nejen jako nástroj, ale jako tvůrčí motor, který urychluje objevování“.

Podobně tým vedený UCL ukázal, že obecné LLM (a specializovaný model „BrainGPT“) dokázaly předpovědět výsledky neurovědeckých studií s mnohem vyšší přesností než lidské neurovědce. LLM dosahovaly průměrné úspěšnosti 81 % při výběru správných publikovaných výsledků, zatímco odborníci pouze 63–66 %. To naznačuje, že AI dokáže identifikovat vzory v literatuře a vytvářet předvídavé předpovědi přesahující pouhé vyhledávání faktů.

Využití AI v různých vědeckých oborech

Biologie

AI dosahuje pokroků v mnoha oborech. V biologii byl vyvinut nový základní model trénovaný na datech z více než milionu buněk, který se naučil „gramatiku“ genové exprese. Dokáže předpovědět, které geny budou aktivní v jakémkoli typu lidské buňky, a jeho předpovědi úzce odpovídaly laboratorním měřením.

V jedné ukázce AI správně předpověděla, jak dědičné mutace leukémie narušují regulační síť buňky – předpověď, která byla později potvrzena experimenty.

Chemie

V chemii vyvinuli výzkumníci z MIT model nazvaný FlowER, který předpovídá výsledky chemických reakcí realističtěji díky uplatnění fyzikálních omezení (například zachování hmoty a elektronů). Tato AI respektující omezení výrazně zlepšila přesnost a spolehlivost předpovědí produktů reakcí.

AI platformy jako IBM RXN pro chemii rovněž využívají hluboké učení k mapování „chemického jazyka“ a předpovídání výsledků reakcí, což chemikům umožňuje objevovat nové reakce mnohem rychleji než metodou pokus-omyl.

Materiálové vědy

V materiálových vědách jsou vyvíjeny nové základní AI modely (například Microsoft MatterGen/MatterSim), které jsou trénovány na datech o atomech a molekulách, aby mohly předpovídat chování nových materiálů ještě před provedením experimentu.

AI ve fyzice a pokročilých simulacích

Fyzikálně informovaný AI model úspěšně předpověděl výsledek fúzního experimentu. Například vědci z Lawrence Livermore National Lab použili AI rámec k předpovědi úspěchu fúzního zapálení s předstihem několika dnů. Jejich model, trénovaný na tisících simulací a minulých experimentech, předpověděl více než 70% pravděpodobnost dosažení zapálení (čistý energetický zisk) ještě před samotným experimentem.

Po experimentu skutečný výtěžek neutronů spadal do rozsahu předpovězeného AI, což dokazuje, že AI dokáže poskytovat spolehlivé pravděpodobnostní předpovědi složitých fyzikálních experimentů.

Tento přístup – kombinující AI s fyzikální simulací – nejenže přinesl správnou předpověď, ale také kvantifikoval nejistoty, což pomáhá vědcům při hodnocení rizik experimentu. Podobně v oblasti výzkumu gravitačních vln AI navrhla nové konfigurace interferometrů (například přidání optické dutiny o délce kilometru) ke zvýšení citlivosti detektorů – objevy, které lidským inženýrům unikly.

Automatizace laboratoří řízená AI

Automatizace laboratoří je další oblastí, kde předpovědi AI znamenají průlom. Vědci si představují plně automatizované „továrny na objevování“, kde roboti provádějí experimenty a AI analyzuje výsledky. Výzkumníci z UNC-Chapel Hill popisují, jak mobilní roboti mohou provádět chemické experimenty nepřetržitě, bez únavy, a realizovat přesné protokoly mnohem konzistentněji než lidé.

Tito roboti generují obrovská datová soubor, která AI okamžitě prohledává kvůli vzorům a anomáliím.

V této vizi se klasický cyklus navrhování-výroby-testování-analýzy stává mnohem rychlejším a adaptivním: AI modely by mohly navrhovat další experiment, optimalizovat podmínky v reálném čase a dokonce plánovat celé experimentální kampaně. Například tým z UNC uvádí, že AI by mohla identifikovat slibné nové sloučeniny nebo materiály k testování, efektivně ukazovat vědcům, kam se zaměřit dál.

Automatizací rutinních úkolů jsou výzkumníci uvolněni k řešení vyšších otázek, zatímco AI se soustředí na nejvíce informativní experimenty.

Výhody AI pro vědecký výzkum

Předpovědi řízené AI přinášejí vědě obrovské výhody. Mohou urychlit objevování tím, že zúží výběr experimentů, snížit náklady eliminací zbytečných pokusů a odhalit jemné vzory, které by lidé mohli přehlédnout. Nástroje jako DeepMind AlphaFold2 již revolučně změnily biologii tím, že předpovídají struktury proteinů: AlphaFold2 přesně modeloval 3D strukturu téměř všech zhruba 200 milionů proteinů známých vědě.

To znamená, že experimentátoři tráví mnohem méně času náročnými rentgenovými nebo kryo-EM studiemi a mohou se soustředit na nové proteiny.

Podobně model ESMBind z Brookhaven Lab předpovídá, jak rostlinné proteiny vážou kovové ionty (například zinek nebo železo) a překonává jiné metody při identifikaci míst vázání kovů. To urychluje výzkum bioenergetických plodin tím, že ukazuje, které geny studovat pro příjem živin.

Ve všech případech AI slouží jako silný filtrační nástroj: z obrovského experimentálního „prostorů hledání“ vybírá menší množinu pravděpodobných výsledků nebo kandidátů.

Výzvy a omezení AI

Tyto pokroky však také vyvolávají nové otázky. Skutečnost, že AI dokáže mnoho výsledků tak dobře předpovědět, naznačuje, že vědecké poznatky často následují známé vzory. Jak poznamenávají výzkumníci z UCL, „velká část vědy není skutečně nová, ale odpovídá existujícím vzorům“ v literatuře.

To znamená, že AI vyniká v rutinních nebo postupných objevech, ale může mít potíže s opravdu bezprecedentními jevy.

Odborníci varují, že lidská kreativita a kritické myšlení zůstávají nezbytné: doporučení AI vyžadují pečlivé experimentální ověření. Existují také výzvy spojené s datovou zaujatostí (AI zná jen to, co viděla) a přehnanou důvěrou (modely mohou být chybné, pokud jsou použity mimo rozsah svého tréninku). Přesto se zdá, že přínosy převažují nad riziky: předpovědi AI již vedly k publikovaným průlomům v biologii, chemii a fyzice.

Budoucnost AI v návrhu experimentů

Do budoucna se AI a experimenty budou stále více prolínat. Vědci vyvíjejí „základní modely“ přizpůsobené vědeckým oborům (využívající fyziku, chemii nebo genomická data), aby lépe předpovídaly výsledky a dokonce navrhovaly inovativní experimentální postupy.

V blízké budoucnosti si výzkumníci představují, že do AI nástroje zadají navržený experiment a obdrží pravděpodobnostní rozdělení možných výsledků.

Iterací v digitálním prostředí by týmy mohly optimalizovat experimenty ještě před tím, než sáhnou po pipetě nebo laseru. Cílem je hybridní výzkumný proces: AI rychle zužuje slibné hypotézy a cesty, zatímco lidscí vědci přinášejí intuici a vhled k objevování neznámého.

>>> Prozkoumejte více: AI analyzuje experimentální data

Pokud bude tento partnerský vztah dobře fungovat, může zdvojnásobit až ztrojnásobit tempo objevování a pomoci řešit velké výzvy od materiálů pro obnovitelnou energii až po personalizovanou medicínu.

Jak jeden výzkumník uvedl, AI se stane „mocným nástrojem ve vašem arzenálu“, který pomůže vědcům navrhovat nejúčinnější experimenty a otevírat nové obzory.