چگونه هوش مصنوعی نتایج آزمایش‌ها را پیش‌بینی می‌کند تا به کوتاه‌تر شدن زمان پژوهش، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری کمک کند؟ بیایید با INVIAI در این مقاله جزئیات بیشتری را بررسی کنیم!

چگونگی برنامه‌ریزی و تحلیل آزمایش‌ها توسط هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) در حال تحول نحوه برنامه‌ریزی و تفسیر آزمایش‌ها توسط دانشمندان است. با یادگیری الگوها از حجم عظیمی از داده‌ها – از مقالات پژوهشی تا خروجی‌های شبیه‌سازی – مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند نتایج محتمل آزمایش‌های جدید را پیش‌بینی کنند.

برای مثال، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که بر اساس ادبیات علمی آموزش دیده‌اند، نشان داده‌اند که می‌توانند «الگوها را استخراج کنند» و نتایج علمی را با دقتی فراتر از توان انسان پیش‌بینی نمایند.

در یک مطالعه اخیر، ابزارهای هوش مصنوعی نتایج آزمایش‌های پیشنهادی در حوزه علوم اعصاب را بسیار بیشتر از کارشناسان انسانی به درستی پیش‌بینی کردند. این پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی وعده کاهش آزمون و خطا و صرفه‌جویی در زمان و منابع آزمایشگاهی را می‌دهند.

پژوهشگران هم‌اکنون از هوش مصنوعی به عنوان «همیار» در علم استفاده می‌کنند. در یک نتیجه برجسته، یک «هم‌دانشمند» مبتنی بر مدل زبانی بزرگ گوگل، مکانیزم پیچیده زیستی در باکتری‌ها را بازکشف کرد: فرضیه برتر آن دقیقا با فرآیند انتقال ژن تأیید شده تجربی مطابقت داشت. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به‌طور مستقل پاسخ صحیح سوالی را ارائه داد که سال‌ها برای حل آن توسط دانشمندان انسانی تلاش شده بود.

نویسندگان نتیجه می‌گیرند که چنین هوش مصنوعی می‌تواند «نه تنها به عنوان ابزاری بلکه به عنوان موتور خلاقیت عمل کند و کشف را تسریع نماید».

به همین ترتیب، تیمی به رهبری دانشگاه کالج لندن نشان داد که مدل‌های زبانی عمومی (و مدل تخصصی «BrainGPT») می‌توانند نتایج مطالعات علوم اعصاب را با دقت بسیار بالاتری نسبت به دانشمندان علوم اعصاب پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها به طور متوسط ۸۱٪ موفقیت در انتخاب نتایج منتشر شده صحیح داشتند، در حالی که کارشناسان تنها ۶۳ تا ۶۶ درصد موفق بودند. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای ادبیات علمی را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های آینده‌نگرانه فراتر از جستجوی صرف حقایق ارائه دهد.

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های علمی مختلف

زیست‌شناسی

هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه‌ها پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. در زیست‌شناسی، یک مدل پایه جدید بر اساس داده‌های بیش از یک میلیون سلول آموزش دیده و «گرامر» بیان ژن را یاد گرفته است. این مدل می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام ژن‌ها در هر نوع سلول انسانی فعال خواهند بود و پیش‌بینی‌های آن با اندازه‌گیری‌های آزمایشگاهی به‌طور دقیق مطابقت دارد.

در یک نمونه نمایشی، هوش مصنوعی به درستی پیش‌بینی کرد که چگونه جهش‌های ارثی لوسمی شبکه تنظیمی سلول را مختل می‌کنند – پیش‌بینی‌ای که بعدها توسط آزمایش‌ها تأیید شد.

شیمی

در شیمی، پژوهشگران MIT مدلی به نام FlowER توسعه داده‌اند که نتایج واکنش‌های شیمیایی را با دقت بیشتری پیش‌بینی می‌کند، زیرا محدودیت‌های فیزیکی مانند حفظ جرم و الکترون‌ها را رعایت می‌کند. این هوش مصنوعی آگاه به محدودیت‌ها دقت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی محصولات واکنش را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است.

پلتفرم‌هایی مانند RXN for Chemistry شرکت IBM نیز با استفاده از یادگیری عمیق «زبان شیمیایی» را نقشه‌برداری کرده و نتایج واکنش‌ها را پیش‌بینی می‌کنند، که به شیمیدان‌ها کمک می‌کند واکنش‌های جدید را بسیار سریع‌تر از روش‌های آزمون و خطا کشف کنند.

علم مواد

در علم مواد، مدل‌های پایه نوظهور هوش مصنوعی (مانند MatterGen/MatterSim مایکروسافت) بر اساس داده‌های اتم‌ها و مولکول‌ها آموزش دیده‌اند تا بتوانند رفتار مواد جدید را پیش از انجام هر آزمایش پیش‌بینی کنند.

هوش مصنوعی در فیزیک و شبیه‌سازی‌های پیشرفته

یک مدل هوش مصنوعی مبتنی بر دانش فیزیک با موفقیت نتیجه یک آزمایش همجوشی را پیش‌بینی کرد. برای مثال، دانشمندان آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور از چارچوبی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کردند تا موفقیت شلیک همجوشی را چند روز پیش از انجام آزمایش پیش‌بینی کنند. مدل آن‌ها که بر اساس هزاران شبیه‌سازی و آزمایش‌های گذشته آموزش دیده بود، بیش از ۷۰٪ احتمال رسیدن به شعله‌ور شدن (کسب انرژی خالص) را پیش‌بینی کرد.

پس از شلیک، میزان نوترون واقعی در محدوده پیش‌بینی شده توسط هوش مصنوعی قرار گرفت که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های احتمالاتی قابل اعتماد برای آزمایش‌های پیچیده فیزیکی ارائه دهد.

این رویکرد – ترکیب هوش مصنوعی با شبیه‌سازی فیزیکی – نه تنها پیش‌بینی صحیحی ارائه داد بلکه عدم قطعیت‌ها را نیز کمّی کرد و به پژوهشگران در ارزیابی ریسک آزمایش کمک نمود. به همین ترتیب، در تحقیقات امواج گرانشی، هوش مصنوعی حتی پیکربندی‌های نوآورانه‌ای برای تداخل‌سنج‌ها طراحی کرده است (مانند افزودن یک حفره نوری به طول کیلومتر) تا حساسیت آشکارساز را بهبود بخشد – کشفیاتی که مهندسان انسانی از آن غافل مانده بودند.

اتوماسیون آزمایشگاهی مبتنی بر هوش مصنوعی

اتوماسیون آزمایشگاهی حوزه دیگری است که پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی در آن تحول‌آفرین است. دانشمندان آینده‌ای را تصور می‌کنند که در آن «کارخانه‌های کشف» کاملاً خودکار باشند، جایی که ربات‌ها آزمایش‌ها را اجرا کرده و هوش مصنوعی نتایج را تحلیل می‌کند. پژوهشگران دانشگاه کارولینای شمالی در چپل هیل توضیح می‌دهند که چگونه ربات‌های متحرک می‌توانند آزمایش‌های شیمیایی را به طور مداوم و بدون خستگی انجام دهند و پروتکل‌های دقیق را بسیار پایدارتر از انسان‌ها اجرا کنند.

این ربات‌ها داده‌های عظیمی تولید می‌کنند که هوش مصنوعی می‌تواند فوراً برای یافتن الگوها و ناهنجاری‌ها اسکن کند.

در این چشم‌انداز، چرخه کلاسیک طراحی-ساخت-آزمایش-تحلیل بسیار سریع‌تر و تطبیق‌پذیر می‌شود: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند آزمایش بعدی را پیشنهاد دهند، شرایط را در زمان واقعی بهینه کنند و حتی کل کمپین‌های آزمایشی را برنامه‌ریزی نمایند. برای مثال، تیم UNC اشاره می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند ترکیبات یا مواد جدید و امیدوارکننده را شناسایی کند و عملاً به دانشمندان نشان دهد که کجا باید جستجو کنند.

با خودکارسازی وظایف روتین، پژوهشگران آزاد می‌شوند تا سوالات سطح بالاتری مطرح کنند، در حالی که هوش مصنوعی بر روی آزمایش‌های اطلاعاتی‌تر تمرکز می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی برای پژوهش‌های علمی

پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای گسترده‌ای برای علم دارد. این فناوری می‌تواند با محدود کردن گزینه‌های آزمایشی سرعت کشفها را افزایش دهد، هزینه‌ها را با حذف آزمایش‌های بی‌نتیجه کاهش دهد و الگوهای ظریفی را که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند، آشکار سازد. ابزارهایی مانند AlphaFold2 شرکت DeepMind پیش‌تر زیست‌شناسی را متحول کرده‌اند، زیرا ساختارهای پروتئینی را پیش‌بینی می‌کنند: AlphaFold2 ساختار سه‌بعدی تقریباً تمام حدود ۲۰۰ میلیون پروتئین شناخته شده در علم را با دقت مدل‌سازی کرده است.

این بدان معناست که آزمایشگران زمان کمتری را صرف مطالعات پرزحمت اشعه ایکس یا کرایو-EM می‌کنند و می‌توانند بر پروتئین‌های نوآورانه تمرکز کنند.

به طور مشابه، مدل ESMBind آزمایشگاه بروکهیون پیش‌بینی می‌کند که چگونه پروتئین‌های گیاهی یون‌های فلزی (مانند روی یا آهن) را متصل می‌کنند و در شناسایی سایت‌های اتصال فلز بهتر از روش‌های دیگر عمل می‌کند. این امر تحقیقات در زمینه محصولات زیست‌انرژی را با مشخص کردن ژن‌های مرتبط با جذب مواد مغذی تسریع می‌کند.

در همه موارد، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار غربالگری قدرتمند عمل می‌کند: فضای وسیع جستجوی آزمایشی را به مجموعه‌ای کوچک‌تر از نتایج یا گزینه‌های با احتمال بالا محدود می‌کند.

چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی

با این حال، این پیشرفت‌ها سوالات جدیدی را نیز مطرح می‌کنند. اینکه هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از نتایج را به این خوبی پیش‌بینی کند، نشان می‌دهد که یافته‌های علمی اغلب از الگوهای آشنا پیروی می‌کنند. همان‌طور که پژوهشگران UCL اشاره می‌کنند، «بخش زیادی از علم واقعاً نوآورانه نیست، بلکه مطابق با الگوهای موجود در ادبیات علمی است».

این بدان معناست که هوش مصنوعی در کشفیات روتین یا تدریجی بسیار موفق است اما ممکن است در مواجهه با پدیده‌های کاملاً بی‌سابقه دچار مشکل شود.

کارشناسان هشدار می‌دهند که خلاقیت و تفکر انتقادی انسانی همچنان حیاتی است: توصیه‌های هوش مصنوعی نیازمند اعتبارسنجی دقیق آزمایشی هستند. همچنین چالش‌هایی مانند سوگیری داده‌ها (هوش مصنوعی فقط آنچه را دیده می‌داند) و اعتماد بیش از حد (مدل‌ها ممکن است زمانی که فراتر از داده‌های آموزشی خود بروند اشتباه کنند) وجود دارد. با این حال، به نظر می‌رسد مزایا بیشتر از ریسک‌ها باشد: پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی تاکنون منجر به پیشرفت‌های منتشر شده در زیست‌شناسی، شیمی و فیزیک شده‌اند.

آینده هوش مصنوعی در طراحی آزمایش‌ها

نگاهی به آینده نشان می‌دهد که هوش مصنوعی و آزمایش‌ها بیش از پیش به هم پیوسته خواهند شد. دانشمندان در حال توسعه «مدل‌های پایه» ویژه حوزه‌های علمی (با استفاده از داده‌های فیزیک، شیمی یا ژنومیک) هستند تا بتوانند نتایج را بهتر پیش‌بینی کرده و حتی طراحی‌های نوآورانه آزمایش‌ها را پیشنهاد دهند.

در آینده نزدیک، پژوهشگران تصور می‌کنند که می‌توانند یک آزمایش پیشنهادی را وارد ابزار هوش مصنوعی کنند و توزیع احتمالاتی نتایج ممکن را دریافت نمایند.

با تکرار در فضای شبیه‌سازی، تیم‌ها می‌توانند آزمایش‌ها را پیش از دست زدن به پیپت یا لیزر بهینه کنند. هدف یک روند کاری پژوهشی ترکیبی است: هوش مصنوعی به سرعت فرضیات و مسیرهای امیدوارکننده را محدود می‌کند و دانشمندان انسانی با شهود و بینش خود به کشف ناشناخته‌ها می‌پردازند.

>>> برای مطالعه بیشتر: هوش مصنوعی داده‌های آزمایشی را تحلیل می‌کند

اگر این همکاری به خوبی انجام شود، می‌تواند سرعت کشف‌ها را دو تا سه برابر افزایش دهد و به حل چالش‌های بزرگ از مواد انرژی‌های تجدیدپذیر تا پزشکی شخصی‌سازی شده کمک کند.

همان‌طور که یکی از پژوهشگران گفته است، هوش مصنوعی «ابزاری قدرتمند در زرادخانه شما» خواهد شد که به دانشمندان کمک می‌کند مؤثرترین آزمایش‌ها را طراحی کرده و افق‌های جدیدی را بگشایند.