هوش مصنوعی نتایج آزمایش‌ها را پیش‌بینی می‌کند

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

چگونه هوش مصنوعی آزمایش‌ها را برنامه‌ریزی و تحلیل می‌کند

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.

در یک مطالعه اخیر، ابزارهای هوش مصنوعی نتایج آزمایش‌های پیشنهادی در 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.

یک «همکار علمی» هوش مصنوعی ساخته شده بر پایه مدل زبان بزرگ گوگل، مکانیزم زیستی پیچیده‌ای در باکتری‌ها را دوباره کشف کرد: فرضیه برتر آن دقیقاً با فرآیند انتقال ژن تأییدشده تجربی مطابقت داشت.

— مطالعه تحقیقاتی گوگل

پژوهشگران در حال حاضر از هوش مصنوعی به عنوان «هم‌خلبان» علم استفاده می‌کنند. در یک نتیجه تاریخی، یک «همکار علمی» هوش مصنوعی ساخته شده بر پایه مدل زبان بزرگ گوگل، مکانیزم زیستی پیچیده‌ای در باکتری‌ها را دوباره کشف کرد: فرضیه برتر آن دقیقاً با فرآیند انتقال ژن تأییدشده تجربی مطابقت داشت. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به طور مستقل پاسخ صحیح به سوالی را ارائه داد که سال‌ها برای حل آن توسط دانشمندان انسانی صرف 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 بخشد».

به طور مشابه، تیمی به رهبری UCL نشان داد که مدل‌های زبان بزرگ عمومی (و مدل تخصصی «BrainGPT») می‌توانند نتایج مطالعات علوم اعصاب را با دقت بسیار بالاتری نسبت به دانشمندان علوم اعصاب انسانی پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها به طور متوسط ۸۱٪ موفقیت در انتخاب نتایج منتشرشده صحیح داشتند، در حالی که کارشناسان تنها ۶۳–۶۶٪ 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.

کشف علمی مبتنی بر هوش مصنوعی

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های علمی مختلف

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های علمی مختلف

هوش مصنوعی در فیزیک و شبیه‌سازی‌های پیشرفته

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

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 کرد. 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.

هوش مصنوعی در پیش‌بینی آزمایش‌های فیزیکی

اتوماسیون آزمایشگاه مبتنی بر هوش مصنوعی

اتوماسیون آزمایشگاه حوزه دیگری است که پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی در آن تحول‌آفرین است. دانشمندان کارخانه‌های کاملاً خودکار «کشف» را تصور می‌کنند که در آن ربات‌ها آزمایش‌ها را اجرا کرده و هوش مصنوعی نتایج را تحلیل می‌کند. پژوهشگران UNC-Chapel Hill توضیح می‌دهند 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-آزمون-تحلیل بسیار سریع‌تر و تطبیقی می‌شود: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند آزمایش بعدی را پیشنهاد دهند، شرایط را در زمان واقعی بهینه کنند و حتی کل کمپین‌های آزمایشی را برنامه‌ریزی کنند. برای مثال، تیم UNC اشاره می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند ترکیبات یا مواد جدید امیدوارکننده را شناسایی کند و عملاً به دانشمندان نشان دهد کجا باید جستجو کنند.

اتوماسیون آزمایشگاه مبتنی بر هوش مصنوعی

مزایای هوش مصنوعی برای تحقیقات علمی

پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای گسترده‌ای برای علم دارد. این فناوری می‌تواند با محدود کردن گزینه‌های آزمایشی کشف‌ها را تسریع کند، با حذف آزمایش‌های بی‌فایده هزینه‌ها را کاهش دهد و الگوهای ظریفی را کشف کند که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند.

ابزارهایی مانند AlphaFold2 از DeepMind قبلاً زیست‌شناسی را با پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها متحول کرده‌اند: AlphaFold2 ساختار سه‌بعدی تقریباً تمام ۲۰۰ میلیون پروتئین شناخته‌شده را با دقت مدل‌سازی کرد.

— تحقیقات DeepMind

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 عملکرد بهتری نسبت به روش‌های دیگر در شناسایی سایت‌های اتصال فلز دارد. این امر تحقیقات در محصولات زیست‌انرژی را با مشخص کردن ژن‌های مورد مطالعه برای جذب مواد مغذی تسریع می‌کند.

هوش مصنوعی در تسریع کشف علمی

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 با الگوهای موجود در ادبیات علمی مطابقت دارد».

چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها

آینده هوش مصنوعی در طراحی آزمایش‌ها

نگاهی به آینده، هوش مصنوعی و آزمایش‌ها به طور فزاینده‌ای در هم تنیده خواهند شد. دانشمندان در حال توسعه «مدل‌های پایه» متناسب با حوزه‌های علمی (با استفاده از داده‌های فیزیک، شیمی یا ژنومیک) هستند تا بتوانند بهتر نتایج را پیش‌بینی کرده و حتی طراحی‌های نوآورانه آزمایش را پیشنهاد دهند.

با انجام بهینه‌سازی در شبیه‌سازی، تیم‌ها می‌توانند آزمایش‌ها را قبل از دست زدن به پیپت یا لیزر بهینه کنند. هدف یک چرخه کاری پژوهشی ترکیبی است: هوش مصنوعی به سرعت فرضیه‌ها و مسیرهای امیدوارکننده را محدود می‌کند و دانشمندان انسانی شهود و بینش را برای کاوش در ناشناخته‌ها به ارمغان می‌آورند.

آینده هوش مصنوعی در طراحی آزمایش‌ها

اگر به خوبی انجام شود، این همکاری می‌تواند سرعت کشف را دو تا سه برابر کند و به چالش‌های بزرگ از مواد انرژی تجدیدپذیر تا پزشکی شخصی‌سازی شده بپردازد.

هوش مصنوعی «ابزاری قدرتمند در زرادخانه شما» خواهد شد که به دانشمندان کمک می‌کند مؤثرترین آزمایش‌ها را طراحی کرده و مرزهای جدیدی را باز کنند.

— اجماع جامعه پژوهشی