כיצד AI חוזה תוצאות ניסויים כדי לקצר את זמן המחקר, להפחית עלויות ולשפר את היעילות? בואו נגלה פרטים נוספים עם INVIAI במאמר זה!

כיצד AI מתכנן ומנתח ניסויים

בינה מלאכותית (AI) משנה את האופן שבו מדענים מתכננים ומפרשים ניסויים. על ידי למידת דפוסים מתוך כמויות עצומות של נתונים – ממאמרי מחקר ועד תוצאות סימולציות – מודלים של AI יכולים לחזות את התוצאות הסבירות של ניסויים חדשים.

לדוגמה, מודלים לשוניים גדולים (LLMs) שאומנו על ספרות מדעית הוכיחו כי הם מסוגלים ל"לעבד דפוסים" שמאפשרים להם לחזות תוצאות מדעיות בדיוק על-אנושי.

במחקר עדכני אחד, כלים מבוססי AI חזו נכונה את תוצאות ניסויים מוצעים בתחום הנוירולוגיה בתדירות גבוהה יותר מאשר מומחים אנושיים. תחזיות אלו שמונעות על ידי AI מבטיחות להפחית ניסויים של ניסיון וטעייה, ולחסוך זמן ומשאבים במעבדה.

חוקרים כבר משתמשים ב-AI כ"שותף טייס" במדע. בתוצאה פורצת דרך, “שותף-מדען” מבוסס על מודל LLM של Google Research גילה מחדש מנגנון ביולוגי מורכב בחיידקים: ההשערה המדורגת בראש הרשימה שלו התאימה בדיוק לתהליך העברת גנים שאושר בניסוי. במילים אחרות, ה-AI הציע באופן עצמאי את התשובה הנכונה לשאלה שלקחה למדענים שנים לפתור.

המחברים מסכמים כי AI כזה יכול לפעול "לא רק ככלי אלא כמנוע יצירתי, שמאיץ את הגילוי".

בדומה לכך, צוות בראשות UCL הראה כי מודלים לשוניים כלליים (וגם מודל מיוחד בשם “BrainGPT”) יכולים לחזות תוצאות מחקרים בנוירולוגיה בדיוק גבוה בהרבה מזה של נוירולוגים אנושיים. המודלים השיגו שיעור הצלחה ממוצע של 81% בזיהוי התוצאות המתפרסמות הנכונות, בעוד המומחים הגיעו רק ל-63–66%. זה מצביע על כך ש-AI מסוגל לזהות דפוסים בספרות ולבצע תחזיות מתקדמות מעבר לחיפוש עובדות בלבד.

יישומי AI בתחומי המדע השונים

ביולוגיה

AI עושה התקדמות משמעותית בתחומים רבים. בביולוגיה, מודל יסוד חדש אומן על נתונים מיותר ממיליון תאים ולמד את "הדקדוק" של ביטוי גנים. הוא יכול לחזות אילו גנים יהיו פעילים בכל סוג תא אנושי, ותחזיותיו התאימו במדויק למדידות במעבדה.

בהדגמה אחת, ה-AI חזה נכונה כיצד מוטציות לוקמיה תורשתיות משבשות את רשת הבקרה של התא – תחזית שאושרה מאוחר יותר בניסויים.

כימיה

בכימיה, חוקרים ב-MIT פיתחו מודל בשם FlowER שמחזיק תחזיות תוצאות תגובות כימיות באופן ריאליסטי יותר על ידי אכיפת מגבלות פיזיקליות (כמו שימור מסה ואלקטרונים). AI המודע למגבלות אלו שיפר משמעותית את הדיוק והאמינות בתחזיות תוצרי התגובה.

פלטפורמות AI כמו RXN של IBM לכימיה משתמשות גם הן בלמידה עמוקה כדי למפות "שפת כימיה" ולחזות תוצאות תגובות, ועוזרות לכימאים לחקור תגובות חדשות מהר יותר משמעותית משיטות ניסיון וטעייה.

מדעי החומרים

במדעי החומרים, מודלים מתקדמים של AI (כגון MatterGen/MatterSim של מיקרוסופט) מאומנים על נתונים אודות אטומים ומולקולות כדי לחזות כיצד חומרים חדשים יתנהגו לפני ביצוע ניסוי כלשהו.

AI בפיזיקה וסימולציות מתקדמות

מודל AI המבוסס על ידע פיזיקלי חזה בהצלחה את תוצאות ניסוי היתוך גרעיני. לדוגמה, מדענים במעבדת לורנס ליברמור השתמשו במסגרת מבוססת AI כדי לחזות את הצלחת ירי היתוך ימים מראש. המודל שלהם, שאומן על אלפי סימולציות וניסויים קודמים, חזה סיכוי של מעל 70% להשגת היתוך (רווח אנרגטי) לפני ביצוע הניסוי.

לאחר הירי, התפוקה בפועל של נייטרונים הייתה בטווח התחזיות של ה-AI, מה שמראה כי AI יכול לספק תחזיות הסתברותיות אמינות לניסויים פיזיקליים מורכבים.

גישה זו – המשלבת AI עם סימולציות פיזיקליות – לא רק סיפקה תחזית נכונה אלא גם כמתה את אי-הוודאויות, והנחתה את החוקרים בהערכת סיכוני הניסוי. בדומה לכך, במחקר גלי כבידה, AI אף תכנן תצורות חדשות של אינטרפרומטרים (כגון הוספת חלל אופטי בקנה מידה קילומטרי) לשיפור הרגישות של הגלאי – תגליות שהמהנדסים האנושיים פספסו.

אוטומציה במעבדות מונעת AI

אוטומציה במעבדות היא תחום נוסף שבו תחזיות AI משנות את המשחק. מדענים מדמיינים "מפעלי גילוי" אוטומטיים לחלוטין שבהם רובוטים מבצעים ניסויים ו-AI מנתח את התוצאות. חוקרים מאוניברסיטת צפון קרוליינה בצ'אפל היל מתארים כיצד רובוטים ניידים יכולים לבצע ניסויים כימיים ברצף, ללא עייפות, תוך ביצוע פרוטוקולים מדויקים בעקביות גבוהה בהרבה מבני אדם.

רובוטים אלו מייצרים מאגרי נתונים עצומים ש-AI יכול לסרוק מיידית כדי לזהות דפוסים וחריגות.

בחזון זה, מחזור התכנון-ביצוע-בדיקה-ניתוח הקלאסי הופך למהיר וגמיש הרבה יותר: מודלי AI יכולים להציע את הניסוי הבא, לאופטם את התנאים בזמן אמת, ואפילו לתכנן קמפיינים ניסויים שלמים. לדוגמה, צוות UNC מציין כי AI יכול לזהות תרכובות או חומרים חדשים מבטיחים לבדיקה, ולהכווין את המדענים לאן לפנות הלאה.

באוטומציה של משימות שגרתיות, החוקרים משתחררים לשאול שאלות ברמה גבוהה יותר, בעוד ה-AI מתמקד בניסויים המידעיים ביותר.

היתרונות של AI למחקר מדעי

תחזיות מונעות AI מביאות יתרונות עצומים למדעים. הן יכולות להאיץ גילויים על ידי צמצום אפשרויות ניסוי, להפחית עלויות על ידי ביטול ניסויים חסרי תועלת, ולחשוף דפוסים עדינים שבני אדם עלולים לפספס. כלים כמו AlphaFold2 של DeepMind כבר חוללו מהפכה בביולוגיה על ידי חיזוי מבני חלבונים: AlphaFold2 דגם במדויק את המבנה התלת-ממדי של כמעט כל כ-200 מיליון החלבונים הידועים למדע.

משמעות הדבר היא שמבצעים ניסויים מבלים פחות זמן במחקרים מעייפים של קרני רנטגן או קריו-EM ויכולים להתמקד בחלבונים חדשים.

בדומה לכך, מודל ESMBind של מעבדת ברוקהייבן חוזה כיצד חלבוני צמחים קושרים יוני מתכת (כגון אבץ או ברזל) ומתעלה על שיטות אחרות בזיהוי אתרי קשירת מתכות. זה מזרז מחקר בגידולי ביואנרגיה על ידי זיהוי הגנים שיש ללמוד לקליטת חומרים מזינים.

בכל המקרים, AI משמש ככלי סינון עוצמתי: הוא מצמצם את "מרחב החיפוש" הניסויי העצום למערך קטן יותר של תוצאות או מועמדים בעלי סבירות גבוהה.

אתגרים ומגבלות של AI

עם זאת, ההתקדמות הזו מעלה גם שאלות חדשות. העובדה ש-AI יכול לחזות תוצאות רבות כל כך טוב מרמזת כי ממצאים מדעיים רבים עוקבים אחר דפוסים מוכרים. כפי שחוקרי UCL מציינים, "חלק גדול מהמדע אינו חדש באמת, אלא מתאים לדפוסים קיימים" בספרות.

משמעות הדבר היא ש-AI מצטיין בגילויים שגרתיים או הדרגתיים, אך עשוי להתקשות בתופעות חסרות תקדים באמת.

מומחים מזהירים כי יצירתיות וחשיבה ביקורתית אנושית נשארות חיוניות: המלצות AI דורשות אימות ניסויי קפדני. קיימים גם אתגרים של הטיית נתונים (AI יודע רק את מה שראה) ותחושת ביטחון מופרזת (מודלים עלולים לטעות כאשר דוחפים אותם מעבר לאימון). עם זאת, היתרונות נראים עולים על הסיכונים: תחזיות AI כבר הובילו לפריצות דרך שפורסמו בביולוגיה, כימיה ופיזיקה.

עתיד ה-AI בתכנון ניסויים

בהסתכלות קדימה, AI וניסויים יהפכו להיות משולבים יותר ויותר. מדענים מפתחים "מודלי יסוד" המותאמים לתחומי מדע ספציפיים (באמצעות פיזיקה, כימיה או נתוני גנום) כדי שיוכלו לחזות תוצאות טוב יותר ואפילו להציע עיצובים חדשניים לניסויים.

בעתיד הקרוב, חוקרים מדמיינים להזין ניסוי מוצע לכלי AI ולקבל בחזרה התפלגות הסתברותית של תוצאות אפשריות.

על ידי איטרציה במרחב הדיגיטלי, צוותים יוכלו לאופטם ניסויים לפני שנוגעים במיקרופיפטה או בלייזר. המטרה היא זרימת עבודה מחקרית משולבת: AI מצמצם במהירות השערות ודרכים מבטיחות, והמדענים האנושיים מביאים אינטואיציה ותובנות לחקור את הלא נודע.

>>> גלו עוד: בינה מלאכותית מנתחת נתונים ניסיוניים

כאשר השותפות הזו מתבצעת היטב, היא יכולה להכפיל או לשלש את קצב הגילוי, ולהתמודד עם אתגרים גדולים מחומרי אנרגיה מתחדשת ועד רפואה מותאמת אישית.

כפי שאמר אחד החוקרים, AI יהפוך ל"כלי עוצמתי בארסנל שלך" שיעזור למדענים לתכנן את הניסויים היעילים ביותר ולפתוח גבולות חדשים.