एआई प्रयोगात्मक परिणामों की भविष्यवाणी करता है

एआई प्रयोगात्मक परिणामों की भविष्यवाणी कैसे करता है ताकि शोध समय कम हो, लागत घटे और दक्षता बढ़े? आइए इस लेख में INVIAI के साथ और जानें!

एआई कैसे प्रयोगों की योजना बनाता है और उनका विश्लेषण करता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वैज्ञानिकों के प्रयोगों की योजना बनाने और व्याख्या करने के तरीके को बदल रही है। शोध पत्रों से लेकर सिमुलेशन आउटपुट तक विशाल डेटा से पैटर्न सीखकर, एआई मॉडल नए प्रयोगों के संभावित परिणामों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

एक हालिया अध्ययन में, एआई उपकरणों ने प्रस्तावित न्यूरोसाइंस प्रयोगों के परिणामों की मानव विशेषज्ञों की तुलना में कहीं अधिक बार सही भविष्यवाणी की। ये एआई-चालित पूर्वानुमान प्रयोगशाला में ट्रायल-एंड-एरर को कम कर समय और संसाधन बचाने का वादा करते हैं।

गूगल रिसर्च एलएलएम पर आधारित एक एआई "सह-वैज्ञानिक" ने बैक्टीरिया में एक जटिल जैविक तंत्र को पुनः खोजा: इसका शीर्षकित अनुमान बिल्कुल एक प्रयोगात्मक रूप से पुष्टि किए गए जीन ट्रांसफर प्रक्रिया से मेल खाता था।

— गूगल रिसर्च अध्ययन

शोधकर्ता पहले से ही विज्ञान के लिए एआई को "सह-पायलट" के रूप में उपयोग कर रहे हैं। एक महत्वपूर्ण परिणाम में, गूगल रिसर्च एलएलएम पर आधारित एक एआई "सह-वैज्ञानिक" ने बैक्टीरिया में एक जटिल जैविक तंत्र को पुनः खोजा: इसका शीर्षकित अनुमान एक प्रयोगात्मक रूप से पुष्टि किए गए जीन ट्रांसफर प्रक्रिया से बिल्कुल मेल खाता था. दूसरे शब्दों में, एआई ने स्वतंत्र रूप से उस प्रश्न का सही उत्तर प्रस्तावित किया जिसे मानव वैज्ञानिकों को वर्षों लग गए थे।

लेखकों का निष्कर्ष है कि ऐसा एआई "केवल एक उपकरण नहीं बल्कि एक रचनात्मक इंजन के रूप में कार्य कर सकता है, जो खोज को तेज करता है"।

इसी तरह, यूसीएल-नेतृत्व वाली टीम ने दिखाया कि सामान्य एलएलएम (और एक विशेष "ब्रेनजीपीटी" मॉडल) मानव न्यूरोसाइंटिस्ट की तुलना में न्यूरोसाइंस अध्ययनों के परिणामों की काफी अधिक सटीकता से भविष्यवाणी कर सकते हैं. एलएलएम ने सही प्रकाशित परिणाम चुनने में औसतन 81% सफलता दर दिखाई, जबकि विशेषज्ञ केवल 63–66% तक सीमित रहे। यह सुझाव देता है कि एआई साहित्य के पैटर्न पहचान सकता है और केवल तथ्य खोज से आगे भविष्यसूचक पूर्वानुमान कर सकता है।

एआई संचालित वैज्ञानिक खोज

वैज्ञानिक क्षेत्रों में एआई के अनुप्रयोग

वैज्ञानिक क्षेत्रों में एआई के अनुप्रयोग

भौतिकी और उन्नत सिमुलेशनों में एआई

भौतिकी-सूचित एआई मॉडल ने एक फ्यूजन प्रयोग के परिणाम की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की। उदाहरण के लिए, लॉरेंस लिवरमोर नेशनल लैब के वैज्ञानिकों ने एक एआई-चालित फ्रेमवर्क का उपयोग करके फ्यूजन इग्निशन शॉट की सफलता की भविष्यवाणी कई दिन पहले की. उनका मॉडल, हजारों सिमुलेशनों और पिछले प्रयोगों पर प्रशिक्षित, प्रयोग से पहले 70% से अधिक संभावना के साथ इग्निशन (नेट ऊर्जा लाभ) प्राप्त करने की भविष्यवाणी करता था।

यह दृष्टिकोण – एआई को भौतिकी सिमुलेशन के साथ संयोजित करना – न केवल सही पूर्वानुमान देता है बल्कि अनिश्चितताओं को भी मापता है, जिससे शोधकर्ताओं को प्रयोगात्मक जोखिम का आकलन करने में मदद मिलती है। इसी तरह, गुरुत्वाकर्षण-तरंग अनुसंधान में, एआई ने नए इंटरफेरोमीटर विन्यास (जैसे किलोमीटर-स्तरीय ऑप्टिकल कैविटी जोड़ना) डिजाइन किए हैं ताकि डिटेक्टर संवेदनशीलता में सुधार हो – ऐसी खोजें जो मानव इंजीनियरों ने नजरअंदाज की थीं।

एआई भौतिकी प्रयोगों की भविष्यवाणी करता है

एआई-चालित प्रयोगशाला स्वचालन

प्रयोगशाला स्वचालन एक और क्षेत्र है जहां एआई पूर्वानुमान क्रांतिकारी साबित हो रहे हैं। वैज्ञानिक पूरी तरह से स्वचालित "खोज की फैक्ट्रियों" की कल्पना करते हैं जहां रोबोट प्रयोग चलाते हैं और एआई परिणामों का विश्लेषण करता है। यूएनसी-चैपल हिल के शोधकर्ता बताते हैं कि मोबाइल रोबोट बिना थके लगातार रसायन विज्ञान प्रयोग कर सकते हैं, मानवों की तुलना में कहीं अधिक सटीक प्रोटोकॉल निष्पादित करते हैं।

ये रोबोट विशाल डेटा सेट उत्पन्न करते हैं जिन्हें एआई तुरंत पैटर्न और विसंगतियों के लिए स्कैन कर सकता है।

इस दृष्टि में, पारंपरिक डिजाइन-निर्माण-परीक्षण-विश्लेषण चक्र बहुत तेज़ और अनुकूलनीय हो जाता है: एआई मॉडल अगला प्रयोग सुझा सकते हैं, रीयल-टाइम में स्थितियों का अनुकूलन कर सकते हैं, और पूरे प्रयोगात्मक अभियानों की योजना भी बना सकते हैं. उदाहरण के लिए, यूएनसी टीम बताती है कि एआई संभावित नए यौगिकों या पदार्थों की पहचान कर सकता है जिन्हें परीक्षण के लिए चुना जाए, प्रभावी रूप से वैज्ञानिकों को अगली खोज के लिए मार्गदर्शन करता है।

एआई संचालित प्रयोगशाला स्वचालन

वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एआई के लाभ

एआई-चालित पूर्वानुमान विज्ञान के लिए व्यापक लाभ प्रदान करता है। यह प्रयोगात्मक विकल्पों को सीमित करके खोजों को तेज़ कर सकता है, व्यर्थ परीक्षणों को समाप्त करके लागत कम कर सकता है, और सूक्ष्म पैटर्नों को उजागर कर सकता है जिन्हें मानव देख नहीं पाते।

डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड2 जैसे उपकरणों ने पहले ही जीवविज्ञान में क्रांति ला दी है, प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करके: अल्फाफोल्ड2 ने लगभग 200 मिलियन ज्ञात प्रोटीनों की 3डी संरचना सटीक रूप से मॉडल की।

— डीपमाइंड रिसर्च

इसका मतलब है कि प्रयोगकर्ता अब श्रमसाध्य एक्स-रे या क्रायो-ईएम अध्ययनों में कम समय बिताते हैं और नए प्रोटीनों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

इसी तरह, ब्रुकहेवन लैब का ESMBind मॉडल यह भविष्यवाणी करता है कि पौधे के प्रोटीन धातु आयनों (जैसे जिंक या लोहा) से कैसे बंधते हैं और अन्य विधियों से बेहतर धातु-बाइंडिंग साइटों की पहचान करता है। यह पोषक तत्व ग्रहण के लिए अध्ययन किए जाने वाले जीनों की पहचान करके बायोएनर्जी फसलों में शोध को तेज करता है।

एआई वैज्ञानिक खोज को तेज़ करता है

एआई की चुनौतियाँ और सीमाएँ

हालांकि, ये प्रगति नए प्रश्न भी उठाती हैं। यह तथ्य कि एआई कई परिणामों की इतनी अच्छी भविष्यवाणी कर सकता है, यह सुझाव देता है कि वैज्ञानिक निष्कर्ष अक्सर परिचित पैटर्न का पालन करते हैं. जैसा कि यूसीएल शोधकर्ता बताते हैं, "अधिकांश विज्ञान वास्तव में नया नहीं है, बल्कि साहित्य में मौजूद पैटर्न के अनुरूप है"।

प्रयोगात्मक परिणामों की भविष्यवाणी में एआई की चुनौतियाँ और सीमाएँ

प्रयोग डिजाइन में एआई का भविष्य

आगे देखते हुए, एआई और प्रयोग अधिक घनिष्ठ रूप से जुड़े होंगे। वैज्ञानिक "फाउंडेशन मॉडल" विकसित कर रहे हैं जो विज्ञान के क्षेत्रों (भौतिकी, रसायन विज्ञान, या जीनोमिक डेटा) के लिए अनुकूलित होंगे ताकि वे बेहतर परिणाम पूर्वानुमान कर सकें और नवाचारी प्रयोग डिजाइन भी सुझा सकें।

सिलिको में पुनरावृत्ति करके, टीमें प्रयोगों को पिपेट या लेजर को छुए बिना अनुकूलित कर सकती हैं। लक्ष्य एक हाइब्रिड शोध कार्यप्रवाह है: एआई तेजी से संभावित परिकल्पनाओं और मार्गों को सीमित करता है, और मानव वैज्ञानिक अज्ञात की खोज के लिए अंतर्ज्ञान और अंतर्दृष्टि लाते हैं।

प्रयोग डिजाइन में एआई का भविष्य

जब सही तरीके से किया जाए, तो यह साझेदारी खोज की गति को दोगुना या तिगुना कर सकती है, नवीकरणीय ऊर्जा सामग्री से लेकर व्यक्तिगत चिकित्सा तक बड़े चुनौतियों का समाधान करती है।

एआई "आपके हथियारों में एक शक्तिशाली उपकरण" बन जाएगा जो वैज्ञानिकों को सबसे प्रभावी प्रयोग डिजाइन करने और नए क्षेत्रों को खोलने में मदद करता है।

— शोध समुदाय की सहमति