कैसे एआई प्रयोगात्मक परिणामों की भविष्यवाणी करता है ताकि शोध समय को कम किया जा सके, लागत घटाई जा सके और दक्षता बढ़ाई जा सके? आइए इस लेख में INVIAI के साथ और अधिक जानकारी प्राप्त करें!

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

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वैज्ञानिकों के लिए प्रयोगों की योजना बनाने और उन्हें समझने 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 की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक साहित्य पर प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ने ऐसे “पैटर्न्स को संक्षेपित” किया है जो उन्हें असाधारण सटीकता के साथ वैज्ञानिक परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाते 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-आधारित भविष्यवाणियाँ प्रयोगशाला में ट्रायल-एंड-एरर को कम करने का वादा करती हैं, जिससे समय और संसाधन बचते हैं।

शोधकर्ता पहले से ही विज्ञान के लिए एआई को एक “सह-पायलट” के रूप में उपयोग कर रहे हैं। एक महत्वपूर्ण परिणाम में, Google Research के LLM पर आधारित एक एआई “सह-वैज्ञानिक” ने बैक्टीरिया में एक जटिल जैविक तंत्र को पुनः खोजा: इसका शीर्षक प्रस्तावित परिकल्पना ठीक उसी तरह मेल खाती थी जैसे एक प्रयोगात्मक रूप से पुष्टि किया गया जीन ट्रांसफर प्रक्रिया। दूसरे शब्दों में, एआई ने स्वतंत्र रूप से उस प्रश्न का सही उत्तर दिया जिसे मानव वैज्ञानिकों को वर्षों लग गए थे।

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

इसी तरह, UCL के नेतृत्व वाली एक टीम ने दिखाया कि सामान्य LLMs (और एक विशेष “BrainGPT” मॉडल) न्यूरोसाइंस अध्ययनों के परिणामों की बहुत अधिक सटीकता से भविष्यवाणी कर सकते हैं। LLMs ने सही प्रकाशित परिणाम चुनने में औसतन 81% सफलता दर दिखाई, जबकि विशेषज्ञों की दर केवल 63–66% थी। यह सुझाव देता है कि एआई साहित्य के पैटर्न पहचान सकता है और केवल तथ्यों की खोज से आगे भविष्यसूचक भविष्यवाणियाँ कर सकता है।

विज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों में एआई के अनुप्रयोग

जीवविज्ञान

एआई कई क्षेत्रों में प्रगति कर रहा है। जीवविज्ञान में, एक नया फाउंडेशन मॉडल एक मिलियन से अधिक कोशिकाओं के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया और उसने जीन अभिव्यक्ति की “व्याकरण” सीखी। यह भविष्यवाणी कर सकता है कि किसी भी मानव कोशिका प्रकार में कौन से जीन सक्रिय होंगे, और इसकी भविष्यवाणियाँ प्रयोगशाला मापों के साथ बहुत मेल खाती हैं।

एक डेमो में, एआई ने सही ढंग से भविष्यवाणी की कि विरासत में मिली ल्यूकेमिया उत्परिवर्तन कैसे कोशिका के नियामक नेटवर्क को बाधित करते हैं – एक भविष्यवाणी जिसे बाद में प्रयोगों द्वारा पुष्टि मिली।

रसायन विज्ञान

रसायन विज्ञान में, MIT के शोधकर्ताओं ने FlowER नामक एक मॉडल विकसित किया जो भौतिक प्रतिबंधों (जैसे द्रव्यमान और इलेक्ट्रॉनों का संरक्षण) को लागू करके रासायनिक अभिक्रिया के परिणामों की अधिक यथार्थवादी भविष्यवाणी करता है। यह प्रतिबंध-सचेत एआई अभिक्रिया उत्पादों की भविष्यवाणी में सटीकता और विश्वसनीयता को काफी बढ़ाता है।

IBM के RXN for Chemistry जैसे एआई प्लेटफ़ॉर्म भी गहरे शिक्षण का उपयोग करके “रासायनिक भाषा” को मैप करते हैं और अभिक्रिया परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं, जिससे रसायनज्ञ नए अभिक्रियाओं का परीक्षण ट्रायल-एंड-एरर विधियों की तुलना में बहुत तेज़ी से कर सकते हैं।

सामग्री विज्ञान

सामग्री विज्ञान में, उभरते हुए एआई फाउंडेशन मॉडल (जैसे Microsoft के MatterGen/MatterSim) परमाणुओं और अणुओं के डेटा पर प्रशिक्षित किए जा रहे हैं ताकि वे नए पदार्थों के व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकें इससे पहले कि कोई प्रयोग किया जाए।

भौतिकी और उन्नत सिमुलेशनों में एआई

एक भौतिकी-सूचित एआई मॉडल ने सफलतापूर्वक एक संलयन प्रयोग के परिणाम की भविष्यवाणी की। उदाहरण के लिए, Lawrence Livermore National Lab के वैज्ञानिकों ने एक एआई-चालित फ्रेमवर्क का उपयोग किया ताकि संलयन इग्निशन शॉट की सफलता की कई दिन पहले से भविष्यवाणी की जा सके। 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।

शॉट के बाद, वास्तविक न्यूट्रॉन उत्पादन एआई की भविष्यवाणी सीमा के भीतर था, जो दर्शाता है कि एआई जटिल भौतिकी प्रयोगों की विश्वसनीय संभाव्य भविष्यवाणियाँ प्रदान कर सकता है।

यह दृष्टिकोण – एआई को भौतिकी सिमुलेशन के साथ संयोजित करना – न केवल सही भविष्यवाणी करता 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 की संवेदनशीलता बढ़ाई जा सके – ऐसी खोजें जो मानव इंजीनियरों ने नजरअंदाज कर दी थीं।

एआई-चालित प्रयोगशाला स्वचालन

प्रयोगशाला स्वचालन भी एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ एआई की भविष्यवाणियाँ क्रांतिकारी साबित हो रही हैं। वैज्ञानिक पूरी तरह से स्वचालित “खोज की फैक्ट्रियों” की कल्पना करते हैं जहाँ रोबोट प्रयोग चलाते हैं और एआई परिणामों का विश्लेषण करता है। UNC-Chapel Hill के शोधकर्ता बताते हैं कि मोबाइल रोबोट बिना थके लगातार रसायन विज्ञान के प्रयोग कर सकते हैं, मानवों की तुलना में कहीं अधिक सटीक और लगातार प्रोटोकॉल का पालन 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 अगले प्रयोग का सुझाव दे सकते हैं, वास्तविक समय में परिस्थितियों का अनुकूलन कर सकते हैं, और पूरे प्रयोगात्मक अभियानों की योजना भी बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, UNC टीम बताती है कि एआई संभावित नए यौगिकों या पदार्थों की पहचान कर सकता है जिन्हें परीक्षण के लिए चुना जाना चाहिए, जिससे वैज्ञानिकों को अगली खोज के लिए दिशा मिलती है।

रूटीन कार्यों को स्वचालित करके, शोधकर्ता उच्च स्तरीय प्रश्न पूछने के लिए मुक्त हो जाते हैं, जबकि एआई सबसे सूचनात्मक प्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है।

वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एआई के लाभ

एआई-चालित भविष्यवाणी विज्ञान के लिए व्यापक लाभ प्रदान करती है। यह खोजों को तेज़ कर सकती है प्रयोगात्मक विकल्पों को सीमित करके, व्यर्थ प्रयासों को खत्म करके लागत घटा सकती है, और ऐसे सूक्ष्म पैटर्न उजागर कर सकती है जिन्हें मानव देख नहीं पाते। DeepMind के AlphaFold2 जैसे उपकरणों ने पहले ही जीवविज्ञान में क्रांति ला दी है, प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करके: AlphaFold2 ने लगभग सभी लगभग 200 मिलियन ज्ञात प्रोटीनों की 3D संरचना सटीक रूप से मॉडल की।

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

इसी तरह, Brookhaven Lab का ESMBind मॉडल यह भविष्यवाणी करता है कि पौधों के प्रोटीन धातु आयनों (जैसे जिंक या लोहा) से कैसे बंधते हैं और अन्य विधियों की तुलना में बेहतर धातु-बाधक साइटों की पहचान करता है। यह जैव ऊर्जा फसलों में पोषक तत्व ग्रहण के लिए अध्ययन किए जाने वाले जीनों की पहचान करके अनुसंधान को तेज करता है।

सभी मामलों में, एआई एक शक्तिशाली स्क्रीनिंग उपकरण के रूप में कार्य करता है: यह विशाल प्रयोगात्मक “खोज स्थान” को उच्च संभावना वाले परिणामों या उम्मीदवारों के एक छोटे सेट में संकुचित करता है।

एआई की चुनौतियाँ और सीमाएँ

हालांकि, ये प्रगति नए प्रश्न भी उठाती हैं। तथ्य यह है कि एआई कई परिणामों की इतनी अच्छी भविष्यवाणी कर सकता है, यह संकेत देता है कि वैज्ञानिक निष्कर्ष अक्सर परिचित पैटर्न का पालन करते हैं। जैसा कि UCL के शोधकर्ता बताते हैं, “विज्ञान का एक बड़ा हिस्सा वास्तव में नया नहीं है, बल्कि साहित्य में मौजूद पैटर्न के अनुरूप है।”

इसका मतलब है कि एआई सामान्य या क्रमिक खोजों में उत्कृष्ट है लेकिन वास्तव में अभूतपूर्व घटनाओं के साथ संघर्ष कर सकता है।

विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि मानवीय रचनात्मकता और आलोचनात्मक सोच अभी भी आवश्यक हैं: एआई की सिफारिशों को सावधानीपूर्वक प्रयोगात्मक सत्यापन की आवश्यकता होती है। डेटा पूर्वाग्रह (एआई केवल वही जानता है जो उसने देखा है) और अति आत्मविश्वास (मॉडल प्रशिक्षण से बाहर जाने पर गलत हो सकते हैं) जैसी चुनौतियाँ भी हैं। फिर भी, लाभ जोखिमों से अधिक प्रतीत होते हैं: एआई भविष्यवाणियों ने पहले ही जीवविज्ञान, रसायन विज्ञान और भौतिकी में प्रकाशित सफलताओं को प्रेरित किया है।

प्रयोग डिजाइन में एआई का भविष्य

आगे देखते हुए, एआई और प्रयोग एक-दूसरे के साथ और अधिक गहराई से जुड़े होंगे। वैज्ञानिक “फाउंडेशन मॉडल” विकसित कर रहे हैं जो विज्ञान के क्षेत्रों (भौतिकी, रसायन विज्ञान, या जीनोमिक डेटा) के लिए अनुकूलित हैं ताकि वे बेहतर परिणामों की भविष्यवाणी कर सकें और यहां तक कि नवोन्मेषी प्रयोग डिजाइन सुझा सकें।

निकट भविष्य में, शोधकर्ता कल्पना करते हैं कि प्रस्तावित प्रयोग को एआई उपकरण में इनपुट किया जाएगा और संभावित परिणामों का एक संभाव्यता वितरण प्राप्त होगा।

सिलिको में पुनरावृत्ति करके, टीमें प्रयोगों को पिपेट या लेजर को छुए बिना पहले से अनुकूलित कर सकती हैं। लक्ष्य एक संकर अनुसंधान कार्यप्रवाह है: एआई तेजी से संभावित परिकल्पनाओं और रास्तों को सीमित करता है, और मानव वैज्ञानिक अंतर्ज्ञान और समझ के साथ अज्ञात की खोज करते हैं।

>>> और अधिक जानें: एआई प्रयोगात्मक डेटा का विश्लेषण करता है

जब यह साझेदारी अच्छी तरह से काम करती है, तो यह खोज की गति को दोगुना या तिगुना कर सकती है, नवीकरणीय ऊर्जा सामग्री से लेकर व्यक्तिगत चिकित्सा तक बड़े चुनौतियों का समाधान करते हुए।

जैसे एक शोधकर्ता ने कहा, एआई “आपके उपकरणों में एक शक्तिशाली उपकरण” बन जाएगा जो वैज्ञानिकों को सबसे प्रभावी प्रयोग डिजाइन करने और नई सीमाओं को खोलने में मदद करता है।