Come fa l'IA a prevedere i risultati sperimentali per aiutare a ridurre i tempi di ricerca, abbattere i costi e migliorare l'efficienza? Scopriamo insieme tutti i dettagli con INVIAI in questo articolo!

Come l'IA pianifica e analizza gli esperimenti

L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il modo in cui gli scienziati pianificano e interpretano gli esperimenti. Imparando dai modelli presenti in enormi quantità di dati – da articoli scientifici a risultati di simulazioni – i modelli di IA possono prevedere gli esiti probabili di nuovi esperimenti.

Ad esempio, i grandi modelli linguistici (LLM) addestrati sulla letteratura scientifica hanno dimostrato di “distillare schemi” che permettono loro di prevedere risultati scientifici con una precisione superiore a quella umana.

In uno studio recente, gli strumenti di IA hanno previsto correttamente i risultati di esperimenti neuroscientifici proposti molto più spesso rispetto agli esperti umani. Queste previsioni guidate dall'IA promettono di ridurre il metodo del tentativo ed errore, risparmiando tempo e risorse in laboratorio.

I ricercatori stanno già utilizzando l'IA come “co-pilota” della scienza. In un risultato storico, un “co-scienziato” basato su un LLM di Google Research ha riscoperto un meccanismo biologico complesso nei batteri: la sua ipotesi principale corrispondeva esattamente a un processo di trasferimento genico confermato sperimentalmente. In altre parole, l'IA ha proposto autonomamente la risposta corretta a una domanda che aveva richiesto anni agli scienziati umani per essere risolta.

Gli autori concludono che tale IA può agire “non solo come uno strumento, ma come un motore creativo, accelerando la scoperta”.

Allo stesso modo, un team guidato dall'UCL ha dimostrato che LLM generici (e un modello specializzato chiamato “BrainGPT”) potevano prevedere i risultati di studi neuroscientifici con una precisione molto superiore a quella degli esperti neuroscienziati. Gli LLM hanno ottenuto una media di successo dell'81% nell'individuare i risultati pubblicati corretti, mentre gli esperti si sono fermati al 63–66%. Questo suggerisce che l'IA può identificare schemi nella letteratura e fare previsioni lungimiranti oltre la semplice consultazione dei fatti.

Applicazioni dell'IA nei diversi campi scientifici

Biologia

L'IA sta facendo progressi in molti settori. In biologia, un nuovo modello di base è stato addestrato su dati provenienti da oltre un milione di cellule e ha imparato la “grammatica” dell'espressione genica. Può prevedere quali geni saranno attivi in qualsiasi tipo di cellula umana, e le sue previsioni corrispondevano strettamente alle misurazioni di laboratorio.

In una dimostrazione, l'IA ha previsto correttamente come le mutazioni ereditarie della leucemia interrompono la rete regolatoria di una cellula – una previsione poi confermata dagli esperimenti.

Chimica

In chimica, i ricercatori del MIT hanno sviluppato un modello chiamato FlowER che prevede i risultati delle reazioni chimiche in modo più realistico applicando vincoli fisici (come la conservazione della massa e degli elettroni). Questa IA consapevole dei vincoli ha migliorato notevolmente la precisione e l'affidabilità nella previsione dei prodotti di reazione.

Piattaforme di IA come RXN for Chemistry di IBM utilizzano similmente il deep learning per mappare il “linguaggio chimico” e prevedere i risultati delle reazioni, aiutando i chimici a esplorare nuove reazioni molto più rapidamente rispetto ai metodi basati sul tentativo ed errore.

Scienza dei materiali

In scienza dei materiali, modelli di base emergenti (come MatterGen/MatterSim di Microsoft) vengono addestrati su dati relativi ad atomi e molecole per prevedere il comportamento di nuovi materiali prima che venga eseguito qualsiasi esperimento.

IA in fisica e simulazioni avanzate

Un modello di IA informato dalla fisica ha previsto con successo l'esito di un esperimento di fusione. Ad esempio, gli scienziati del Lawrence Livermore National Lab hanno utilizzato un framework guidato dall'IA per prevedere il successo di un colpo di accensione della fusione con giorni di anticipo. Il loro modello, addestrato su migliaia di simulazioni e esperimenti passati, ha previsto una probabilità superiore al 70% di raggiungere l'accensione (guadagno netto di energia) prima che l'esperimento fosse eseguito.

Dopo il colpo, la resa effettiva di neutroni è rientrata nell'intervallo previsto dall'IA, dimostrando che l'IA può fornire previsioni probabilistiche affidabili di esperimenti fisici complessi.

Questo approccio – che combina IA e simulazioni fisiche – non solo ha prodotto una previsione corretta, ma ha anche quantificato le incertezze, guidando i ricercatori nella valutazione del rischio sperimentale. Allo stesso modo, nella ricerca sulle onde gravitazionali, l'IA ha persino progettato nuove configurazioni di interferometri (come l'aggiunta di una cavità ottica di scala chilometrica) per migliorare la sensibilità del rivelatore – scoperte che gli ingegneri umani avevano trascurato.

Automazione del laboratorio guidata dall'IA

L'automazione del laboratorio è un altro ambito in cui le previsioni dell'IA stanno cambiando le regole del gioco. Gli scienziati immaginano “fabbriche della scoperta” completamente automatizzate, dove robot eseguono esperimenti e l'IA analizza i risultati. I ricercatori dell'UNC-Chapel Hill descrivono come robot mobili possano condurre esperimenti chimici in modo continuo, senza affaticamento, eseguendo protocolli precisi con una costanza molto superiore a quella umana.

Questi robot generano enormi set di dati che l'IA può analizzare istantaneamente per individuare schemi e anomalie.

In questa visione, il classico ciclo di progettazione-realizzazione-test-analisi diventa molto più rapido e adattivo: i modelli di IA potrebbero suggerire il prossimo esperimento, ottimizzare le condizioni in tempo reale e persino pianificare intere campagne sperimentali. Ad esempio, il team UNC osserva che l'IA potrebbe identificare nuovi composti o materiali promettenti da testare, indicando efficacemente agli scienziati dove concentrare le ricerche.

Automatizzando le attività di routine, i ricercatori sono liberi di porre domande di livello superiore, mentre l'IA si concentra sugli esperimenti più informativi.

I vantaggi dell'IA per la ricerca scientifica

La previsione guidata dall'IA offre enormi vantaggi per la scienza. Può accelerare le scoperte restringendo le scelte sperimentali, ridurre i costi eliminando tentativi inutili e scoprire schemi sottili che gli esseri umani potrebbero non notare. Strumenti come AlphaFold2 di DeepMind hanno già rivoluzionato la biologia prevedendo le strutture proteiche: AlphaFold2 ha modellato con precisione la struttura 3D di praticamente tutte le circa 200 milioni di proteine conosciute dalla scienza.

Questo significa che gli sperimentatori trascorrono molto meno tempo in studi laboriosi con raggi X o criomicroscopia elettronica e possono concentrarsi su proteine nuove.

Allo stesso modo, il modello ESMBind del Brookhaven Lab prevede come le proteine vegetali si leghino agli ioni metallici (come zinco o ferro) e supera altri metodi nell'identificare i siti di legame ai metalli. Questo accelera la ricerca sulle colture bioenergetiche individuando quali geni studiare per l'assorbimento dei nutrienti.

In tutti i casi, l'IA funge da potente strumento di selezione: filtra il vasto “spazio di ricerca” sperimentale in un insieme più piccolo di risultati o candidati ad alta probabilità.

Sfide e limiti dell'IA

Tuttavia, questi progressi sollevano anche nuove domande. Il fatto che l'IA possa prevedere così bene molti risultati suggerisce che le scoperte scientifiche spesso seguono schemi familiari. Come osservano i ricercatori dell'UCL, “gran parte della scienza non è veramente nuova, ma si conforma a schemi esistenti” nella letteratura.

Questo significa che l'IA eccelle nelle scoperte di routine o incrementali, ma può incontrare difficoltà con fenomeni veramente senza precedenti.

Gli esperti avvertono che la creatività e il pensiero critico umano rimangono fondamentali: le raccomandazioni dell'IA richiedono una valida convalida sperimentale. Ci sono anche sfide legate ai bias dei dati (l'IA conosce solo ciò che ha visto) e all'eccessiva fiducia (i modelli possono sbagliare se spinti oltre il loro addestramento). Tuttavia, i benefici sembrano superare i rischi: le previsioni dell'IA hanno già guidato scoperte pubblicate in biologia, chimica e fisica.

Il futuro dell'IA nella progettazione degli esperimenti

Guardando al futuro, IA ed esperimenti diventeranno sempre più intrecciati. Gli scienziati stanno sviluppando “modelli di base” su misura per i domini scientifici (utilizzando dati di fisica, chimica o genomica) per prevedere meglio i risultati e persino suggerire progettazioni innovative di esperimenti.

Nel prossimo futuro, i ricercatori immaginano di inserire un esperimento proposto in uno strumento di IA e ricevere in risposta una distribuzione di probabilità dei possibili risultati.

Iterando in silico, i team potrebbero ottimizzare gli esperimenti prima di toccare una pipetta o un laser. L'obiettivo è un flusso di lavoro di ricerca ibrido: l'IA restringe rapidamente ipotesi e percorsi promettenti, mentre gli scienziati umani portano intuizione e approfondimento per esplorare l'ignoto.

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Se ben gestita, questa collaborazione potrebbe raddoppiare o triplicare il ritmo delle scoperte, affrontando grandi sfide dai materiali per energie rinnovabili alla medicina personalizzata.

Come ha detto un ricercatore, l'IA diventerà “uno strumento potente nel Suo arsenale” che aiuta gli scienziati a progettare gli esperimenti più efficaci e a sbloccare nuove frontiere.