Jak sztuczna inteligencja przewiduje wyniki eksperymentów, aby skrócić czas badań, zmniejszyć koszty i poprawić efektywność? Poznaj szczegóły razem z INVIAI w tym artykule!

Jak SI planuje i analizuje eksperymenty

Sztuczna inteligencja (SI) zmienia sposób, w jaki naukowcy planują i interpretują eksperymenty. Ucząc się wzorców z ogromnych zbiorów danych – od publikacji naukowych po wyniki symulacji – modele SI potrafią przewidywać prawdopodobne rezultaty nowych badań.

Na przykład duże modele językowe (LLM) trenowane na literaturze naukowej wykazały zdolność do „wyodrębniania wzorców”, które pozwalają im przewidywać wyniki naukowe z nadludzką precyzją.

W jednym z ostatnich badań narzędzia SI poprawnie przewidziały wyniki proponowanych eksperymentów neurologicznych znacznie częściej niż eksperci ludzie. Takie prognozy oparte na SI obiecują ograniczyć metodę prób i błędów, oszczędzając czas i zasoby w laboratorium.

Naukowcy już korzystają z SI jako „współpilota” w nauce. W przełomowym wyniku, SI „współnaukowiec” oparty na modelu Google Research LLM odkrył na nowo złożony mechanizm biologiczny u bakterii: jego najwyżej oceniana hipoteza dokładnie odpowiadała eksperymentalnie potwierdzonemu procesowi transferu genów. Innymi słowy, SI samodzielnie zaproponował poprawną odpowiedź na pytanie, nad którym ludzie pracowali latami.

Autorzy podsumowują, że taka SI może działać „nie tylko jako narzędzie, ale jako twórczy motor przyspieszający odkrycia”.

Podobnie zespół z UCL wykazał, że ogólne modele LLM (oraz specjalistyczny model „BrainGPT”) potrafią przewidywać wyniki badań neurologicznych z dużo większą dokładnością niż ludzie-neurolodzy. Modele LLM osiągały średnio 81% skuteczności w wyborze poprawnych opublikowanych wyników, podczas gdy eksperci uzyskiwali tylko 63–66%. To sugeruje, że SI potrafi rozpoznawać wzorce literaturowe i formułować prognozy wykraczające poza proste wyszukiwanie faktów.

Zastosowania SI w różnych dziedzinach nauki

Biologia

SI robi postępy w wielu dziedzinach. W biologii nowy model bazowy został wytrenowany na danych z ponad miliona komórek i nauczył się „gramatyki” ekspresji genów. Potrafi przewidzieć, które geny będą aktywne w dowolnym typie ludzkich komórek, a jego prognozy ściśle pokrywały się z pomiarami laboratoryjnymi.

W jednej demonstracji SI poprawnie przewidziała, jak dziedziczne mutacje białaczkowe zaburzają sieć regulacyjną komórki – prognoza ta została później potwierdzona eksperymentalnie.

Chemia

W chemii badacze z MIT opracowali model o nazwie FlowER, który przewiduje wyniki reakcji chemicznych w sposób bardziej realistyczny, uwzględniając ograniczenia fizyczne (takie jak zachowanie masy i elektronów). Ta SI świadoma ograniczeń znacznie poprawiła dokładność i wiarygodność przewidywania produktów reakcji.

Platformy SI, takie jak IBM RXN for Chemistry, również wykorzystują głębokie uczenie do mapowania „języka chemicznego” i przewidywania wyników reakcji, pomagając chemikom szybciej odkrywać nowe reakcje niż metodą prób i błędów.

Nauka o materiałach

W nauce o materiałach pojawiają się modele bazowe SI (np. MatterGen/MatterSim Microsoftu) trenowane na danych o atomach i cząsteczkach, które potrafią przewidywać zachowanie nowych materiałów jeszcze przed przeprowadzeniem eksperymentu.

SI w fizyce i zaawansowanych symulacjach

Model SI oparty na wiedzy fizycznej z powodzeniem przewidział wynik eksperymentu fuzji jądrowej. Na przykład naukowcy z Lawrence Livermore National Lab wykorzystali system oparty na SI, aby przewidzieć sukces strzału zapłonu fuzji na kilka dni przed eksperymentem. Model, wytrenowany na tysiącach symulacji i wcześniejszych eksperymentach, przewidywał ponad 70% szans na osiągnięcie zapłonu (dodatniego bilansu energetycznego) przed wykonaniem próby.

Po eksperymencie rzeczywista liczba neutronów mieściła się w przewidywanym przez SI zakresie, co dowodzi, że SI może dostarczać wiarygodnych probabilistycznych prognoz złożonych eksperymentów fizycznych.

Takie podejście – łączące SI z symulacjami fizycznymi – nie tylko dało poprawną prognozę, ale także oszacowało niepewności, pomagając naukowcom ocenić ryzyko eksperymentalne. Podobnie w badaniach fal grawitacyjnych SI zaprojektowała nowe konfiguracje interferometrów (np. dodanie kilometrowej jamy optycznej) w celu zwiększenia czułości detektora – odkrycia, które inżynierowie ludzie przeoczyli.

Automatyzacja laboratoriów napędzana przez SI

Automatyzacja laboratoriów to kolejny obszar, w którym prognozy SI zmieniają zasady gry. Naukowcy wyobrażają sobie w pełni zautomatyzowane „fabryki odkryć”, gdzie roboty prowadzą eksperymenty, a SI analizuje wyniki. Badacze z UNC-Chapel Hill opisują, jak mobilne roboty mogą nieprzerwanie wykonywać eksperymenty chemiczne, bez zmęczenia, realizując precyzyjne protokoły znacznie bardziej konsekwentnie niż ludzie.

Roboty te generują ogromne zbiory danych, które SI może natychmiast analizować pod kątem wzorców i anomalii.

W tej wizji klasyczny cykl projektuj-wykonaj-testuj-analizuj staje się znacznie szybszy i bardziej adaptacyjny: modele SI mogłyby zasugerować kolejny eksperyment, optymalizować warunki w czasie rzeczywistym, a nawet planować całe kampanie badawcze. Na przykład zespół z UNC zauważa, że SI mogłaby wskazać obiecujące nowe związki lub materiały do testów, skutecznie kierując uwagę naukowców na najbardziej obiecujące obszary.

Automatyzując rutynowe zadania, badacze mogą skupić się na pytaniach wyższego rzędu, podczas gdy SI koncentruje się na najbardziej informatywnych eksperymentach.

Korzyści z SI dla badań naukowych

Prognozy oparte na SI przynoszą ogromne korzyści dla nauki. Mogą przyspieszyć odkrycia poprzez zawężenie wyboru eksperymentów, obniżyć koszty eliminując nieefektywne próby oraz ujawnić subtelne wzorce, które mogą umknąć ludzkiej uwadze. Narzędzia takie jak AlphaFold2 firmy DeepMind zrewolucjonizowały biologię, przewidując struktury białek: AlphaFold2 dokładnie odwzorował trójwymiarową strukturę praktycznie wszystkich z około 200 milionów białek znanych nauce.

Oznacza to, że eksperymentatorzy spędzają znacznie mniej czasu na pracochłonnych badaniach rentgenowskich czy krioelektronowych i mogą skupić się na nowych białkach.

Podobnie model ESMBind z Brookhaven Lab przewiduje, jak białka roślin wiążą jony metali (takich jak cynk czy żelazo) i przewyższa inne metody w identyfikacji miejsc wiązania metali. To przyspiesza badania nad uprawami bioenergetycznymi, wskazując, które geny warto badać pod kątem pobierania składników odżywczych.

We wszystkich przypadkach SI służy jako potężne narzędzie selekcji: filtruje ogromną „przestrzeń poszukiwań” eksperymentalnych do mniejszego zestawu najbardziej prawdopodobnych wyników lub kandydatów.

Wyzwania i ograniczenia SI

Jednak te postępy rodzą też nowe pytania. Fakt, że SI potrafi tak dobrze przewidywać wiele wyników, sugeruje, że wyniki naukowe często podążają za znanymi wzorcami. Jak zauważają badacze z UCL, „wiele nauki nie jest naprawdę nowatorskie, lecz wpisuje się w istniejące wzorce” w literaturze.

Oznacza to, że SI świetnie radzi sobie z rutynowymi lub przyrostowymi odkryciami, ale może mieć trudności z prawdziwie przełomowymi zjawiskami.

Eksperci podkreślają, że kreatywność i krytyczne myślenie ludzi pozostają niezbędne: rekomendacje SI wymagają starannej walidacji eksperymentalnej. Istnieją też wyzwania związane z uprzedzeniami danych (SI zna tylko to, co widziała) oraz nadmierną pewnością siebie (modele mogą się mylić poza zakresem treningu). Mimo to korzyści wydają się przeważać nad ryzykiem: prognozy SI już przyczyniły się do przełomów w biologii, chemii i fizyce.

Przyszłość SI w projektowaniu eksperymentów

Patrząc w przyszłość, SI i eksperymenty będą coraz bardziej ze sobą powiązane. Naukowcy opracowują „modele bazowe” dostosowane do dziedzin nauki (wykorzystujące dane z fizyki, chemii czy genomiki), aby lepiej przewidywać wyniki i nawet sugerować innowacyjne projekty eksperymentów.

W niedalekiej przyszłości badacze wyobrażają sobie wprowadzenie proponowanego eksperymentu do narzędzia SI i otrzymanie rozkładu prawdopodobieństwa możliwych wyników.

Poprzez iteracje in silico zespoły mogłyby optymalizować eksperymenty, zanim sięgną po pipetę czy laser. Celem jest hybrydowy proces badawczy: SI szybko zawęża obiecujące hipotezy i ścieżki, a ludzie naukowcy wnoszą intuicję i wgląd, by eksplorować nieznane.

>>> Dowiedz się więcej: AI analizuje dane eksperymentalne

Jeśli zostanie to dobrze zrealizowane, to partnerstwo może podwoić lub potroić tempo odkryć, rozwiązując wielkie wyzwania od materiałów do energii odnawialnej po medycynę spersonalizowaną.

Jak powiedział jeden z badaczy, SI stanie się „potężnym narzędziem w Państwa arsenale”, które pomoże naukowcom projektować najskuteczniejsze eksperymenty i otwierać nowe horyzonty.