Cum prezice inteligența artificială rezultatele experimentale pentru a scurta timpul de cercetare, a reduce costurile și a crește eficiența? Haideți să descoperim mai multe detalii împreună cu INVIAI în acest articol!

Modul în care AI planifică și analizează experimentele

Inteligența artificială (AI) transformă modul în care oamenii de știință planifică și interpretează experimentele. Prin învățarea tiparelor din cantități vaste de date – de la lucrări de cercetare până la rezultate ale simulărilor – modelele AI pot anticipa rezultatele probabile ale unor experimente noi.

De exemplu, modelele lingvistice mari (LLM) antrenate pe literatura științifică au demonstrat că pot „extrage tipare” care le permit să prevadă rezultatele științifice cu o acuratețe superioară celei umane.

Într-un studiu recent, instrumentele AI au prezis corect rezultatele unor experimente propuse în domeniul neuroștiinței mult mai frecvent decât experții umani. Aceste predicții bazate pe AI promit să reducă încercările și erorile, economisind timp și resurse în laborator.

Cercetătorii folosesc deja AI ca un „copilot” pentru știință. Într-un rezultat remarcabil, un „co-om de știință” bazat pe un LLM dezvoltat de Google Research a redescoperit un mecanism biologic complex la bacterii: ipoteza sa principală a coincis exact cu un proces de transfer genetic confirmat experimental. Cu alte cuvinte, AI a propus independent răspunsul corect la o întrebare la care oamenii de știință au lucrat ani de zile.

Autorii concluzionează că o astfel de AI poate acționa „nu doar ca un instrument, ci ca un motor creativ, accelerând descoperirile”.

În mod similar, o echipă condusă de UCL a demonstrat că LLM-urile generice (și un model specializat „BrainGPT”) pot prezice rezultatele studiilor de neuroștiință cu o acuratețe mult mai mare decât neurocercetătorii umani. LLM-urile au avut o rată medie de succes de 81% în alegerea rezultatelor corecte publicate, în timp ce experții au reușit doar între 63 și 66%. Acest lucru sugerează că AI poate identifica tiparele din literatură și poate face predicții orientate spre viitor, dincolo de simpla căutare a faptelor.

Aplicații AI în diverse domenii științifice

Biologie

AI face progrese în multe domenii. În biologie, un nou model fundamental a fost antrenat pe date provenind de la peste un milion de celule și a învățat „gramatica” expresiei genice. Poate prezice care gene vor fi active în orice tip de celulă umană, iar predicțiile sale au fost foarte apropiate de măsurătorile de laborator.

Într-o demonstrație, AI a prezis corect modul în care mutațiile ereditare ale leucemiei perturbă rețeaua de reglare a celulei – o predicție confirmată ulterior prin experimente.

Chimie

În chimie, cercetătorii de la MIT au dezvoltat un model numit FlowER care prezice rezultatele reacțiilor chimice mai realist, aplicând constrângeri fizice (precum conservarea masei și a electronilor). Această AI conștientă de constrângeri a îmbunătățit semnificativ acuratețea și fiabilitatea predicțiilor produselor reacțiilor.

Platforme AI precum RXN for Chemistry de la IBM folosesc în mod similar învățarea profundă pentru a cartografia „limbajul chimic” și a prezice rezultatele reacțiilor, ajutând chimiștii să exploreze noi reacții mult mai rapid decât metodele tradiționale bazate pe încercări și erori.

Știința materialelor

În știința materialelor, modelele fundamentale emergente AI (precum MatterGen/MatterSim de la Microsoft) sunt antrenate pe date despre atomi și molecule pentru a prezice comportamentul noilor materiale înainte de a se efectua vreun experiment.

AI în fizică și simulări avansate

Un model AI informat de fizică a prezis cu succes rezultatul unui experiment de fuziune. De exemplu, oamenii de știință de la Lawrence Livermore National Lab au folosit un cadru AI pentru a anticipa succesul unei încercări de aprindere a fuziunii cu zile înainte. Modelul lor, antrenat pe mii de simulări și experimente anterioare, a estimat o probabilitate de peste 70% pentru atingerea aprinderii (câștig net de energie) înainte de efectuarea experimentului.

După încercare, randamentul real de neutroni a fost în intervalul prezis de AI, demonstrând că AI poate oferi previziuni probabilistice fiabile pentru experimente fizice complexe.

Această abordare – combinând AI cu simularea fizicii – nu doar a oferit o predicție corectă, ci a și cuantificat incertitudinile, ghidând cercetătorii în evaluarea riscului experimental. În mod similar, în cercetarea undelor gravitaționale, AI a proiectat configurații noi de interferometre (precum adăugarea unei cavități optice de scară kilometrică) pentru a îmbunătăți sensibilitatea detectorului – descoperiri pe care inginerii umani le-au trecut cu vederea.

Automatizarea laboratoarelor susținută de AI

Automatizarea laboratoarelor este un alt domeniu în care predicțiile AI schimbă regulile jocului. Oamenii de știință își imaginează „fabrici ale descoperirii” complet automatizate, unde roboții efectuează experimente, iar AI analizează rezultatele. Cercetătorii de la UNC-Chapel Hill descriu cum roboții mobili pot efectua experimente chimice continuu, fără oboseală, executând protocoale precise mult mai consecvent decât oamenii.

Acești roboți generează seturi uriașe de date pe care AI le poate analiza instantaneu pentru a identifica tipare și anomalii.

În această viziune, ciclul clasic de proiectare-realizare-testare-analiză devine mult mai rapid și adaptiv: modelele AI ar putea sugera următorul experiment, optimiza condițiile în timp real și chiar planifica campanii experimentale întregi. De exemplu, echipa UNC menționează că AI ar putea identifica compuși sau materiale promițătoare pentru testare, indicând astfel oamenilor de știință unde să se concentreze următoarele eforturi.

Automatizând sarcinile de rutină, cercetătorii pot aborda întrebări mai complexe, în timp ce AI se concentrează pe cele mai relevante experimente.

Beneficiile AI pentru cercetarea științifică

Predicțiile susținute de AI aduc beneficii majore științei. Ele pot accelera descoperirile prin restrângerea opțiunilor experimentale, pot reduce costurile eliminând încercările inutile și pot descoperi tipare subtile pe care oamenii le-ar putea omite. Instrumente precum AlphaFold2 de la DeepMind au revoluționat deja biologia prin prezicerea structurilor proteinelor: AlphaFold2 a modelat cu precizie structura 3D a practic tuturor celor aproximativ 200 de milioane de proteine cunoscute științei.

Aceasta înseamnă că experimentatorii petrec mult mai puțin timp pe studii laborioase cu raze X sau criomicroscopie electronică și se pot concentra pe proteine noi.

În mod similar, modelul ESMBind de la Brookhaven Lab prezice modul în care proteinele plantelor leagă ionii metalici (precum zinc sau fier) și depășește alte metode în identificarea locurilor de legare a metalelor. Acest lucru accelerează cercetarea în culturile bioenergetice, indicând genele relevante pentru absorbția nutrienților.

În toate cazurile, AI servește ca un puternic instrument de filtrare: reduce vastul „spațiu de căutare” experimental la un set mai mic de rezultate sau candidați cu probabilitate ridicată.

Provocări și limitări ale AI

Totuși, aceste progrese ridică și întrebări noi. Faptul că AI poate prezice atât de bine multe rezultate sugerează că descoperirile științifice urmează adesea tipare familiare. După cum observă cercetătorii UCL, „o mare parte din știință nu este cu adevărat nouă, ci se conformează tiparelor existente” în literatură.

Aceasta înseamnă că AI excelează în descoperiri de rutină sau incrementale, dar poate întâmpina dificultăți cu fenomene cu adevărat fără precedent.

Experții avertizează că creativitatea și gândirea critică umană rămân esențiale: recomandările AI necesită validare experimentală atentă. Există, de asemenea, provocări legate de părtinirea datelor (AI cunoaște doar ce a văzut) și supraîncrederea (modelele pot greși când sunt forțate dincolo de limitele antrenamentului). Totuși, beneficiile par să depășească riscurile: predicțiile AI au condus deja la descoperiri publicate în biologie, chimie și fizică.

Viitorul AI în proiectarea experimentelor

Privind spre viitor, AI și experimentele vor deveni tot mai interconectate. Oamenii de știință dezvoltă „modele fundamentale” adaptate domeniilor științifice (folosind date din fizică, chimie sau genomică) pentru a putea anticipa mai bine rezultatele și chiar sugera designuri inovatoare de experimente.

În viitorul apropiat, cercetătorii își imaginează introducerea unui experiment propus într-un instrument AI și obținerea unei distribuții probabilistice a rezultatelor posibile.

Prin iterare in silico, echipele ar putea optimiza experimentele înainte de a folosi pipeta sau laserul. Scopul este un flux de lucru hibrid de cercetare: AI restrânge rapid ipotezele și căile promițătoare, iar oamenii de știință aduc intuiția și perspectiva pentru a explora necunoscutul.

>>> Explorați mai mult: AI analizează datele experimentale

Când este bine realizat, acest parteneriat ar putea dubla sau tripla ritmul descoperirilor, abordând provocări majore, de la materiale pentru energie regenerabilă până la medicină personalizată.

După cum a spus un cercetător, AI va deveni „un instrument puternic în arsenalul dumneavoastră” care ajută oamenii de știință să proiecteze cele mai eficiente experimente și să deschidă noi frontiere.