Как ИИ предсказывает результаты экспериментов, помогая сократить время исследований, снизить затраты и повысить эффективность? Узнайте подробности вместе с INVIAI в этой статье!

Как ИИ планирует и анализирует эксперименты

Искусственный интеллект (ИИ) меняет подход учёных к планированию и интерпретации экспериментов. Изучая закономерности на основе огромных массивов данных — от научных публикаций до результатов моделирования — модели ИИ могут прогнозировать вероятные исходы новых экспериментов.

Например, крупные языковые модели (LLM), обученные на научной литературе, способны «выделять закономерности», что позволяет им предсказывать научные результаты с точностью, превосходящей человеческую.

В одном из недавних исследований инструменты ИИ значительно чаще, чем эксперты-человеки, правильно предсказывали результаты предложенных нейронаучных экспериментов. Такие прогнозы на основе ИИ обещают сократить метод проб и ошибок, экономя время и ресурсы лабораторий.

Исследователи уже используют ИИ как «со-пилота» в науке. В знаковом случае ИИ «соучёный», построенный на базе языковой модели Google Research, заново открыл сложный биологический механизм у бактерий: его гипотеза, занявшая первое место, точно совпала с экспериментально подтверждённым процессом переноса генов. Иными словами, ИИ самостоятельно предложил правильный ответ на вопрос, решение которого у учёных заняло годы.

Авторы делают вывод, что такой ИИ может выступать «не просто как инструмент, а как творческий двигатель, ускоряющий открытия».

Аналогично, команда из UCL показала, что универсальные LLM (а также специализированная модель «BrainGPT») способны предсказывать результаты нейронаучных исследований с гораздо большей точностью, чем эксперты-нейроучёные. В среднем LLM достигали 81% успеха в выборе правильных опубликованных результатов, тогда как эксперты — лишь 63–66%. Это свидетельствует о том, что ИИ умеет выявлять закономерности в литературе и делать прогнозы, выходящие за рамки простого поиска фактов.

Применение ИИ в различных научных областях

Биология

ИИ добивается успехов во многих областях. В биологии была создана новая фундаментальная модель, обученная на данных более миллиона клеток, которая изучила «грамматику» экспрессии генов. Она способна предсказывать, какие гены будут активны в любом типе человеческих клеток, а её прогнозы тесно совпадают с лабораторными измерениями.

В одном из демонстрационных примеров ИИ правильно предсказал, как наследственные мутации при лейкемии нарушают регуляторную сеть клетки — предсказание, которое затем подтвердили эксперименты.

Химия

В химии исследователи из MIT разработали модель FlowER, которая предсказывает результаты химических реакций более реалистично, учитывая физические ограничения (например, сохранение массы и электронов). Такой ИИ с учётом ограничений значительно повысил точность и надёжность прогнозов продуктов реакций.

Платформы ИИ, такие как RXN for Chemistry от IBM, также используют глубокое обучение для анализа «химического языка» и предсказания результатов реакций, помогая химикам исследовать новые реакции гораздо быстрее, чем при методах проб и ошибок.

Материаловедение

В материаловедении появляются новые фундаментальные модели ИИ (например, MatterGen/MatterSim от Microsoft), обучаемые на данных об атомах и молекулах, чтобы предсказывать поведение новых материалов ещё до проведения экспериментов.

ИИ в физике и сложных симуляциях

Физически информированная модель ИИ успешно предсказала результат эксперимента по термоядерному синтезу. Например, учёные из Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора использовали ИИ для прогноза успешности запуска синтеза за несколько дней до эксперимента. Их модель, обученная на тысячах симуляций и прошлых экспериментах, предсказала более 70% вероятность достижения зажигания (чистого энергетического выхода) ещё до проведения испытания.

После запуска фактический выход нейтронов попал в предсказанный ИИ диапазон, что демонстрирует способность ИИ давать надёжные вероятностные прогнозы сложных физических экспериментов.

Такой подход — сочетание ИИ и физического моделирования — не только дал правильный прогноз, но и позволил оценить неопределённости, помогая учёным управлять рисками эксперимента. Аналогично, в исследованиях гравитационных волн ИИ даже разработал новые конфигурации интерферометров (например, добавление оптической камеры километрового масштаба) для повышения чувствительности детекторов — открытия, которые инженеры-человеки упустили.

Автоматизация лабораторий на базе ИИ

Автоматизация лабораторий — ещё одна область, где прогнозы ИИ меняют правила игры. Учёные представляют полностью автоматизированные «фабрики открытий», где роботы проводят эксперименты, а ИИ анализирует результаты. Исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле описывают, как мобильные роботы могут непрерывно выполнять химические эксперименты без усталости, точно следуя протоколам и делая это гораздо стабильнее, чем люди.

Эти роботы генерируют огромные наборы данных, которые ИИ мгновенно сканирует в поисках закономерностей и аномалий.

В такой концепции классический цикл «проектирование — изготовление — тестирование — анализ» становится гораздо быстрее и адаптивнее: модели ИИ могут предлагать следующий эксперимент, оптимизировать условия в реальном времени и даже планировать целые экспериментальные кампании. Например, команда UNC отмечает, что ИИ способен выявлять перспективные новые соединения или материалы для тестирования, эффективно указывая учёным, куда двигаться дальше.

Автоматизируя рутинные задачи, исследователи освобождаются для решения более сложных вопросов, в то время как ИИ сосредотачивается на наиболее информативных экспериментах.

Преимущества ИИ для научных исследований

Прогнозы на базе ИИ приносят огромную пользу науке. Они могут ускорять открытия, сокращая количество экспериментальных вариантов, снижать затраты за счёт исключения бесплодных попыток и выявлять тонкие закономерности, которые человек может не заметить. Такие инструменты, как AlphaFold2 от DeepMind, уже произвели революцию в биологии, предсказывая структуры белков: AlphaFold2 с высокой точностью смоделировал трёхмерную структуру практически всех примерно 200 миллионов известных науке белков.

Это позволяет экспериментаторам тратить гораздо меньше времени на трудоёмкие рентгеновские или крио-ЭМ исследования и сосредоточиться на изучении новых белков.

Аналогично, модель ESMBind из Лаборатории Брукхейвена предсказывает, как растительные белки связывают ионы металлов (например, цинка или железа) и превосходит другие методы в выявлении сайтов связывания металлов. Это ускоряет исследования в области биоэнергетических культур, помогая определить гены, ответственные за усвоение питательных веществ.

Во всех случаях ИИ выступает как мощный инструмент отбора: он фильтрует огромное экспериментальное «пространство поиска» до меньшего набора наиболее вероятных исходов или кандидатов.

Проблемы и ограничения ИИ

Однако эти достижения порождают и новые вопросы. Тот факт, что ИИ может так хорошо предсказывать многие результаты, говорит о том, что научные открытия часто следуют знакомым закономерностям. Как отмечают исследователи из UCL, «большая часть науки не является по-настоящему новой, а соответствует существующим паттернам» в литературе.

Это означает, что ИИ отлично справляется с рутинными или постепенными открытиями, но может испытывать трудности с по-настоящему беспрецедентными явлениями.

Эксперты предупреждают, что человеческое творчество и критическое мышление остаются незаменимыми: рекомендации ИИ требуют тщательной экспериментальной проверки. Существуют также проблемы с предвзятостью данных (ИИ знает только то, что видел) и избыточной уверенностью (модели могут ошибаться при выходе за пределы обучающей выборки). Тем не менее, преимущества, по-видимому, перевешивают риски: прогнозы ИИ уже способствовали опубликованным прорывам в биологии, химии и физике.

Будущее ИИ в проектировании экспериментов

В будущем ИИ и эксперименты станут ещё теснее связаны. Учёные разрабатывают «фундаментальные модели», адаптированные к научным областям (с использованием данных из физики, химии или геномики), чтобы лучше прогнозировать результаты и даже предлагать инновационные дизайны экспериментов.

В ближайшем будущем исследователи представляют себе, как можно будет вводить предложенный эксперимент в инструмент ИИ и получать распределение вероятностей возможных результатов.

Путём итераций в виртуальной среде команды смогут оптимизировать эксперименты ещё до того, как возьмут в руки пипетку или лазер. Цель — гибридный исследовательский процесс: ИИ быстро сужает круг перспективных гипотез и направлений, а учёные привносят интуицию и понимание для изучения неизведанного.

>>> Узнайте больше: ИИ анализирует экспериментальные данные

При успешной реализации такое сотрудничество может удвоить или утроить скорость открытий, решая масштабные задачи — от материалов для возобновляемой энергетики до персонализированной медицины.

Как выразился один из исследователей, ИИ станет «мощным инструментом в вашем арсенале», который поможет учёным проектировать наиболее эффективные эксперименты и открывать новые горизонты.