ИИ предсказывает результаты экспериментов
ИИ обеспечивает быстрое и точное предсказание результатов экспериментов, помогая исследователям экономить средства и повышать эффективность научных исследований.
Как ИИ предсказывает результаты экспериментов, помогая сократить время исследований, снизить затраты и повысить эффективность? Узнаем подробнее 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 в огромных объёмах данных — от научных публикаций до результатов моделирования — модели ИИ могут прогнозировать вероятные исходы новых экспериментов.
В одном из недавних исследований инструменты ИИ гораздо чаще, чем эксперты-человеки, правильно предсказывали результаты предложенных нейронаучных экспериментов. Такие предсказания на основе ИИ обещают сократить метод проб и ошибок, экономя время и ресурсы лабораторий.
ИИ «соучёный», построенный на LLM от Google Research, заново открыл сложный биологический механизм у бактерий: его гипотеза с наивысшим рейтингом точно совпала с экспериментально подтверждённым процессом переноса генов.
— Исследование Google Research
Исследователи уже используют ИИ как «со-пилота» в науке. В знаковом результате ИИ «соучёный», основанный на LLM от Google Research, заново открыл сложный биологический механизм у бактерий: его гипотеза с наивысшим рейтингом точно совпала с экспериментально подтверждённым процессом переноса генов. Иными словами, ИИ самостоятельно предложил правильный ответ на вопрос, решение которого у людей заняло годы.
Авторы делают вывод, что такой ИИ может выступать «не просто как инструмент, а как творческий двигатель, ускоряющий открытия».
Традиционное предсказание
- Успешность 63-66%
- Ограничено индивидуальной экспертизой
- Трудоёмкий анализ
Предсказание на основе ИИ
- Успешность 81%
- Распознавание закономерностей в больших данных
- Мгновенный анализ и прогнозы
Аналогично, команда из UCL показала, что универсальные LLM (и специализированная модель «BrainGPT») могут предсказывать результаты нейронаучных исследований с гораздо большей точностью, чем эксперты-нейроучёные. LLM достигали в среднем 81% успешности в выборе правильных опубликованных результатов, тогда как эксперты — лишь 63–66%. Это говорит о том, что ИИ способен выявлять закономерности в литературе и делать прогнозы на будущее, выходящие за рамки простого поиска фактов.
Применение ИИ в различных научных областях
Биология
ИИ достигает успехов во многих областях. В биологии новая фундаментальная модель обучена на данных более миллиона клеток и изучила «грамматику» экспрессии генов. Она может предсказывать, какие гены будут активны в любом типе человеческих клеток, а её прогнозы тесно совпадают с лабораторными измерениями.
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.
Модель FlowER
ИИ MIT с учётом ограничений для химических реакций.
- Обеспечивает сохранение массы
- Поддерживает баланс электронов
- Повышенная точность
IBM RXN
Платформа глубокого обучения для отображения химического языка.
- Предсказывает результаты реакций
- Быстрее метода проб и ошибок
- Исследует новые реакции
Платформы ИИ, такие как IBM RXN для химии, также используют глубокое обучение для отображения «химического языка» и предсказания результатов реакций, помогая химикам исследовать новые реакции гораздо быстрее, чем традиционные методы проб и ошибок.
Наука о материалах
В науке о материалах появляются фундаментальные модели ИИ (например, MatterGen и MatterSim от Microsoft), обучаемые на данных об атомах и молекулах, чтобы предсказывать поведение новых материалов ещё до проведения экспериментов.
MatterGen
MatterSim
ИИ в физике и продвинутом моделировании
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 вероятность достижения синтеза (чистого энергетического выхода) более 70% до проведения испытания.
Такой подход — сочетание ИИ и физического моделирования — не только дал правильный прогноз, но и оценил неопределённости, помогая исследователям оценивать риски экспериментов. 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 с помощью ИИ
Автоматизация лабораторий — ещё одна область, где предсказания ИИ меняют правила игры. Учёные представляют полностью автоматизированные «фабрики открытий», где роботы проводят эксперименты, а ИИ анализирует результаты. Исследователи из UNC-Chapel Hill описывают, как мобильные роботы могут непрерывно выполнять химические эксперименты без усталости, точно следуя протоколам гораздо стабильнее, чем люди.
Эти роботы генерируют огромные наборы данных, которые ИИ мгновенно сканирует на предмет закономерностей и аномалий.
Проектирование
ИИ предлагает следующий эксперимент
Выполнение
Роботы проводят эксперименты
Анализ
ИИ мгновенно анализирует результаты
Оптимизация
Оптимизация условий в реальном времени
В этом видении классический цикл проектирования, выполнения, тестирования и анализа 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 может выявлять перспективные новые соединения или материалы для тестирования, эффективно указывая учёным, куда смотреть дальше.
Преимущества ИИ для научных исследований
Предсказания на основе ИИ приносят огромную пользу науке. Они могут ускорять открытия, сокращая количество экспериментальных вариантов, снижать затраты, исключая бесполезные пробы, и выявлять тонкие закономерности, которые человек может не заметить.
Ускорение открытий
Ускорение исследований за счёт сужения экспериментальных вариантов.
- Быстрое тестирование гипотез
- Меньше проб и ошибок
- Оптимизация рабочих процессов
Снижение затрат
Исключение бесполезных проб и оптимизация ресурсов.
- Снижение стоимости экспериментов
- Рациональное использование ресурсов
- Меньше отходов
Распознавание закономерностей
Выявление тонких закономерностей, незаметных человеку.
- Скрытые корреляции
- Анализ сложных данных
- Новые инсайты
Инструменты, такие как AlphaFold2 от DeepMind, уже произвели революцию в биологии, предсказывая структуры белков: AlphaFold2 точно смоделировал 3D-структуру практически всех примерно 200 миллионов известных науке белков.
— Исследование DeepMind
Это означает, что экспериментаторы тратят гораздо меньше времени на трудоёмкие рентгеновские или крио-ЭМ исследования и могут сосредоточиться на изучении новых белков.
Влияние AlphaFold2
Модель ESMBind
Аналогично, модель ESMBind из лаборатории Брукхейвена предсказывает, как растительные белки связывают ионы металлов (например, цинк или железо) и превосходит другие методы в выявлении сайтов связывания металлов. Это ускоряет исследования биоэнергетических культур, указывая, какие гены изучать для усвоения питательных веществ.
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.
Требования к человеческому творчеству
Эксперты предупреждают, что человеческое творчество и критическое мышление остаются ключевыми: рекомендации ИИ требуют тщательной экспериментальной проверки. Человеческое понимание необходимо для интерпретации результатов и прорывных открытий.
Проблемы с предвзятостью данных
ИИ знает только то, что видел в обучающих данных. Это может приводить к предвзятым прогнозам, отражающим исторические исследовательские паттерны, а не истинный научный потенциал, что может упускать новые подходы.
Риск избыточной уверенности
Модели могут ошибаться при выходе за пределы обучающих данных. Чрезмерное доверие к предсказаниям ИИ без надлежащей проверки может привести к неправильным выводам и потере ресурсов.
Будущее ИИ в проектировании экспериментов
Смотрим вперёд: ИИ и эксперименты станут ещё теснее связаны. Учёные разрабатывают «фундаментальные модели», адаптированные к научным областям (с использованием данных физики, химии или геномики), чтобы лучше прогнозировать результаты и даже предлагать инновационные дизайны экспериментов.
Ввод эксперимента
Исследователи вводят параметры предлагаемого эксперимента в систему ИИ
Анализ вероятностей
ИИ возвращает распределение вероятностей возможных результатов
Итеративная оптимизация
Команды оптимизируют эксперименты в виртуальной среде перед физическим выполнением
Сотрудничество человека и ИИ
Гибридный рабочий процесс сочетает эффективность ИИ с человеческой интуицией
Путём итераций в виртуальной среде команды смогут оптимизировать эксперименты ещё до взятия в руки пипетки или лазера. Цель — гибридный исследовательский процесс: ИИ быстро сужает перспективные гипотезы и направления, а учёные приносят интуицию и понимание для изучения неизведанного.
При успешной реализации такое партнёрство может удвоить или утроить скорость открытий, решая крупные задачи от материалов для возобновляемой энергии до персонализированной медицины.
ИИ станет «мощным инструментом в вашем арсенале», который поможет учёным проектировать наиболее эффективные эксперименты и открывать новые горизонты.
— Консенсус исследовательского сообщества
