AI förutspår experimentella resultat

Hur förutspår AI experimentella resultat för att hjälpa till att förkorta forskningstiden, minska kostnader och förbättra effektiviteten? Låt oss ta reda på mer detaljer med INVIAI i denna artikel!

Hur AI planerar och analyserar experiment

Artificiell intelligens (AI) förändrar hur forskare planerar och tolkar experiment. Genom att lära sig mönster från enorma mängder data – från forskningsartiklar till simuleringsresultat – kan AI-modeller förutsäga sannolika utfall av nya experiment.

I en nyligen studie förutspådde AI-verktyg resultaten av föreslagna neurovetenskapliga experiment korrekt mycket oftare än mänskliga experter. Dessa AI-drivna förutsägelser lovar att minska trial-and-error, vilket sparar tid och resurser i laboratoriet.

En AI "medforskare" byggd på en Google Research LLM återupptäckte en komplex biologisk mekanism i bakterier: dess högst rankade hypotes matchade exakt en experimentellt bekräftad genöverföringsprocess.

— Google Research Studie

Forskare använder redan AI som en "medpilot" för vetenskap. I ett banbrytande resultat återupptäckte en AI "medforskare" byggd på en Google Research LLM en komplex biologisk mekanism i bakterier: dess högst rankade hypotes matchade exakt en experimentellt bekräftad genöverföringsprocess. Med andra ord föreslog AI självständigt det korrekta svaret på en fråga som tagit mänskliga forskare år att lösa.

Författarna drar slutsatsen att sådan AI kan fungera "inte bara som ett verktyg utan som en kreativ motor som påskyndar upptäckter".

På liknande sätt visade ett UCL-ledt team att generiska LLM (och en specialiserad "BrainGPT"-modell) kunde förutsäga utfallen av neurovetenskapliga studier med mycket högre noggrannhet än mänskliga neuroforskare. LLM:erna hade i genomsnitt 81% framgångsfrekvens vid att välja rätt publicerade resultat, medan experterna bara nådde 63–66%. Detta tyder på att AI kan identifiera litteraturmönster och göra framåtblickande förutsägelser bortom ren faktakoll.

AI driven vetenskaplig upptäckt

AI-applikationer inom vetenskapliga områden

AI-applikationer inom vetenskapliga områden

AI inom fysik och avancerade simuleringar

En fysikinformerad AI-modell förutspådde framgångsrikt resultatet av ett fusionsexperiment. Till exempel använde forskare vid Lawrence Livermore National Lab ett AI-drivet ramverk för att förutsäga framgången för en fusionsantändningsskott flera dagar i förväg. Deras modell, tränad på tusentals simuleringar och tidigare experiment, förutspådde över 70% chans att uppnå antändning (nettoenergivinst) innan experimentet utfördes.

Denna metod – som kombinerar AI med fysiksimulering – gav inte bara en korrekt förutsägelse utan kvantifierade också osäkerheter, vilket hjälper forskare att bedöma experimentell risk. På liknande sätt har AI inom gravitationsvågsforskning till och med designat nya interferometerkonfigurationer (som att lägga till en optisk kavitetslängd på en kilometer) för att förbättra detektorns känslighet – upptäckter som mänskliga ingenjörer hade förbises.

AI förutspår fysikexperiment

AI-driven laboratorieautomation

Laboratorieautomation är ett annat område där AI-förutsägelser förändrar spelreglerna. Forskare föreställer sig fullt automatiserade "upptäcktsfabriker" där robotar utför experiment och AI analyserar resultaten. Forskare vid UNC-Chapel Hill beskriver hur mobila robotar kan utföra kemiexperiment kontinuerligt, utan trötthet, och genomföra precisa protokoll mycket mer konsekvent än människor.

Dessa robotar genererar enorma datamängder som AI omedelbart kan skanna efter mönster och avvikelser.

I denna vision blir den klassiska design-gör-testa-analysera-cykeln mycket snabbare och mer adaptiv: AI-modeller kan föreslå nästa experiment, optimera förhållanden i realtid och till och med planera hela experimentkampanjer. Till exempel noterar UNC-teamet att AI kan identifiera lovande nya föreningar eller material att testa, vilket effektivt pekar forskare åt rätt håll.

AI-driven laboratorieautomation

Fördelarna med AI för vetenskaplig forskning

AI-driven förutsägelse har stora fördelar för vetenskapen. Den kan påskynda upptäckter genom att begränsa experimentval, minska kostnader genom att eliminera meningslösa försök och avslöja subtila mönster som människor kan missa.

Verktyg som DeepMinds AlphaFold2 har redan revolutionerat biologin genom att förutsäga proteinstrukturer: AlphaFold2 modellerade exakt den tredimensionella strukturen för nästan alla cirka 200 miljoner proteiner som är kända för vetenskapen.

— DeepMind-forskning

Detta innebär att experimentutförare spenderar mycket mindre tid på arbetsintensiva röntgen- eller kryo-EM-studier och kan fokusera på nya proteiner.

På liknande sätt förutspår Brookhaven Labs ESMBind-modell hur växtproteiner binder metalljoner (som zink eller järn) och överträffar andra metoder vid identifiering av metallbindningsställen. Detta påskyndar forskning på bioenergigrödor genom att peka ut vilka gener som ska studeras för näringsupptag.

AI påskyndar vetenskapliga upptäckter

Utmaningar och begränsningar med AI

Men dessa framsteg väcker också nya frågor. Att AI kan förutsäga många resultat så väl tyder på att vetenskapliga fynd ofta följer bekanta mönster. Som UCL-forskare noterar, "mycket av vetenskapen är inte riktigt ny utan följer befintliga mönster" i litteraturen.

Utmaningar och begränsningar med AI vid förutsägelse av experimentella resultat

AI:s framtid inom experimentdesign

Framöver kommer AI och experiment att bli allt mer sammanflätade. Forskare utvecklar "grundmodeller" anpassade till vetenskapsdomäner (med fysik, kemi eller genomdata) så att de bättre kan förutsäga utfall och till och med föreslå innovativa experimentdesigner.

Genom att iterera in silico kan team optimera experiment innan de rör en pipett eller laser. Målet är ett hybridsamarbete i forskningsflödet: AI begränsar snabbt lovande hypoteser och vägar, och mänskliga forskare tillför intuition och insikt för att utforska det okända.

AI:s framtid inom experimentdesign

När detta görs väl kan detta partnerskap fördubbla eller tredubbla upptäcktsfarten och ta sig an stora utmaningar från förnybara energimaterial till personlig medicin.

AI kommer att bli "ett kraftfullt verktyg i din arsenal" som hjälper forskare att designa de mest effektiva experimenten och öppna nya fronter.

— Forskningsgemenskapens konsensus