AI ay nagpapahayag ng mga resulta ng eksperimento

Paano nagpapahayag ang AI ng mga resulta ng eksperimento upang makatulong na paikliin ang oras ng pananaliksik, bawasan ang gastos at pagbutihin ang kahusayan? Alamin natin ang mga detalye kasama ang INVIAI sa artikulong ito!

Paano Nagpaplano at Nagsusuri ang AI ng mga Eksperimento

Binabago ng artificial intelligence (AI) kung paano nagpaplano at nagsusuri ang mga siyentipiko ng mga eksperimento. Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern mula sa napakaraming datos – mula sa mga papel na pananaliksik hanggang sa mga resulta ng simulasyon – maaaring hulaan ng mga modelo ng AI ang mga posibleng kinalabasan ng mga bagong eksperimento.

Sa isang kamakailang pag-aaral, tama ang mga AI tool sa paghula ng mga resulta ng mga iminungkahing eksperimento sa neuroscience nang mas madalas kaysa sa mga eksperto. Nangangako ang mga prediksyon na pinapagana ng AI na mabawasan ang trial-and-error, na nakakatipid ng oras at mga yaman sa laboratoryo.

Isang AI na "co-scientist" na binuo gamit ang Google Research LLM ay muling natuklasan ang isang komplikadong mekanismong biyolohikal sa bakterya: ang nangungunang hypothesis nito ay eksaktong tumugma sa isang proseso ng paglilipat ng gene na napatunayan sa eksperimento.

— Google Research Study

Ginagamit na ng mga mananaliksik ang AI bilang isang "co-pilot" para sa agham. Sa isang makasaysayang resulta, isang AI "co-scientist" na binuo gamit ang Google Research LLM ay muling natuklasan ang isang komplikadong mekanismong biyolohikal sa bakterya: ang nangungunang hypothesis nito ay eksaktong tumugma sa isang proseso ng paglilipat ng gene na napatunayan sa eksperimento. Sa madaling salita, ang AI ay nakapagpanukala nang mag-isa ng tamang sagot sa isang tanong na inabot ng mga siyentipikong tao ng maraming taon upang malutas.

Konklusyon ng mga may-akda na ang ganitong AI ay maaaring kumilos "hindi lamang bilang isang kasangkapan kundi bilang isang malikhaing makina, na nagpapabilis ng pagtuklas".

Gayundin, ipinakita ng isang pangkat na pinamunuan ng UCL na ang mga generic na LLM (at isang espesyal na modelong "BrainGPT") ay maaaring hulaan ang mga resulta ng mga pag-aaral sa neuroscience nang mas mataas ang katumpakan kaysa sa mga eksperto sa neuroscience. Ang mga LLM ay may average na 81% na tagumpay sa pagpili ng tamang inilathalang resulta, habang ang mga eksperto ay nasa 63–66% lamang. Ipinapahiwatig nito na kaya ng AI na tuklasin ang mga pattern sa literatura at gumawa ng mga prediksyon na nakatuon sa hinaharap lampas sa simpleng paghahanap ng katotohanan.

AI powered scientific discovery

Mga Aplikasyon ng AI sa Iba't Ibang Larangan ng Agham

Mga aplikasyon ng AI sa iba't ibang larangan ng agham

AI sa Pisika at Mga Advanced na Simulasyon

Isang physics-informed AI model ang matagumpay na naghula ng resulta ng isang eksperimento sa fusion. Halimbawa, ginamit ng mga siyentipiko sa Lawrence Livermore National Lab ang isang AI-driven framework upang hulaan ang tagumpay ng isang fusion ignition shot ilang araw bago ito isagawa. Ang kanilang modelo, na sinanay sa libu-libong simulasyon at mga nakaraang eksperimento, ay naghula ng higit sa 70% na tsansa ng pagkamit ng ignition (net energy gain) bago pa man isagawa ang eksperimento.

Ang pamamaraang ito – na pinagsasama ang AI at physics simulation – ay hindi lamang nagbigay ng tamang prediksyon kundi nagkwenta rin ng mga kawalang-katiyakan, na tumutulong sa mga mananaliksik na suriin ang panganib ng eksperimento. Gayundin, sa pananaliksik ng gravitational-wave, nakabuo ang AI ng mga bagong disenyo ng interferometer (tulad ng pagdagdag ng kilometer-scale optical cavity) upang mapabuti ang sensitivity ng detector – mga tuklas na hindi napansin ng mga inhinyerong tao.

AI na naghuhula ng mga eksperimento sa pisika

AI-Driven na Awtomasyon sa Laboratoryo

Isa pang larangan kung saan nagbabago ang laro dahil sa prediksyon ng AI ay ang awtomasyon sa laboratoryo. Nakikita ng mga siyentipiko ang mga ganap na awtomatikong "pabrika ng pagtuklas" kung saan ang mga robot ang nagpapatakbo ng mga eksperimento at ang AI ang nagsusuri ng mga resulta. Inilarawan ng mga mananaliksik sa UNC-Chapel Hill kung paano maaaring magsagawa ng mga eksperimento sa kimika ang mga mobile robot nang tuloy-tuloy, nang walang pagkapagod, na nagsasagawa ng mga tumpak na protocol nang mas pare-pareho kaysa sa mga tao.

Ang mga robot na ito ay lumilikha ng napakalaking mga dataset na agad na sinusuri ng AI para sa mga pattern at anomalya.

Sa pananaw na ito, ang klasikong cycle ng disenyo-gawa-pagsubok-pagsusuri ay nagiging mas mabilis at adaptive: maaaring mungkahiin ng mga modelo ng AI ang susunod na eksperimento, i-optimize ang mga kondisyon sa real time, at planuhin ang buong kampanya ng eksperimento. Halimbawa, binanggit ng pangkat ng UNC na maaaring tuklasin ng AI ang mga promising na bagong compound o materyales na susubukan, na epektibong nagtuturo sa mga siyentipiko kung saan dapat tumingin.

AI driven lab automation

Mga Benepisyo ng AI para sa Siyentipikong Pananaliksik

Malaki ang naitutulong ng prediksyon gamit ang AI para sa agham. Maaari nitong pabilisin ang pagtuklas sa pamamagitan ng pagpili ng mga eksperimento, bawasan ang gastos sa pamamagitan ng pagtanggal ng mga walang saysay na pagsubok, at tuklasin ang mga maliliit na pattern na maaaring hindi mapansin ng tao.

Ang mga kasangkapan tulad ng AlphaFold2 ng DeepMind ay nagbago na ng biyolohiya sa pamamagitan ng paghula ng mga istruktura ng protina: tumpak na na-modelo ng AlphaFold2 ang 3D na istruktura ng halos lahat ng mga 200 milyong protinang kilala sa agham.

— DeepMind Research

Ibig sabihin nito, mas kaunti ang oras na ginugugol ng mga experimentalist sa mahirap na pag-aaral gamit ang X-ray o cryo-EM at mas nakatuon sila sa mga bagong protina.

Gayundin, ang modelo ng ESMBind ng Brookhaven Lab ay naghuhula kung paano nagdikit ang mga protina ng halaman sa mga metal ion (tulad ng zinc o iron) at mas mahusay kaysa sa ibang mga pamamaraan sa pagtukoy ng mga metal-binding site. Pinapabilis nito ang pananaliksik sa bioenergy crops sa pamamagitan ng pagtukoy kung aling mga gene ang dapat pag-aralan para sa nutrient uptake.

AI na nagpapabilis ng siyentipikong pagtuklas

Mga Hamon at Limitasyon ng AI

Gayunpaman, nagdudulot din ang mga pag-unlad na ito ng mga bagong tanong. Ang katotohanang kaya ng AI na hulaan nang mahusay ang maraming resulta ay nagpapahiwatig na madalas na sumusunod ang mga siyentipikong tuklas sa mga pamilyar na pattern. Ayon sa mga mananaliksik ng UCL, "maraming bahagi ng agham ay hindi tunay na bago, kundi sumusunod sa mga umiiral na pattern" sa literatura.

Mga Hamon at Limitasyon ng AI sa Paghula ng Mga Resulta ng Eksperimento

Ang Kinabukasan ng AI sa Disenyo ng Eksperimento

Tumingin sa hinaharap, ang AI at mga eksperimento ay magiging mas magkakaugnay. Gumagawa ang mga siyentipiko ng mga "foundation model" na iniangkop sa mga larangan ng agham (gamit ang pisika, kimika, o datos ng genomics) upang mas mahusay nilang mahulaan ang mga resulta at kahit magmungkahi ng mga makabagong disenyo ng eksperimento.

Sa pamamagitan ng iterasyon sa silico, maaaring i-optimize ng mga koponan ang mga eksperimento bago pa man hawakan ang pipette o laser. Ang layunin ay isang hybrid research workflow: mabilis na pinipili ng AI ang mga promising na hypothesis at landas, at nagdadala ang mga siyentipikong tao ng intuwisyon at pananaw upang tuklasin ang hindi pa nalalaman.

Ang kinabukasan ng AI sa disenyo ng eksperimento

Kapag nagawa nang maayos, maaaring doblehin o triplehin ng partnership na ito ang bilis ng pagtuklas, na tinutugunan ang malalaking hamon mula sa mga materyales para sa renewable energy hanggang sa personalized medicine.

Magiging "makapangyarihang kasangkapan sa iyong arsenal" ang AI na tumutulong sa mga siyentipiko na magdisenyo ng pinakaepektibong mga eksperimento at buksan ang mga bagong hangganan.

— Consensus ng Komunidad ng Pananaliksik