Штучний інтелект прогнозує результати експериментів
Штучний інтелект дозволяє швидко та точно прогнозувати результати експериментів, допомагаючи дослідникам знижувати витрати та підвищувати ефективність наукових досліджень.
Як штучний інтелект прогнозує результати експериментів, щоб допомогти скоротити час досліджень, знизити витрати та підвищити ефективність? Давайте дізнаємося більше разом із INVIAI у цій статті!
Як ШІ планує та аналізує експерименти
Штучний інтелект (ШІ) змінює спосіб, у який вчені планують та інтерпретують експерименти. Навчаючись на великих обсягах даних – від наукових публікацій до результатів симуляцій – моделі ШІ можуть прогнозувати ймовірні результати нових експериментів.
В одному з останніх досліджень інструменти ШІ значно частіше правильно передбачали результати запропонованих нейронаукових експериментів, ніж експерти-люди. Такі прогнози на основі ШІ обіцяють зменшити кількість спроб і помилок, заощаджуючи час і ресурси в лабораторії.
«Співвчений» на базі ВММ Google Research повторно відкрив складний біологічний механізм у бактеріях: його найвища гіпотеза точно відповідала експериментально підтвердженому процесу передачі генів.
— Дослідження Google Research
Дослідники вже використовують ШІ як «співавтора» науки. У знаковому результаті «співвчений» на базі ВММ Google Research повторно відкрив складний біологічний механізм у бактеріях: його найвища гіпотеза точно відповідала експериментально підтвердженому процесу передачі генів. Іншими словами, ШІ самостійно запропонував правильну відповідь на питання, над яким людські вчені працювали роками.
Автори роблять висновок, що такий ШІ може діяти «не лише як інструмент, а як творча рушійна сила, прискорюючи відкриття».
Традиційне прогнозування
- 63-66% успішності
- Обмежено індивідуальним досвідом
- Тривалий аналіз
Прогнозування на основі ШІ
- 81% успішності
- Розпізнавання закономірностей у великих даних
- Миттєвий аналіз і прогнози
Аналогічно, команда UCL показала, що загальні ВММ (та спеціалізована модель «BrainGPT») можуть прогнозувати результати нейронаукових досліджень з набагато вищою точністю, ніж людські нейронауковці. ВММ у середньому досягали 81% успішності у виборі правильних опублікованих результатів, тоді як експерти – лише 63–66%. Це свідчить, що ШІ може ідентифікувати закономірності в літературі та робити прогнози на майбутнє, а не просто шукати факти.
Застосування ШІ у різних наукових галузях
Біологія
ШІ робить значні кроки в багатьох галузях. У біології нова фундаментальна модель навчена на даних понад мільйона клітин і вивчила «граматику» експресії генів. Вона може прогнозувати, які гени будуть активні в будь-якому типі людських клітин, і її прогнози тісно збігаються з лабораторними вимірами.
Хімія
У хімії дослідники з MIT розробили модель FlowER, яка прогнозує результати хімічних реакцій більш реалістично, застосовуючи фізичні обмеження (наприклад, збереження маси та електронів). Цей ШІ, що враховує обмеження, значно покращив точність і надійність прогнозів продуктів реакцій.
Модель FlowER
Обмежений фізичними законами ШІ MIT для хімічних реакцій.
- Забезпечує збереження маси
- Підтримує баланс електронів
- Покращена точність
IBM RXN
Платформа глибокого навчання для картографування хімічної мови.
- Прогнозує результати реакцій
- Швидше за методи спроб і помилок
- Досліджує нові реакції
Платформи ШІ, як IBM RXN для хімії, також використовують глибоке навчання для картографування «хімічної мови» та прогнозування результатів реакцій, допомагаючи хімікам швидше досліджувати нові реакції, ніж традиційні методи спроб і помилок.
Матеріалознавство
У матеріалознавстві нові фундаментальні моделі ШІ (наприклад, MatterGen/MatterSim від Microsoft) навчаються на даних про атоми та молекули, щоб прогнозувати поведінку нових матеріалів ще до проведення експериментів.
MatterGen
MatterSim
ШІ у фізиці та передових симуляціях
Фізично-інформована модель ШІ успішно передбачила результат експерименту з термоядерного синтезу. Наприклад, вчені з Національної лабораторії Лоуренса Лівермора використали ШІ для прогнозування успіху запуску синтезу за кілька днів до експерименту. Їхня модель, навчена на тисячах симуляцій і минулих експериментів, передбачила понад 70% ймовірність досягнення запалювання (чистого енергетичного виходу) до проведення експерименту.
Такий підхід – поєднання ШІ з фізичним моделюванням – не лише дав правильний прогноз, а й кількісно оцінив невизначеності, допомагаючи дослідникам оцінити ризики експерименту. Аналогічно, у дослідженнях гравітаційних хвиль ШІ навіть розробив нові конфігурації інтерферометрів (наприклад, додавання оптичної камери кілометрового масштабу) для підвищення чутливості детекторів – відкриття, які інженери-люди пропустили.
Автоматизація лабораторій на основі ШІ
Автоматизація лабораторій – ще одна сфера, де прогнози ШІ змінюють правила гри. Вчені уявляють собі повністю автоматизовані «фабрики відкриттів», де роботи проводять експерименти, а ШІ аналізує результати. Дослідники з UNC-Chapel Hill описують, як мобільні роботи можуть безперервно виконувати хімічні експерименти без втоми, дотримуючись точних протоколів значно послідовніше за людей.
Ці роботи генерують величезні набори даних, які ШІ миттєво сканує на предмет закономірностей і аномалій.
Проєктування
ШІ пропонує наступний експеримент
Виконання
Роботи проводять експерименти
Аналіз
ШІ миттєво аналізує результати
Оптимізація
Оптимізація умов у реальному часі
У цьому баченні класичний цикл «проєктування-виконання-тестування-аналізу» стає значно швидшим і адаптивнішим: моделі ШІ можуть пропонувати наступний експеримент, оптимізувати умови в реальному часі та навіть планувати цілі експериментальні кампанії. Наприклад, команда UNC зазначає, що ШІ може виявляти перспективні нові сполуки або матеріали для тестування, ефективно вказуючи вченим, куди дивитися далі.
Переваги ШІ для наукових досліджень
Прогнозування на основі ШІ має величезні переваги для науки. Воно може прискорювати відкриття, звужуючи вибір експериментів, знижувати витрати, усуваючи марні спроби, і виявляти тонкі закономірності, які люди можуть пропустити.
Прискорення відкриттів
Прискорює дослідження, звужуючи вибір експериментів.
- Швидше тестування гіпотез
- Менше спроб і помилок
- Оптимізовані робочі процеси
Зниження витрат
Усуває марні спроби та оптимізує використання ресурсів.
- Менші витрати на експерименти
- Ефективне використання ресурсів
- Зменшення відходів
Розпізнавання закономірностей
Виявляє тонкі закономірності, які люди можуть пропустити.
- Приховані кореляції
- Складний аналіз даних
- Нові інсайти
Інструменти, як AlphaFold2 від DeepMind, вже революціонізували біологію, прогнозуючи структури білків: AlphaFold2 точно змоделював 3D структуру практично всіх близько 200 мільйонів білків, відомих науці.
— Дослідження DeepMind
Це означає, що експериментатори витрачають набагато менше часу на трудомісткі рентгенівські або кріо-ЕМ дослідження і можуть зосередитися на нових білках.
Вплив AlphaFold2
Модель ESMBind
Аналогічно, модель ESMBind лабораторії Брукхейвена прогнозує, як білки рослин зв’язують іони металів (наприклад, цинку чи заліза) і перевершує інші методи у визначенні металозв’язувальних сайтів. Це прискорює дослідження біоенергетичних культур, вказуючи, які гени слід вивчати для поглинання поживних речовин.
Виклики та обмеження ШІ
Однак ці досягнення також породжують нові питання. Те, що ШІ може так добре прогнозувати багато результатів, свідчить, що наукові відкриття часто слідують знайомим закономірностям. Як зазначають дослідники UCL, «велика частина науки не є справді новою, а відповідає існуючим закономірностям» у літературі.
Потреба в людській креативності
Експерти попереджають, що людська креативність і критичне мислення залишаються ключовими: рекомендації ШІ потребують ретельної експериментальної перевірки. Людське розуміння необхідне для інтерпретації результатів і проривних відкриттів.
Проблеми упередженості даних
ШІ знає лише те, що бачив у навчальних даних. Це може призводити до упереджених прогнозів, які відображають історичні дослідницькі патерни, а не справжній науковий потенціал, потенційно пропускаючи нові підходи.
Ризик надмірної впевненості
Моделі можуть помилятися, коли їх використовують поза межами навчання. Надмірна довіра до прогнозів ШІ без належної перевірки може призвести до неправильних висновків і марних витрат.
Майбутнє ШІ у проєктуванні експериментів
Дивлячись уперед, ШІ та експерименти стануть ще тісніше пов’язаними. Вчені розробляють «фундаментальні моделі», адаптовані до наукових доменів (з використанням фізики, хімії чи геномних даних), щоб краще прогнозувати результати та навіть пропонувати інноваційні дизайни експериментів.
Введення експерименту
Дослідники вводять параметри запропонованого експерименту в систему ШІ
Аналіз ймовірностей
ШІ повертає розподіл ймовірностей можливих результатів
Ітеративна оптимізація
Команди оптимізують експерименти в силіко перед фізичною реалізацією
Співпраця людини і ШІ
Гібридний робочий процес поєднує ефективність ШІ з людським розумінням
Завдяки ітераціям у силіко команди зможуть оптимізувати експерименти ще до того, як торкнуться піпетки чи лазера. Мета – гібридний дослідницький процес: ШІ швидко звужує перспективні гіпотези та шляхи, а вчені додають інтуїцію та розуміння для дослідження невідомого.
При правильному підході це партнерство може подвоїти або потроїти темпи відкриттів, вирішуючи великі виклики від матеріалів для відновлюваної енергетики до персоналізованої медицини.
ШІ стане «потужним інструментом у вашому арсеналі», який допоможе вченим проєктувати найефективніші експерименти та відкривати нові горизонти.
— Консенсус наукової спільноти
