AI 预测实验结果
AI 如何预测实验结果，帮助缩短研究时间、降低成本并提升效率？让我们通过本文与 INVIAI 一起深入了解！
AI 如何规划与分析实验
人工智能（AI）正在改变科学家规划和解读实验的方式。通过学习大量数据中的模式——从研究论文到模拟结果——AI 模型能够预测新实验的可能结果。
例如，经过科学文献训练的大型语言模型（LLM）已被证明能够“提炼模式”，使其以超越人类的准确度预测科学结果。
在一项最新研究中，AI 工具比人类专家更频繁地正确预测了拟议的神经科学实验结果。这些由 AI 驱动的预测有望减少反复试验，节省实验室的时间和资源。
研究人员已经开始将 AI 作为科学的“副驾驶”。在一项里程碑式成果中，基于谷歌研究大型语言模型构建的 AI “联合科学家”重新发现了细菌中的复杂生物机制：其排名最高的假设与实验确认的基因转移过程完全一致。换句话说，AI 独立提出了一个人类科学家花费多年才解决的问题的正确答案。
作者总结认为，这样的 AI 不仅是工具，更是“创造引擎，加速发现”。
同样，伦敦大学学院（UCL）领导的团队展示了通用大型语言模型（以及专门的“BrainGPT”模型）能够以远高于人类神经科学家的准确率预测神经科学研究结果。这些 LLM 平均以 81% 的成功率选出正确的已发表结果，而专家仅为 63%–66%。这表明 AI 能够识别文献中的模式，做出超越简单事实查询的前瞻性预测。
AI 在各科学领域的应用
生物学
AI 在多个领域取得突破。在生物学中，一个新的基础模型基于超过一百万个细胞的数据训练，学习了基因表达的“语法”。它能够预测任何人体细胞类型中哪些基因会被激活，其预测结果与实验室测量高度吻合。
在一次演示中，AI 准确预测了遗传性白血病突变如何破坏细胞的调控网络——这一预测后来被实验验证。
化学
在化学领域，麻省理工学院的研究人员开发了名为FlowER的模型，通过施加物理约束（如质量和电子守恒）更真实地预测化学反应结果。这种考虑约束的 AI 大幅提升了反应产物预测的准确性和可靠性。
类似地，IBM 的 RXN for Chemistry 平台利用深度学习映射“化学语言”，预测反应结果，帮助化学家比传统试错方法更快地探索新反应。
材料科学
在材料科学领域，新兴的 AI 基础模型（如微软的 MatterGen/MatterSim）正在基于原子和分子数据进行训练，能够预测新材料的性能表现，无需先进行实验。
AI 在物理学与高级模拟中的应用
一款物理驱动的 AI 模型成功预测了聚变实验的结果。例如，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的科学家利用 AI 驱动的框架，提前数天预测聚变点火实验的成功率。该模型基于数千次模拟和过往实验训练，预测点火（净能量增益）成功概率超过 70%。
实验后，实际中子产额落在 AI 预测范围内，证明 AI 能够为复杂物理实验提供可靠的概率预测。
这种结合 AI 与物理模拟的方法不仅给出了正确预测，还量化了不确定性，帮助研究人员评估实验风险。同样，在引力波研究中，AI 设计了新型干涉仪配置（如增加公里级光学腔），提升了探测器灵敏度——这些发现是人类工程师未曾注意到的。
AI 驱动的实验室自动化
实验室自动化是 AI 预测改变游戏规则的另一个领域。科学家设想完全自动化的“发现工厂”，机器人执行实验，AI 分析结果。北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员描述了移动机器人如何持续进行化学实验，不知疲倦，执行比人类更精确一致的操作流程。
这些机器人产生大量数据集，AI 能即时扫描其中的模式和异常。
在这一愿景中，经典的设计-制造-测试-分析循环变得更快且更具适应性：AI 模型可以建议下一步实验，实时优化条件，甚至规划整个实验方案。例如，UNC 团队指出，AI 能识别有潜力的新化合物或材料，指引科学家下一步的研究方向。
通过自动化常规任务，研究人员得以专注于更高层次的问题，而 AI 则聚焦于最具信息量的实验。
AI 对科学研究的益处
AI 驱动的预测为科学带来巨大益处。它能通过缩小实验选择范围来加速发现，通过避免无效试验降低成本，并揭示人类可能忽视的微妙模式。像 DeepMind 的 AlphaFold2 这样的工具已经通过预测蛋白质结构彻底改变了生物学：AlphaFold2 精准模拟了科学已知的近两亿种蛋白质的三维结构。
这意味着实验人员在繁琐的X射线或冷冻电镜研究上花费的时间大大减少，可以专注于新型蛋白质的研究。
同样，布鲁克海文实验室的 ESMBind 模型预测植物蛋白如何结合金属离子（如锌或铁），并且优于其他方法识别金属结合位点。这加速了生物能源作物的研究，帮助确定研究养分吸收的关键基因。
在所有案例中，AI 都作为强大的筛选工具：它将庞大的实验“搜索空间”过滤为一组高概率的结果或候选项。
AI 的挑战与局限
然而，这些进展也带来了新的问题。AI 能如此准确预测许多结果，表明科学发现往往遵循熟悉的模式。正如伦敦大学学院研究人员指出，“大量科学并非真正创新，而是符合文献中的既有模式”。
这意味着 AI 擅长常规或渐进式发现，但可能难以应对真正前所未有的现象。
专家警告，人类的创造力和批判性思维依然至关重要：AI 的建议需要经过严格的实验验证。数据偏差（AI 只能基于已有数据）和过度自信（模型在超出训练范围时可能出错）也是挑战。尽管如此，AI 的益处似乎超过风险：AI 预测已推动生物学、化学和物理学领域的多项突破。
AI 在实验设计中的未来
展望未来，AI 与实验将日益融合。科学家正在开发针对科学领域（如物理、化学或基因组数据）的“基础模型”，以更好地预测结果，甚至提出创新的实验设计方案。
不久的将来，研究人员设想将拟议实验输入 AI 工具，获得可能结果的概率分布。
通过计算机模拟迭代，团队可以在动手操作移液器或激光前优化实验。目标是实现混合研究流程：AI 快速缩小有前景的假设和路径范围，人类科学家则凭借直觉和洞察力探索未知。
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如果执行得当，这种合作关系可以将发现速度提升两到三倍，应对从可再生能源材料到个性化医疗等重大挑战。
正如一位研究人员所言，AI 将成为“您武器库中的强大工具”，帮助科学家设计最有效的实验，开启新的前沿。
