AI预测实验结果
人工智能实现快速且精准的实验结果预测，帮助研究人员节省成本并提升科学研究效率。
人工智能如何预测实验结果，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一起深入了解详情！
人工智能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。
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。
基于谷歌研究LLM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。
— 谷歌研究报告
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LLM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吻合。换言之，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。
作者总结称，这样的AI不仅是工具，更是“创造引擎，加速发现”。
传统预测
- 成功率63-66%
- 受限于个人专业水平
- 分析耗时
AI驱动预测
- 成功率81%
- 跨大量数据集识别模式
- 即时分析与预测
同样，伦敦大学学院（UCL）领导的团队表明，通用LLM（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。LLM平均成功率为81%，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在多个领域取得进展。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”。它可以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。
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（如质量守恒和电子守恒）更真实地预测化学反应结果。这种约束感知的AI大幅提升了反应产物预测的准确性和可靠性。
FlowER模型
麻省理工学院用于化学反应的约束感知AI。
- 执行质量守恒
- 保持电子平衡
- 提升准确率
IBM RXN
用于化学语言映射的深度学习平台。
- 预测反应结果
- 比试错法更快
- 探索新反应
类似地，IBM的RXN化学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，以便在任何实验开始前预测新材料的性能。
MatterGen
MatterSim
AI在物理学与高级模拟中的应用
物理信息驱动的AI模型成功预测了一次聚变实验的结果。例如，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的科学家使用AI驱动框架，提前数天预测聚变点火实验的成功率。他们的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%。
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，指导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，无疲劳，执行比人类更一致的精确操作。
这些机器人生成海量数据集，AI能即时扫描其中的模式和异常。
设计
AI建议下一步实验
执行
机器人执行实验
分析
AI即时分析结果
优化
实时条件优化
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能够识别有前景的新化合物或材料，指引科学家下一步研究方向。
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，通过消除无效试验来降低成本，并揭示人类可能忽视的微妙模式。
加速发现
通过缩小实验选择范围加快研究进程。
- 更快的假设验证
- 减少反复试验
- 简化工作流程
降低成本
消除无效试验，优化资源分配。
- 降低实验费用
- 高效利用资源
- 减少浪费
模式识别
发现人类可能忽视的微妙模式。
- 隐藏的相关性
- 复杂数据分析
- 新颖见解
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准确建模了科学界已知的约2亿种蛋白质的三维结构。
— DeepMind研究
这意味着实验人员花在繁琐的X射线或冷冻电镜研究上的时间大大减少，可以专注于新型蛋白质的研究。
AlphaFold2影响
ESMBind模型
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），并在识别金属结合位点方面优于其他方法。这加速了生物能源作物的研究，帮助确定关键基因以促进养分吸收。
AI的挑战与局限
然而，这些进展也带来了新问题。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，“大量科学并非真正新颖，而是符合文献中的既有模式”。
人类创造力的必要性
专家警告，人类创造力和批判性思维依然至关重要：AI建议需要经过严格的实验验证。人类洞察力对于解读结果和实现突破性发现不可或缺。
数据偏差问题
AI只能基于其训练数据所见内容进行预测。这可能导致偏见，反映历史研究模式而非真正的科学潜力，可能错过新颖方法。
过度自信风险
模型在超出训练范围时可能出错。过度依赖AI预测而缺乏适当验证，可能导致错误结论和资源浪费。
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（利用物理、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。
输入实验
研究人员将拟议实验参数输入AI系统
概率分析
AI返回可能结果和结果的概率分布
迭代优化
团队在虚拟环境中优化实验，随后实施
人机协作
混合工作流程结合AI效率与人类洞察
通过虚拟迭代，团队可以在动手操作前优化实验。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，人类科学家则带来直觉和洞察，探索未知领域。
如果执行得当，这种合作可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。
AI将成为“你武器库中的强大工具”，帮助科学家设计最有效的实验，开启新领域。
— 研究界共识
