AI 預測實驗結果
AI 令實驗結果的預測更快速及準確，協助研究人員節省成本並提升科學研究效率。
AI 如何預測實驗結果，以幫助縮短研究時間、降低成本及提升效率？讓我們與 INVIAI 一起深入了解本文詳情！
AI 如何規劃及分析實驗
人工智能（AI）正改變科學家規劃及解讀實驗的方式。透過學習大量數據中的模式——從研究論文到模擬結果——AI 模型能預測新實驗的可能結果。
在一項最新研究中，AI 工具比人類專家更頻繁正確預測神經科學實驗的結果。這些由 AI 驅動的預測有望減少試錯，節省實驗室的時間和資源。
一個基於 Google Research LLM 的 AI「共同科學家」重新發現了細菌中一個複雜的生物機制：其排名最高的假設與實驗確認的基因轉移過程完全吻合。
— Google Research 研究
研究人員已開始將 AI 作為科學的「副駕駛」。在一項里程碑式成果中，基於 Google Research LLM 的 AI 「共同科學家」重新發現了細菌中一個複雜的生物機制：其排名最高的假設完全吻合實驗確認的基因轉移過程。換言之，AI 獨立提出了人類科學家花多年時間才解決的正確答案。
作者總結指出，這類 AI 不僅是工具，更是創造引擎，加速發現。
傳統預測
- 成功率 63-66%
- 受限於個人專業知識
- 分析耗時
AI 驅動預測
- 成功率 81%
- 跨大量數據集的模式識別
- 即時分析與預測
同樣地，倫敦大學學院（UCL）領導的團隊展示了通用 LLM（及專門的「BrainGPT」模型）能以遠高於人類神經科學家的準確度預測神經科學研究結果。LLM 平均成功率達 81%，而專家僅有 63–66%。這表明 AI 能識別文獻模式，並做出超越單純查找事實的前瞻性預測。
AI 在各科學領域的應用
生物學
AI 在多個領域取得進展。在 生物學 中，一個基礎模型以超過百萬細胞數據訓練，學習基因表達的「語法」。它能預測任何人體細胞類型中哪些基因會活躍，其預測與實驗室測量高度吻合。
化學
在 化學 領域，麻省理工學院（MIT）開發了一個名為 FlowER 的模型，通過強制物理約束（如質量和電子守恆）來更真實地預測化學反應結果。這種具約束意識的 AI 大幅提升了反應產物預測的準確性和可靠性。
FlowER 模型
MIT 用於化學反應的具約束意識 AI。
- 強制質量守恆
- 維持電子平衡
- 提升準確度
IBM RXN
用於化學語言映射的深度學習平台。
- 預測反應結果
- 比試錯法更快
- 探索新反應
像 IBM 的 RXN for Chemistry 這類 AI 平台同樣利用深度學習映射「化學語言」並預測反應結果，幫助化學家比試錯法更快探索新反應。
材料科學
在 材料科學 領域，新興的 AI 基礎模型（如微軟的 MatterGen/MatterSim）正以原子和分子數據訓練，能在實驗前預測新材料的行為。
MatterGen
MatterSim
AI 在物理學及高級模擬中的應用
物理知識導向的 AI 模型成功預測了一次聚變實驗的結果。例如，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的科學家利用 AI 驅動框架，提前數天預測聚變點火實驗的成功率。他們的模型以數千次模擬和過去實驗為訓練，預測點火（淨能量增益）成功率超過 70%。
這種結合 AI 與物理模擬的方法不僅給出正確預測，還量化了不確定性，幫助研究人員評估實驗風險。同樣，在引力波研究中，AI 甚至設計出新型干涉儀配置（如加入公里級光學腔），提升探測器靈敏度——這些發現是人類工程師忽略的。
AI 驅動的實驗室自動化
實驗室自動化是 AI 預測改變遊戲規則的另一領域。科學家設想完全自動化的「發現工廠」，由機械人執行實驗，AI 分析結果。北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員描述了移動機械人如何持續執行化學實驗，無疲勞，且比人類更精確地執行實驗流程。
這些機械人產生龐大數據集，AI 可即時掃描其中的模式和異常。
設計
AI 建議下一個實驗
執行
機械人執行實驗
分析
AI 即時分析結果
優化
實時條件優化
在這個願景中，經典的設計-製作-測試-分析循環變得更快且具適應性：AI 模型可建議下一個實驗、實時優化條件，甚至規劃整個實驗計劃。例如，UNC 團隊指出 AI 可識別有潛力的新化合物或材料，實際指引科學家下一步研究方向。
AI 對科學研究的好處
AI 驅動的預測對科學帶來巨大好處。它能透過縮小實驗選擇範圍來加速發現，透過消除無效試驗來降低成本，並發掘人類可能忽略的微妙模式。
加速發現
透過縮小實驗選擇範圍加快研究進度。
- 更快的假設測試
- 減少試錯
- 簡化工作流程
降低成本
消除無效試驗，優化資源分配。
- 降低實驗成本
- 有效利用資源
- 減少浪費
模式識別
發掘人類可能忽略的微妙模式。
- 隱藏關聯
- 複雜數據分析
- 新穎見解
像 DeepMind 的 AlphaFold2 已經革新了生物學，能預測蛋白質結構：AlphaFold2 精準建模了科學界已知約兩億種蛋白質的三維結構。
— DeepMind 研究
這意味著實驗者花在繁瑣的 X 射線或冷凍電子顯微鏡研究上的時間大幅減少，能專注於新蛋白質的研究。
AlphaFold2 影響
ESMBind 模型
同樣地，布魯克海文實驗室的 ESMBind 模型預測植物蛋白如何與金屬離子（如鋅或鐵）結合，並在識別金屬結合位點方面優於其他方法。這加速了生物能源作物的研究，精確指出應研究的基因以促進養分吸收。
AI 的挑戰與限制
然而，這些進展也帶來新問題。AI 能如此準確預測許多結果，表明科學發現往往遵循熟悉模式。正如倫敦大學學院研究人員指出，「大量科學並非真正新穎，而是符合文獻中既有模式」。
人類創造力需求
專家警告，人類創造力與批判性思維仍然至關重要：AI 建議需經過嚴謹實驗驗證。人類洞察力對解讀結果及取得突破性發現不可或缺。
數據偏見問題
AI 只能基於訓練數據所見進行預測。這可能導致偏見，反映歷史研究模式而非真正科學潛力，可能錯過新穎方法。
過度自信風險
模型在超出訓練範圍時可能出錯。過度依賴 AI 預測而缺乏適當驗證，可能導致錯誤結論和資源浪費。
AI 在實驗設計的未來
展望未來，AI 與實驗將日益緊密結合。科學家正開發針對科學領域（利用物理、化學或基因組數據）的「基礎模型」，以更好地預測結果，甚至建議創新實驗設計。
輸入實驗
研究人員將擬議實驗參數輸入 AI 系統
概率分析
AI 返回可能結果和結果的概率分布
迭代優化
團隊在虛擬環境中優化實驗，然後再實體執行
人機協作
混合工作流程結合 AI 效率與人類洞察
透過虛擬迭代，團隊可在動手操作移液管或雷射前優化實驗。目標是建立一個混合研究工作流程：AI 快速縮小有潛力的假設和路徑，人類科學家則帶來直覺和洞察力，探索未知。
若運用得當，這種合作可將發現速度提升兩到三倍，應對從可再生能源材料到個人化醫療等重大挑戰。
AI 將成為「你武器庫中的強大工具」，幫助科學家設計最有效的實驗，開拓新領域。
— 研究社群共識
