AI 預測實驗結果
AI 使實驗結果的預測快速且準確，幫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，幫助縮短研究時間、降低成本並提升效率？讓我們與 INVIAI 一起深入了解本文的詳細內容！
AI 如何規劃與分析實驗
人工智慧（AI）正在改變科學家規劃與解讀實驗的方式。透過學習大量資料中的模式——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過程，節省實驗室的時間與資源。
一個基於 Google Research LLM 建立的 AI「共同科學家」重新發現了細菌中的複雜生物機制：其排名最高的假說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「共同駕駛」。在一項里程碑式成果中，基於 Google Research LLM 的 AI 「共同科學家」重新發現了細菌中的複雜生物機制：其排名最高的假說與實驗確認的基因轉移過程完全吻合。換句話說，AI 獨立提出了人類科學家花費多年才解決的正確答案。
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%
- 跨大量資料集的模式識別
- 即時分析與預測
同樣地，倫敦大學學院（UCL）領導的團隊證明，通用大型語言模型（LLMs）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。LLMs 平均成功率為 81%，而專家僅達 63–66%。這顯示 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 在許多領域取得進展。在 生物學中，一個基礎模型以超過百萬細胞的資料訓練，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，且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，透過強制物理約束（如質量與電子守恆）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與可靠性。
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」，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）正在以原子與分子資料訓練，能在實驗前預測新材料的行為。
MatterGen
MatterSim
AI 在物理與先進模擬中的應用
物理知識導向的 AI 模型成功預測了融合實驗的結果。例如，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的科學家使用 AI 驅動框架，提前數天預測融合點火實驗的成功率。他們的模型以數千次模擬與過去實驗訓練，預測點火（淨能量增益）成功機率超過 70%，且實驗前即完成預測。
這種結合 AI 與物理模擬的方法，不僅給出正確預測，還量化不確定性，幫助研究人員評估實驗風險。同樣地，在重力波研究中，AI 甚至設計出新型干涉儀配置（如增加公里級光學腔），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 預測帶來革命性改變的另一領域。科學家設想完全自動化的「發現工廠」，由機器人執行實驗，AI 分析結果。北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員描述，移動機器人能持續執行化學實驗，不疲倦，且比人類更精確地執行實驗流程。
這些機器人產生龐大資料集，AI 可即時掃描其中的模式與異常。
設計
AI 建議下一個實驗
執行
機器人執行實驗
分析
AI 即時分析結果
優化
即時條件優化
在這個願景中，傳統的設計-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、即時優化條件，甚至規劃整個實驗計畫。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 對科學研究的益處
AI 驅動的預測為科學帶來巨大益處。它能透過縮小實驗選項範圍來加速發現，透過消除無效試驗來降低成本，並揭露人類可能忽略的微妙模式。
加速發現
透過縮小實驗選項範圍，加快研究進度。
- 更快的假說測試
- 減少試錯
- 流程更順暢
降低成本
消除無效試驗，優化資源分配。
- 降低實驗成本
- 資源使用更有效率
- 減少浪費
模式識別
揭露人類可能忽略的微妙模式。
- 隱藏的關聯性
- 複雜資料分析
- 新穎見解
像 DeepMind 的 AlphaFold2 已經透過預測蛋白質結構徹底改變生物學：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，能專注於新穎蛋白質的研究。
AlphaFold2 影響力
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，且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，幫助鎖定營養吸收相關基因。
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，顯示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不可或缺：AI 建議需經過嚴謹實驗驗證。人類洞察力對解讀結果與突破性發現至關重要。
資料偏差問題
AI 只能基於訓練資料所見進行預測。這可能導致反映歷史研究模式的偏差預測，而非真正的科學潛力，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 預測而未妥善驗證，可能導致錯誤結論與資源浪費。
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、化學或基因組資料）的「基礎模型」，以更好預測結果，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
機率分析
AI 回傳可能結果與結果的機率分布
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
結合 AI 效率與人類洞察的混合工作流程
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。目標是建立混合研究流程：AI 快速縮小有潛力的假說與路徑，人類科學家則帶來直覺與洞察，探索未知。
若執行得當，這種合作可將發現速度加倍或三倍，應對從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，開啟新領域。
— 研究社群共識
