AI ускорява научните открития: Ученият, който никога не спи

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Декември 12, 2023

Резюме на прозрението

AI, особено платформи като ChatGPT, значително ускоряват научните открития чрез автоматизиране на анализа на данни и генериране на хипотези. Способността му да обработва огромни количества научни данни е от решаващо значение за напредъка в области като химия и наука за материалите. AI изигра ключова роля в разработването на ваксината срещу COVID-19, като пример за нейния капацитет за бързи, съвместни изследвания. Инвестициите в суперкомпютри с "екзамащаб", като проекта Frontier на Министерството на енергетиката на САЩ, подчертават потенциала на AI за стимулиране на научни пробиви в здравеопазването и енергетиката. Това интегриране на ИИ в научните изследвания насърчава мултидисциплинарното сътрудничество и бързото тестване на хипотези, въпреки че също така повдига въпроси относно етичните и интелектуалните последици от ИИ като съ-изследовател.

AI ускорява контекста на научните открития

Науката сама по себе си е творчески процес; изследователите трябва постоянно да разширяват умовете и перспективите си, за да създават нови лекарства, химически приложения и индустриални иновации като цяло. Човешкият мозък обаче има своите граници. В края на краищата във Вселената има повече възможни молекулярни форми, отколкото има атоми. Никой не може да ги изследва всичките. Тази необходимост от изследване и тестване на безкрайното разнообразие от възможни научни експерименти подтикна учените непрекъснато да приемат нови инструменти, за да разширят възможностите си за разследване - най-новият инструмент е изкуственият интелект.
 
Използването на AI в научните открития се движи (2023 г.) от дълбоки невронни мрежи и генеративни AI рамки, способни да генерират научни знания в насипно състояние от всички публикувани материали по конкретна тема. Например, генериращи AI платформи като ChatGPT могат да анализират и синтезират огромни количества научна литература, подпомагайки химиците в изследването на нови синтетични торове. Системите с изкуствен интелект могат да преглеждат обширни бази данни от патенти, академични статии и публикации, като формулират хипотези и насочват посоката на изследване.

По същия начин AI може да използва данните, които анализира, за да създаде оригинални хипотези, за да разшири търсенето на нови молекулярни дизайни, в мащаб, който отделен учен би сметнал за невъзможно да съпостави. Такива AI инструменти, когато са съчетани с бъдещи квантови компютри, биха могли бързо да симулират нови молекули, за да отговорят на всяка специфична нужда въз основа на най-обещаващата теория. След това теорията ще бъде анализирана с помощта на автономни лабораторни тестове, където друг алгоритъм ще оцени резултатите, ще идентифицира пропуски или дефекти и ще извлече нова информация. Ще възникнат нови въпроси и така процесът ще започне отново в един благоприятен цикъл. При такъв сценарий учените биха наблюдавали сложни научни процеси и инициативи вместо индивидуални експерименти.

Разрушително въздействие

Един пример за това как AI е използван за ускоряване на научните открития е създаването на ваксината срещу COVID-19. Консорциум от 87 организации, вариращи от академични среди до технологични фирми, позволи на глобалните изследователи да получат достъп до суперкомпютри (устройства с високоскоростни изчислителни възможности, които могат да изпълняват ML алгоритми), за да използват AI за пресяване на съществуващи данни и проучвания. Резултатът е безплатен обмен на идеи и резултати от експерименти, пълен достъп до напреднали технологии и по-бързо и по-точно сътрудничество. Освен това федералните агенции осъзнават потенциала на ИИ за бързо разработване на нови технологии. Например Министерството на енергетиката на САЩ (DOE) поиска от Конгреса бюджет от до 4 милиарда щатски долара за 10 години за инвестиране в AI технологии за насърчаване на научните открития. Тези инвестиции включват суперкомпютри „exascale“ (способни да извършват голям обем изчисления).

През май 2022 г. Министерството на енергетиката възложи на технологичната фирма Hewlett Packard (HP) да създаде най-бързия суперкомпютър екзаскал, Frontier. Очаква се суперкомпютърът да решава ML изчисления до 10 пъти по-бързо от днешните суперкомпютри и да намира решения на проблеми, които са 8 пъти по-сложни. Агенцията иска да се съсредоточи върху открития в диагностиката на рак и заболявания, възобновяема енергия и устойчиви материали. 

Министерството на енергетиката финансира много научноизследователски проекти, включително разбивачи на атоми и секвениране на геноми, което доведе до управлението на масивни бази данни от агенцията. Агенцията се надява, че тези данни един ден могат да доведат до пробиви, които могат да подобрят производството на енергия и здравеопазването, наред с други. От извеждането на нови физични закони до нови химически съединения, AI/ML се очаква да свърши основната работа, която ще премахне неяснотите и ще увеличи шансовете за успех в научните изследвания.

Последици от AI за ускоряване на научните открития

По-широките последици от AI, ускоряващи научните открития, могат да включват: 

• Улесняване на бързото интегриране на знания в различни научни дисциплини, насърчаване на иновативни решения на сложни проблеми. Това предимство ще насърчи мултидисциплинарното сътрудничество, смесвайки прозрения от области като биология, физика и компютърни науки.
• AI се използва като универсален лаборант, анализиращ огромни масиви от данни много по-бързо от хората, което води до по-бързо генериране и валидиране на хипотези. Автоматизирането на рутинните изследователски задачи ще освободи учените да се съсредоточат върху сложни проблеми и анализиране на тестове и резултати от експерименти.
• Изследователи, които инвестират в предоставянето на AI креативност, за да разработят свои собствени въпроси и решения на научни изследвания в различни области на изследване.
• Ускоряването на изследването на космоса като AI ще помогне при обработката на астрономически данни, идентифицирането на небесни обекти и планирането на мисии.
• Някои учени настояват техният колега или съизследовател по ИИ да получи интелектуални авторски права и кредити за публикация.
• Повече федерални агенции, инвестиращи в суперкомпютри, позволяващи все по-напреднали изследователски възможности за университети, публични агенции и научни лаборатории в частния сектор.
• По-бързо разработване на лекарства и пробиви в науката за материалите, химията и физиката, което може да доведе до безкрайно разнообразие от бъдещи иновации.

Въпроси за коментар

• Ако сте учен или изследовател, как вашата организация използва AI в изследванията?
• Какви са потенциалните рискове от използването на AI като съизследователи?