Umělá inteligence urychluje vědecké objevy: Vědec, který nikdy nespí

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• 12. prosince 2023

Shrnutí statistik

Umělá inteligence, zejména platformy jako ChatGPT, výrazně urychlují vědecké objevy automatizací analýzy dat a generování hypotéz. Jeho schopnost zpracovávat obrovské množství vědeckých dat je zásadní pro pokrok v oborech, jako je chemie a věda o materiálech. Umělá inteligence hrála klíčovou roli při vývoji vakcíny proti COVID-19 a byla příkladem její kapacity pro rychlý výzkum založený na spolupráci. Investice do „exascale“ superpočítačů, jako je projekt Frontier amerického ministerstva energetiky, zdůrazňují potenciál umělé inteligence při řízení vědeckých průlomů ve zdravotnictví a energetice. Tato integrace umělé inteligence do výzkumu podporuje multidisciplinární spolupráci a rychlé testování hypotéz, ačkoli také vyvolává otázky ohledně etických a duševních důsledků umělé inteligence jako spoluřešitele.

AI urychluje kontext vědeckého objevování

Věda je sama o sobě tvůrčím procesem; výzkumníci musí neustále rozšiřovat své myšlení a perspektivy, aby mohli vytvářet nová léčiva, chemické aplikace a průmyslové inovace obecně. Lidský mozek má však své limity. Koneckonců, existuje více představitelných molekulárních forem než atomů ve vesmíru. Nikdo je nesmí zkoumat všechny. Tato potřeba prozkoumat a otestovat nekonečnou rozmanitost možných vědeckých experimentů přiměla vědce k neustálému přijímání nových nástrojů k rozšiřování svých vyšetřovacích schopností – nejnovějším nástrojem je umělá inteligence.
 
Využití umělé inteligence ve vědeckých objevech je poháněno (2023) hlubokými neuronovými sítěmi a generativními rámci umělé inteligence, které jsou schopny hromadně generovat vědecké poznatky ze všech publikovaných materiálů na konkrétní téma. Například generativní platformy umělé inteligence, jako je ChatGPT, mohou analyzovat a syntetizovat obrovské množství vědecké literatury, což pomáhá chemikům při výzkumu nových syntetických hnojiv. Systémy umělé inteligence mohou probírat rozsáhlé databáze patentů, akademických prací a publikací, formulovat hypotézy a řídit směr výzkumu.

Podobně může AI použít data, která analyzuje, k vymýšlení původních hypotéz k rozšíření hledání nových molekulárních designů v měřítku, kterému by se jednotlivý vědec nedokázal srovnat. Takové nástroje umělé inteligence ve spojení s budoucími kvantovými počítači by byly schopny rychle simulovat nové molekuly pro řešení jakékoli konkrétní potřeby založené na nejslibnější teorii. Teorie pak bude analyzována pomocí autonomních laboratorních testů, kde by další algoritmus vyhodnotil výsledky, identifikoval mezery nebo defekty a extrahoval nové informace. Vyvstaly by nové otázky, a tak by proces začal znovu ve ctnostném cyklu. V takovém scénáři by vědci místo jednotlivých experimentů dohlíželi na složité vědecké procesy a iniciativy.

Rušivý dopad

Jedním z příkladů toho, jak byla umělá inteligence použita k urychlení vědeckých objevů, bylo vytvoření vakcíny proti COVID-19. Konsorcium 87 organizací, od akademické sféry až po technologické firmy, umožnilo globálním výzkumníkům přístup k superpočítačům (zařízením s vysokorychlostními výpočetními schopnostmi, která mohou spouštět algoritmy ML), aby mohli pomocí umělé inteligence probírat existující data a studie. Výsledkem je bezplatná výměna nápadů a výsledků experimentů, plný přístup k pokročilé technologii a rychlejší a přesnější spolupráce. Federální agentury si dále uvědomují potenciál umělé inteligence k rychlému vývoji nových technologií. Například americké ministerstvo energetiky (DOE) požádalo Kongres o rozpočet až 4 miliardy USD na 10 let na investice do technologií umělé inteligence s cílem podpořit vědecké objevy. Tyto investice zahrnují superpočítače „exascale“ (schopné provádět velké objemy výpočtů).

V květnu 2022 pověřila DOE technologickou firmu Hewlett Packard (HP), aby vytvořila nejrychlejší exascale superpočítač Frontier. Předpokládá se, že superpočítač bude řešit výpočty ML až 10x rychleji než dnešní superpočítače a najde řešení problémů, které jsou 8x složitější. Agentura se chce zaměřit na objevy v diagnostice rakoviny a nemocí, obnovitelné zdroje energie a udržitelné materiály. 

DOE financuje mnoho vědeckých výzkumných projektů, včetně rozbíječů atomů a sekvenování genomu, což vedlo k tomu, že agentura spravuje masivní databáze. Agentura doufá, že tato data by jednoho dne mohla vést k průlomům, které mohou posunout mimo jiné výrobu energie a zdravotní péči. Od odvození nových fyzikálních zákonů až po nové chemické sloučeniny se očekává, že AI/ML udělá hlavní práci, která odstraní nejednoznačnosti a zvýší šance na úspěch ve vědeckém výzkumu.

Důsledky umělé inteligence urychlující vědecké objevy

Širší důsledky AI urychlující vědecké objevy mohou zahrnovat: 

• Usnadnění rychlé integrace znalostí napříč různými vědeckými obory, podpora inovativních řešení složitých problémů. Tato výhoda by podpořila multidisciplinární spolupráci, která by prolínala poznatky z oblastí jako biologie, fyzika a informatika.
• Umělá inteligence se používá jako univerzální laboratorní asistent, který analyzuje rozsáhlé soubory dat mnohem rychleji než lidé, což vede k rychlejšímu generování a ověřování hypotéz. Automatizace rutinních výzkumných úkolů umožní vědcům soustředit se na složité problémy a analyzovat výsledky testů a experimentů.
• Výzkumníci investující do kreativity umělé inteligence, aby mohli rozvíjet své vlastní otázky a řešení vědeckých dotazů v různých oblastech studia.
• Urychlení průzkumu vesmíru jako AI pomůže při zpracování astronomických dat, identifikaci nebeských objektů a plánování misí.
• Někteří vědci trvají na tom, že jejich kolegovi z umělé inteligence nebo spoluřešiteli by měli být udělena intelektuální autorská práva a publikační tituly.
• Více federálních agentur investujících do superpočítačů, což umožňuje stále pokročilejší výzkumné příležitosti pro vědecké laboratoře univerzit, veřejných agentur a soukromého sektoru.
• Rychlejší vývoj léků a průlomy ve vědě o materiálech, chemii a fyzice, které mohou vést k nekonečné řadě budoucích inovací.

Otázky ke komentáři

• Pokud jste vědec nebo výzkumník, jak vaše organizace využívá AI ve výzkumu?
• Jaká jsou potenciální rizika spojená s AI jako spoluvýzkumníky?