AI מזרז גילוי מדעי: המדען שלעולם לא ישן

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• דצמבר 12, 2023

סיכום תובנה

AI, במיוחד פלטפורמות כמו ChatGPT, מאיצה משמעותית את הגילוי המדעי על ידי אוטומציה של ניתוח נתונים ויצירת השערות. היכולת שלו לעבד כמויות עצומות של נתונים מדעיים היא חיונית לקידום תחומים כמו כימיה ומדעי החומרים. AI מילאה תפקיד מרכזי בפיתוח החיסון נגד COVID-19, והדגימה את יכולתו למחקר מהיר ושיתופי. השקעות במחשבי-על "אקסקלוסיביים", כמו פרויקט Frontier של משרד האנרגיה האמריקני, מדגישות את הפוטנציאל של AI בהנעת פריצות דרך מדעיות בתחום הבריאות והאנרגיה. שילוב זה של בינה מלאכותית במחקר מקדם שיתוף פעולה רב-תחומי ובדיקת השערות מהירה, אם כי היא גם מעלה שאלות לגבי ההשלכות האתיות והקניין הרוחני של בינה מלאכותית כחוקר שותף.

בינה מלאכותית מאיץ את הקשר הגילוי המדעי

המדע, כשלעצמו, הוא תהליך יצירתי; חוקרים חייבים כל הזמן להרחיב את דעתם ונקודות המבט שלהם כדי ליצור תרופות חדשות, יישומים כימיים וחידושים בתעשייה בכללותה. עם זאת, למוח האנושי יש גבולות. אחרי הכל, יש יותר צורות מולקולריות שאפשר להעלות על הדעת מאשר אטומים ביקום. אין אדם רשאי לבדוק את כולם. הצורך הזה לחקור ולבדוק את המגוון האינסופי של ניסויים מדעיים אפשריים דחף מדענים לאמץ כל העת כלים חדשים כדי להרחיב את יכולות החקירה שלהם - הכלי האחרון הוא בינה מלאכותית.
 
השימוש בבינה מלאכותית בגילוי מדעי מונע (2023) על ידי רשתות עצביות עמוקות ומסגרות בינה מלאכותית המסוגלות לייצר ידע מדעי בכמויות גדולות מכל החומר שפורסם בנושא ספציפי. לדוגמה, פלטפורמות בינה מלאכותית כמו ChatGPT יכולות לנתח ולסנתז כמויות עצומות של ספרות מדעית, ולסייע לכימאים לחקור דשנים סינתטיים חדשים. מערכות בינה מלאכותית יכולות לסנן מאגרי מידע נרחבים של פטנטים, מאמרים אקדמיים ופרסומים, לגבש השערות ולהנחות כיוון מחקר.

באופן דומה, בינה מלאכותית יכולה להשתמש בנתונים שהיא מנתחת כדי להמציא השערות מקוריות כדי להרחיב את החיפוש אחר עיצובים מולקולריים חדשים, בקנה מידה שלמדען אינדיבידואלי יהיה בלתי אפשרי להתאים. כלי בינה מלאכותית כאלה בשילוב עם מחשבים קוונטיים עתידיים יוכלו לדמות במהירות מולקולות חדשות כדי לתת מענה לכל צורך מוגדר בהתבסס על התיאוריה המבטיחה ביותר. התיאוריה תינתח לאחר מכן באמצעות בדיקות מעבדה אוטונומיות, שבהן אלגוריתם אחר יעריך את התוצאות, יזהה פערים או פגמים ויחלץ מידע חדש. שאלות חדשות יתעוררו, וכך התהליך יתחיל שוב במעגל סגולה. בתרחיש כזה, מדענים יפקחו על תהליכים ויוזמות מדעיות מורכבות במקום ניסויים בודדים.

השפעה משבשת

דוגמה אחת לאופן שבו נעשה שימוש בבינה מלאכותית כדי להאיץ את הגילוי המדעי היה יצירת החיסון נגד COVID-19. קונסורציום של 87 ארגונים, החל מאקדמיה ועד לחברות טכנולוגיה, אפשר לחוקרים גלובליים לגשת למחשבי-על (מכשירים עם יכולות מחשוב במהירות גבוהה שיכולים להריץ אלגוריתמי ML) כדי להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנפות נתונים ומחקרים קיימים. התוצאה היא החלפה חופשית של רעיונות ותוצאות ניסויים, גישה מלאה לטכנולוגיה מתקדמת ושיתוף פעולה מהיר ומדויק יותר. יתרה מכך, סוכנויות פדרליות מבינות את הפוטנציאל של AI לפתח במהירות טכנולוגיות חדשות. לדוגמה, משרד האנרגיה האמריקאי (DOE) ביקש מהקונגרס תקציב של עד 4 מיליארד דולר במשך 10 שנים כדי להשקיע בטכנולוגיות AI כדי להגביר את התגליות המדעיות. השקעות אלו כוללות מחשבי-על מסוג "exascale" (המסוגל לבצע נפחים גבוהים של חישובים).

במאי 2022, DOE הזמינה את חברת הטכנולוגיה Hewlett Packard (HP) ליצור את מחשב העל המהיר ביותר, Frontier. מחשב העל צפוי לפתור חישובי ML עד פי 10 מהר יותר ממחשבי העל של היום ולמצוא פתרונות לבעיות מורכבות פי 8. הסוכנות רוצה להתמקד בתגליות באבחון סרטן ומחלות, אנרגיה מתחדשת וחומרים בני קיימא. 

DOE מימנה פרויקטי מחקר מדעיים רבים, כולל מנפצי אטומים וריצוף גנום, שהביאו לכך שהסוכנות ניהלה מאגרי מידע מסיביים. הסוכנות מקווה שהנתונים הללו יכולים להביא יום אחד לפריצות דרך שיכולות לקדם בין היתר את ייצור האנרגיה והבריאות. מהסקת חוקים פיזיקליים חדשים ועד תרכובות כימיות חדשות, AI/ML צפוי לעשות את העבודה הקשה שתסיר אי בהירות ותגדיל את סיכויי ההצלחה במחקר מדעי.

השלכות של גילוי מדעי מהיר של AI

השלכות רחבות יותר של גילוי מדעי במהירות AI עשויות לכלול: 

• הקלה על שילוב מהיר של ידע על פני דיסציפלינות מדעיות שונות, טיפוח פתרונות חדשניים לבעיות מורכבות. יתרון זה יעודד שיתוף פעולה רב-תחומי, תוך שילוב של תובנות מתחומים כמו ביולוגיה, פיזיקה ומדעי המחשב.
• בינה מלאכותית משמשת כעוזר מעבדה לכל מטרה, המנתח מערכי נתונים עצומים הרבה יותר מהר מבני אדם, מה שמוביל ליצירת השערות ואימות מהיר יותר. אוטומציה של משימות מחקר שגרתיות תשחרר את המדענים להתמקד בבעיות מורכבות ולנתח בדיקות ותוצאות ניסויים.
• חוקרים משקיעים במתן יצירתיות בינה מלאכותית לפיתוח שאלות ופתרונות משלהם לבירורים מדעיים בתחומי מחקר שונים.
• האצת חקר החלל כ-AI תסייע בעיבוד נתונים אסטרונומיים, זיהוי עצמים שמימיים ותכנון משימות.
• כמה מדענים מתעקשים שיעניקו לעמיתם בינה מלאכותית או לחוקר שותף שלהם זכויות יוצרים אינטלקטואליות וקרדיטים לפרסום.
• יותר סוכנויות פדרליות משקיעות במחשבי-על, מה שמאפשר הזדמנויות מחקר מתקדמות יותר ויותר עבור מעבדות מדעיות של אוניברסיטאות, סוכנויות ציבוריות ומגזר הפרטי.
• פיתוח תרופות מהיר יותר ופריצות דרך במדעי החומרים, הכימיה והפיזיקה, מה שיכול להוביל למגוון אינסופי של חידושים עתידיים.

שאלות להגיב עליהן

• אם אתה מדען או חוקר, איך הארגון שלך משתמש בבינה מלאכותית במחקר?
• מהם הסיכונים הפוטנציאליים של בינה מלאכותית כחוקרים משותפים?