AI 과학 연구: 기계 학습의 진정한 목적

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AI 과학 연구: 기계 학습의 진정한 목적

AI 과학 연구: 기계 학습의 진정한 목적

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연구자들은 획기적인 발견으로 이어질 수 있는 방대한 양의 데이터를 평가하는 인공 지능의 능력을 테스트하고 있습니다.
    • 저자:
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      퀀텀런 예측
    • 2023 년 5 월 11 일

    가설을 세우는 것은 창의성, 직관 및 비판적 사고가 필요하기 때문에 전통적으로 전적으로 인간의 활동으로 간주되었습니다. 그러나 기술 발전과 함께 과학자들은 점점 더 새로운 발견을 생성하기 위해 기계 학습(ML)으로 눈을 돌리고 있습니다. 알고리즘은 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 사람이 볼 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다.

    문맥

    연구자들은 인간의 선입견에 의존하지 않고 인간의 뇌에서 영감을 얻은 디자인으로 신경망 ML 알고리즘을 구성하여 데이터 패턴을 기반으로 새로운 가설을 제시했습니다. 결과적으로 많은 영역에서 곧 ML로 전환하여 과학적 발견을 가속화하고 인간의 편견을 줄일 수 있습니다. 미개척 배터리 재료의 경우 과학자들은 전통적으로 데이터베이스 검색 기술, 모델링 및 화학적 감각에 의존하여 실행 가능한 분자를 식별했습니다. 영국에 기반을 둔 University of Liverpool의 한 팀은 창의적인 프로세스를 단순화하기 위해 ML을 사용했습니다. 

    첫째, 연구원들은 가치 있는 새로운 물질을 생산할 가능성에 따라 화학 조합의 우선순위를 정하는 신경망을 만들었습니다. 그런 다음 과학자들은 이러한 순위를 활용하여 실험실 연구를 안내했습니다. 결과적으로 그들은 목록에 있는 모든 것을 테스트하지 않고 실행 가능한 XNUMX가지 배터리 재료 선택을 발견하여 몇 개월의 시행 착오를 피했습니다. ML이 연구에 도움이 될 수 있는 분야는 신소재만이 아닙니다. 연구원들은 또한 신경망을 사용하여 보다 중요한 기술적 및 이론적 문제를 해결합니다. 예를 들어 취리히 이론 물리학 연구소의 물리학자인 Renato Renner는 ML을 사용하여 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 일관된 설명을 개발하기를 희망합니다. 

    또한 OpenAI의 ChatGPT와 같은 보다 정교한 생성 AI 모델을 통해 연구원은 새로운 데이터, 모델 및 가설을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 위업은 GAN(Generative Adversarial Network), VAE(Variational Autoencoder) 및 변환기 기반 언어 모델(예: Generative Pre-trained Transformer-3 또는 GPT-3)과 같은 기술을 통해 달성됩니다. 이러한 AI 모델은 합성 데이터 세트를 생성하고, 새로운 ML 아키텍처를 설계 및 최적화하고, 이전에 알려지지 않은 데이터의 패턴과 관계를 식별하여 새로운 과학적 가설을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

    파괴적 영향

    과학자들은 연구를 돕기 위해 생성 AI를 점점 더 많이 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 패턴을 분석하고 그 지식을 기반으로 결과를 예측하는 기능을 통해 인류가 해결하지 못한 복잡한 과학 이론을 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 과학에 대한 인간의 이해가 현재의 한계를 훨씬 뛰어넘는 데 도움이 될 것입니다. 

    연구 개발(R&D) 벤처는 ML이 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있기 때문에 적절한 자금을 모으는 것이 더 쉬울 것입니다. 결과적으로 과학자들은 더 나은 결과를 얻기 위해 새로운 직원을 고용하거나 잘 알려진 기업 및 회사와 협력하여 더 많은 도움을 구할 것입니다. 이러한 관심의 전반적인 영향은 과학 발전뿐만 아니라 과학 분야의 전문가에게도 긍정적일 것입니다. 

    그러나 잠재적인 장애물은 이러한 적응형 모델의 솔루션이 인간, 특히 관련된 추론을 이해하기 어려운 경우가 많다는 것입니다. 기계가 답변만 제공하고 해결책의 이유를 설명하지 않기 때문에 과학자들은 과정과 결론에 대해 확신하지 못할 수 있습니다. 이 모호함은 결과에 대한 신뢰를 약화시키고 분석에 도움이 될 수 있는 신경망의 수를 줄입니다. 따라서 연구자들은 스스로 설명할 수 있는 모델을 개발해야 할 것이다.

    AI 과학 연구의 시사점

    AI 과학 연구의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

    • AI에 지적 재산권을 부여하는 것을 포함하여 연구 논문의 저자 기준 변경. 마찬가지로 AI 시스템은 언젠가 잠재적인 노벨상 수상자로 선정되어 이러한 알고리즘을 발명가로 인정해야 하는지에 대한 격렬한 논쟁을 일으킬 수 있습니다.
    • AI로 생성된 연구는 과학적 발견에 AI 및 자율 시스템을 사용하는 것과 관련된 새로운 형태의 책임과 추가 법적 및 윤리적 질문으로 이어질 수 있습니다.
    • 과학자들은 다양한 생성 AI 도구를 사용하여 의료 개발 및 테스트를 빠르게 추적합니다.
    • 이러한 정교한 알고리즘을 실행하는 데 필요한 높은 컴퓨팅 성능으로 인해 에너지 사용량이 증가합니다.
    • 워크플로에서 AI 및 기타 ML 도구를 사용하도록 교육을 받는 미래의 과학자.
    • 정부는 AI 생성 과학 실험 수행의 제한 및 요구 사항에 대한 글로벌 표준을 만듭니다.

    고려해야 할 질문

    • 당신이 과학자라면 당신의 기관이나 실험실은 AI 지원 연구를 어떻게 통합할 계획입니까?
    • AI로 생성된 연구가 과학자와 연구원의 직업 시장에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하십니까?

    통찰력 참조

    이 통찰력을 위해 다음과 같은 인기 있는 기관 링크를 참조했습니다.