Sztuczna inteligencja przyspiesza odkrycia naukowe: naukowiec, który nigdy nie śpi

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 12 grudnia 2023 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Sztuczna inteligencja, zwłaszcza platformy takie jak ChatGPT, znacznie przyspiesza odkrycia naukowe, automatyzując analizę danych i generowanie hipotez. Jego zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych naukowych ma kluczowe znaczenie dla rozwoju dziedzin takich jak chemia i inżynieria materiałowa. Sztuczna inteligencja odegrała kluczową rolę w opracowaniu szczepionki na Covid-19, co stanowi przykład jej zdolności do szybkich badań opartych na współpracy. Inwestycje w superkomputery „eksaskalowe”, takie jak projekt Frontier Departamentu Energii Stanów Zjednoczonych, podkreślają potencjał sztucznej inteligencji w zakresie napędzania przełomowych odkryć naukowych w dziedzinie opieki zdrowotnej i energii. To włączenie sztucznej inteligencji do badań sprzyja współpracy multidyscyplinarnej i szybkiemu testowaniu hipotez, choć rodzi również pytania dotyczące implikacji etycznych i własności intelektualnej sztucznej inteligencji jako współbadacza.

Sztuczna inteligencja przyspiesza kontekst odkryć naukowych

Nauka sama w sobie jest procesem twórczym; badacze muszą stale poszerzać swoje umysły i perspektywy, aby tworzyć nowe leki, zastosowania chemiczne i ogólnie innowacje branżowe. Jednak ludzki mózg ma swoje ograniczenia. W końcu istnieje więcej możliwych form molekularnych niż atomów we wszechświecie. Nikt nie może sprawdzić ich wszystkich. Potrzeba badania i testowania nieskończonej różnorodności możliwych eksperymentów naukowych skłoniła naukowców do ciągłego stosowania nowatorskich narzędzi w celu poszerzania swoich możliwości badawczych – najnowszym narzędziem jest sztuczna inteligencja.
 
Motorem wykorzystania sztucznej inteligencji w odkryciach naukowych (2023 r.) są głębokie sieci neuronowe i generatywne struktury sztucznej inteligencji, które są w stanie zbiorczo generować wiedzę naukową na podstawie wszystkich opublikowanych materiałów na określony temat. Na przykład platformy generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, mogą analizować i syntetyzować ogromne ilości literatury naukowej, pomagając chemikom w badaniu nowych nawozów syntetycznych. Systemy sztucznej inteligencji mogą przeszukiwać obszerne bazy danych patentów, artykułów naukowych i publikacji, formułując hipotezy i wyznaczając kierunki badań.

Podobnie sztuczna inteligencja może wykorzystywać analizowane dane do opracowywania oryginalnych hipotez i poszerzania poszukiwań nowych projektów molekularnych na skalę, której pojedynczy naukowiec nie byłby w stanie dorównać. Takie narzędzia sztucznej inteligencji w połączeniu z przyszłymi komputerami kwantowymi będą w stanie szybko symulować nowe cząsteczki, aby zaspokoić wszelkie określone potrzeby w oparciu o najbardziej obiecującą teorię. Teoria zostanie następnie przeanalizowana za pomocą autonomicznych testów laboratoryjnych, podczas których inny algorytm oceni wyniki, zidentyfikuje luki lub defekty i wydobędzie nowe informacje. Pojawiłyby się nowe pytania i proces rozpocząłby się od nowa, tworząc pozytywne koło. W takim scenariuszu naukowcy zamiast pojedynczych eksperymentów nadzorowaliby złożone procesy i inicjatywy naukowe.

Zakłócający wpływ

Jednym z przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji do przyspieszenia odkryć naukowych było stworzenie szczepionki przeciwko Covid-19. Konsorcjum składające się z 87 organizacji, od środowisk akademickich po firmy technologiczne, umożliwiło badaczom z całego świata dostęp do superkomputerów (urządzeń o możliwościach szybkiego przetwarzania, które mogą obsługiwać algorytmy ML) w celu wykorzystania sztucznej inteligencji do przeglądania istniejących danych i badań. Rezultatem jest swobodna wymiana pomysłów i wyników eksperymentów, pełny dostęp do zaawansowanej technologii oraz szybsza i dokładniejsza współpraca. Co więcej, agencje federalne zdają sobie sprawę z potencjału sztucznej inteligencji w zakresie szybkiego opracowywania nowych technologii. Na przykład Departament Energii Stanów Zjednoczonych (DOE) zwrócił się do Kongresu o budżet w wysokości do 4 miliardów dolarów na okres 10 lat na inwestycje w technologie sztucznej inteligencji w celu pobudzenia odkryć naukowych. Inwestycje te obejmują superkomputery „eksaskalowe” (zdolne do wykonywania dużej liczby obliczeń).

W maju 2022 r. DOE zlecił firmie technologicznej Hewlett Packard (HP) stworzenie najszybszego superkomputera eksaskalowego o nazwie Frontier. Oczekuje się, że superkomputer będzie w stanie rozwiązywać obliczenia ML nawet 10 razy szybciej niż dzisiejsze superkomputery i znajdować rozwiązania problemów, które są 8 razy bardziej złożone. Agencja chce skupić się na odkryciach w diagnostyce nowotworów i chorób, energii odnawialnej i materiałach zrównoważonych. 

DOE finansuje wiele projektów badań naukowych, w tym rozbijaczy atomów i sekwencjonowanie genomu, w wyniku czego agencja zarządza ogromnymi bazami danych. Agencja ma nadzieję, że dane te mogą pewnego dnia zaowocować przełomami, które mogą pomóc między innymi w produkcji energii i opiece zdrowotnej. Oczekuje się, że sztuczna inteligencja/uczenie się wykona najważniejszą pracę, która usunie niejasności i zwiększy szanse na sukces w badaniach naukowych, począwszy od wywnioskowania nowych praw fizycznych po nowe związki chemiczne.

Konsekwencje sztucznej inteligencji przyspieszającej odkrycia naukowe

Szersze konsekwencje przyspieszenia odkryć naukowych przez sztuczną inteligencję mogą obejmować: 

• Ułatwianie szybkiej integracji wiedzy z różnych dyscyplin naukowych, sprzyjanie innowacyjnym rozwiązaniom złożonych problemów. Korzyść ta zachęciłaby do współpracy multidyscyplinarnej, łącząc wiedzę z dziedzin takich jak biologia, fizyka i informatyka.
• Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest jako uniwersalny asystent laboratoryjny, analizujący ogromne zbiory danych znacznie szybciej niż ludzie, co prowadzi do szybszego generowania i weryfikowania hipotez. Automatyzacja rutynowych zadań badawczych pozwoli naukowcom skupić się na złożonych problemach i analizowaniu wyników testów i eksperymentów.
• Naukowcy inwestujący w kreatywność sztucznej inteligencji, aby opracowywać własne pytania i rozwiązania dociekań naukowych z różnych dziedzin nauki.
• Przyspieszenie eksploracji kosmosu, ponieważ sztuczna inteligencja pomoże w przetwarzaniu danych astronomicznych, identyfikowaniu obiektów niebieskich i planowaniu misji.
• Niektórzy naukowcy nalegają, aby ich kolega lub współpracownik zajmujący się sztuczną inteligencją otrzymał prawa autorskie do publikacji i prawa autorskie.
• Więcej agencji federalnych inwestuje w superkomputery, zapewniając coraz bardziej zaawansowane możliwości badawcze uniwersytetom, instytucjom publicznym i laboratoriom naukowym sektora prywatnego.
• Szybszy rozwój leków i przełomy w materiałoznawstwie, chemii i fizyce, które mogą prowadzić do nieskończonej różnorodności przyszłych innowacji.

Pytania do skomentowania

• Jeśli jesteś naukowcem lub badaczem, w jaki sposób Twoja organizacja wykorzystuje sztuczną inteligencję w badaniach?
• Jakie potencjalne ryzyko wiąże się z posiadaniem sztucznej inteligencji jako współbadaczy?