ИИ ускоряет научные открытия: учёный, который никогда не спит

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 12 декабря 2023

Сводка статистики

ИИ, особенно такие платформы, как ChatGPT, значительно ускоряют научные открытия за счет автоматизации анализа данных и генерации гипотез. Его способность обрабатывать огромные объемы научных данных имеет решающее значение для развития таких областей, как химия и материаловедение. ИИ сыграл ключевую роль в разработке вакцины против COVID-19, продемонстрировав свою способность проводить быстрые совместные исследования. Инвестиции в «экзафлопсные» суперкомпьютеры, такие как проект Frontier Министерства энергетики США, подчеркивают потенциал ИИ в обеспечении научных прорывов в здравоохранении и энергетике. Такая интеграция ИИ в исследования способствует междисциплинарному сотрудничеству и быстрой проверке гипотез, хотя также поднимает вопросы об этических последствиях и последствиях использования ИИ в качестве соисследователя для интеллектуальной собственности.

ИИ ускоряет процесс научных открытий

Наука сама по себе является творческим процессом; Исследователи должны постоянно расширять свой кругозор и кругозор, чтобы создавать новые лекарства, химические приложения и отраслевые инновации в целом. Однако человеческий мозг имеет свои пределы. В конце концов, возможных молекулярных форм больше, чем атомов во Вселенной. Никто не может изучить их все. Эта потребность исследовать и проверять бесконечное разнообразие возможных научных экспериментов подтолкнула ученых к постоянному использованию новых инструментов для расширения своих исследовательских возможностей, причем последним инструментом стал искусственный интеллект.
 
Использование ИИ в научных открытиях обусловлено (2023 г.) глубокими нейронными сетями и генеративными структурами ИИ, способными массово генерировать научные знания из всех опубликованных материалов по конкретной теме. Например, платформы генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут анализировать и синтезировать огромное количество научной литературы, помогая химикам в исследовании новых синтетических удобрений. Системы искусственного интеллекта могут анализировать обширные базы данных патентов, научных работ и публикаций, формулируя гипотезы и определяя направление исследований.

Точно так же ИИ может использовать данные, которые он анализирует, для разработки оригинальных гипотез и расширения поиска новых молекулярных конструкций в масштабах, которые отдельный ученый сочтет невозможными. Такие инструменты искусственного интеллекта в сочетании с будущими квантовыми компьютерами смогут быстро моделировать новые молекулы для удовлетворения любых конкретных потребностей на основе наиболее многообещающей теории. Затем теория будет проанализирована с помощью автономных лабораторных тестов, где другой алгоритм будет оценивать результаты, выявлять пробелы или дефекты и извлекать новую информацию. Возникнут новые вопросы, и процесс снова начнется в благоприятном цикле. В таком сценарии ученые будут наблюдать за сложными научными процессами и инициативами, а не за отдельными экспериментами.

Разрушительное воздействие

Одним из примеров того, как ИИ использовался для ускорения научных открытий, было создание вакцины против COVID-19. Консорциум из 87 организаций, от академических кругов до технологических компаний, предоставил исследователям со всего мира доступ к суперкомпьютерам (устройствам с высокоскоростными вычислениями, которые могут запускать алгоритмы машинного обучения) для использования ИИ для анализа существующих данных и исследований. Результатом является свободный обмен идеями и результатами экспериментов, полный доступ к передовым технологиям и более быстрое и точное сотрудничество. Кроме того, федеральные агентства осознают потенциал ИИ для быстрой разработки новых технологий. Например, Министерство энергетики США (DOE) запросило у Конгресса бюджет в размере до 4 миллиардов долларов США на 10 лет для инвестиций в технологии искусственного интеллекта для стимулирования научных открытий. Эти инвестиции включают в себя «экзафлопсные» (способные выполнять большие объемы вычислений) суперкомпьютеры.

В мае 2022 года Министерство энергетики поручило технологической фирме Hewlett Packard (HP) создать самый быстрый экзафлопсный суперкомпьютер Frontier. Ожидается, что суперкомпьютер будет выполнять вычисления ML до 10 раз быстрее, чем современные суперкомпьютеры, и находить решения проблем, которые в 8 раз сложнее. Агентство хочет сосредоточиться на открытиях в области диагностики рака и заболеваний, возобновляемых источниках энергии и экологически чистых материалах. 

Министерство энергетики финансирует множество научно-исследовательских проектов, в том числе проекты по разбиению атомов и секвенированию генома, в результате чего агентство управляет огромными базами данных. Агентство надеется, что эти данные однажды могут привести к прорывам, которые могут способствовать развитию производства энергии и здравоохранения, среди прочего. Ожидается, что ИИ/МО будет выполнять основную работу, начиная с вывода новых физических законов и заканчивая новыми химическими соединениями, которые устранят неясности и повысят шансы на успех в научных исследованиях.

Последствия ускорения научных открытий ИИ

Более широкие последствия ускорения научных открытий ИИ могут включать: 

• Содействие быстрой интеграции знаний из различных научных дисциплин, содействие инновационным решениям сложных проблем. Это преимущество будет способствовать междисциплинарному сотрудничеству, объединяющему идеи из таких областей, как биология, физика и информатика.
• ИИ используется в качестве универсального лабораторного помощника, анализирующего огромные наборы данных гораздо быстрее, чем люди, что приводит к более быстрой генерации и проверке гипотез. Автоматизация рутинных исследовательских задач позволит ученым сосредоточиться на сложных проблемах и анализе результатов тестов и экспериментов.
• Исследователи, инвестирующие в творческие способности ИИ для разработки собственных вопросов и решений научных исследований в различных областях исследования.
• Ускорение освоения космоса с помощью ИИ поможет в обработке астрономических данных, идентификации небесных объектов и планировании миссий.
• Некоторые ученые настаивают на том, чтобы их коллегам или соисследователям в области ИИ были предоставлены интеллектуальные авторские права и права на публикацию.
• Все больше федеральных агентств инвестируют в суперкомпьютеры, что открывает все более передовые исследовательские возможности для университетов, государственных учреждений и научных лабораторий частного сектора.
• Ускоренная разработка лекарств и прорывы в материаловедении, химии и физике, которые могут привести к бесконечному разнообразию будущих инноваций.

Вопросы для комментариев

• Если вы ученый или исследователь, как ваша организация использует ИИ в исследованиях?
• Каковы потенциальные риски использования ИИ в качестве соисследователей?