Шведские исследователи создали ИИ‑систему, способную почти без участия человека пройти весь научный цикл от выдвижения гипотезы до интерпретации результатов.
Шведские исследователи разработали «ИИ‑учёного», способного выдвигать научные гипотезы, проектировать эксперименты и интерпретировать их результаты.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Команда объединила несколько крупных языковых моделей (LLM), масштабные базы данных и роботизированное лабораторное оборудование в замкнутую систему, которая может проходить полный цикл научного исследования (источник на английском языке).
«Это слишком большой объём данных, чтобы человек мог его проанализировать, но наш ИИ‑учёный смог выявлять перспективные биологические вопросы, предлагать эксперименты для их проверки, оценивать результаты и шаг за шагом уточнять своё понимание на основе новых доказательств», — рассказывает Евгения Тюкoва, исследовательница Технологического университета Чалмерса и одна из авторов новой работы, посвящённой этому ИИ‑учёному.
ИИ‑учёный проанализировал базу данных примерно из 60 000 фенотипических, физиологических и метаболических связей для S. cerevisiae — вида дрожжей, известного как пивные или хлебопекарные дрожжи. Затем система сформулировала почти 2000 проверяемых предсказаний о том, как питательные вещества влияют на рост клеток и устойчивость к стрессу.
После этого гипотезы были оценены, для них были подобраны контрольные условия, а идеи преобразованы в пошаговые инструкции в машинно читаемом формате для лабораторного оборудования.
По завершении испытаний ИИ проанализировал данные, определил, какие предсказания оказались верными, и автоматически обновил или уточнил опровергнутые гипотезы для последующих циклов.
«Вместо того чтобы служить лишь вспомогательным инструментом для принятия решений, ИИ‑учёный активно создаёт новое научное знание», — подчёркивает Тюкoва.
Авторы отмечают, что будущее научных исследований связано с автоматизацией: прогресс в робототехнике, ИИ и высокопроизводительных технологиях меняет саму научную работу.
«ИИ‑учёные будут сотрудничать с людьми‑исследователями, чтобы ускорить открытия в биологии, медицине и биотехнологии», — говорит Росс Кинг, ведущий автор исследования из Гётеборгского университета.
«Подобные системы ИИ способны сокращать время, необходимое для изучения сложных научных вопросов, и оптимизировать использование лабораторных ресурсов», — добавляет Кинг.
Люди всё равно останутся незаменимыми
Исследователи поясняют, что такие ИИ‑решения могут уменьшить влияние человеческих предубеждений, ускорить исследовательские циклы и снизить вариативность, связанную с человеческой ошибкой, неполной фиксацией протоколов экспериментов, особенностями среды и другими факторами, влияющими на результаты и воспроизводимость.
Однако авторы подчёркивают, что роль человека в науке останется ключевой.
«Люди по‑прежнему будут необходимы, чтобы расставлять приоритеты, интерпретировать более широкий контекст, разрабатывать исследовательские программы и следить за соблюдением этических норм», — говорит Кинг.
«Будущие поколения автономных лабораторий будут всё более способны к сотрудничеству с людьми и станут важными партнёрами в попытках решить самые сложные задачи биологии и медицины».
По мере того как использование ИИ в исследованиях расширяется, международные организации разрабатывают правила его регулирования.
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) недавно опубликовала доклад (источник на английском языке) с рекомендациями для учёных, этических комитетов, регуляторов, доноров и политиков, «чтобы обеспечить ответственное проведение исследований в области здоровья с применением ИИ на благо всех».
«Искусственный интеллект открывает беспрецедентные возможности для ускорения исследований в области здравоохранения и улучшения жизни людей», — заявила Мег Доэрти, директор Департамента науки в интересах здоровья ВОЗ.
«В то же время инновации должны развиваться в условиях надёжных этических гарантий, которые защищают человеческое достоинство, права и равенство».