Шведские исследователи создали ИИ, способный практически без участия человека проходить весь научный цикл — от гипотезы до анализа результатов.
Исследователи в Швеции разработали ИИ-учёного, способного выдвигать научные гипотезы, планировать эксперименты и интерпретировать их результаты.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Команда объединила несколько крупных языковых моделей (LLM), большие базы данных и роботизированное лабораторное оборудование в замкнутую систему, которая может проходить полный цикл научных открытий (источник на английском языке).
«Это слишком большой объём информации для человека, но наш ИИ-учёный смог выделить перспективные биологические вопросы, предложить эксперименты для их проверки, оценить результаты и итеративно уточнять своё понимание на основе новых данных», — рассказала Иевгения Тюкoва, исследовательница Технологического университета Чалмерса и одна из авторов работы, посвящённой ИИ-учёному.
ИИ-учёный проанализировал базу данных примерно из 60 000 фенотипических, физиологических и метаболических взаимосвязей для Saccharomyces cerevisiae — вида дрожжей, известного как пивные или хлебопекарные дрожжи. Затем система сформулировала почти 2 000 проверяемых прогнозов о том, как питательные вещества влияют на рост клеток и устойчивость к стрессу.
После этого гипотезы были оценены, к ним подобрали контрольные образцы и преобразовали идеи в пошаговые машиночитаемые инструкции для лабораторного оборудования.
По завершении экспериментов ИИ проанализировал данные, определил, какие прогнозы оказались верными, и автоматически обновил или уточнил опровергнутые гипотезы для последующих циклов.
«Вместо того чтобы служить лишь инструментом поддержки принятия решений, ИИ-учёный активно создаёт новое научное знание», — отметила Тюкoва.
Авторы отмечают, что будущее научных исследований связано с автоматизацией: достижения в робототехнике, искусственном интеллекте и высокопроизводительных технологиях меняют сам научный процесс.
«ИИ-учёные будут сотрудничать с исследователями-людьми, чтобы ускорить открытия в биологии, медицине и биотехнологиях», — сказал Росс Кинг, ведущий автор исследования из Гётеборгского университета.
«Такие ИИ-системы способны сократить время, необходимое для изучения сложных научных вопросов, и оптимизировать использование лабораторных ресурсов», — добавил Кинг.
Люди по-прежнему останутся незаменимыми
По словам исследователей, подобные ИИ-решения могут уменьшить влияние человеческих предубеждений, ускорить исследовательские циклы и снизить вариативность, вызванную человеческими ошибками, неполной фиксацией протоколов экспериментов, условиями среды и другими факторами, которые влияют на результаты и их воспроизводимость.
Однако авторы подчёркивают, что люди всё равно останутся ключевыми в научных исследованиях.
«Люди останутся незаменимыми для определения приоритетов, интерпретации более широкого контекста, разработки исследовательских программ и контроля соблюдения этических норм», — сказал Кинг.
«Будущие поколения автономных лабораторий будут всё более способны сотрудничать с людьми и станут ценными партнёрами в решении самых сложных вопросов в биологии и медицине».
По мере того как использование ИИ в исследованиях расширяется, международные организации переходят к выработке правил его регулирования.
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) недавно опубликовала доклад (источник на английском языке) с рекомендациями для исследователей, этических комитетов, регуляторов, доноров и политиков, «чтобы обеспечить ответственное проведение исследований в области здравоохранения с использованием ИИ на благо всех».
«Искусственный интеллект открывает беспрецедентные возможности для ускорения медицинских исследований и улучшения жизни людей», — заявила Мег Доэрти, директор Департамента науки для здравоохранения ВОЗ.
«В то же время инновации должны развиваться при наличии строгих этических гарантий, которые защищают человеческое достоинство, права и справедливость».