Quantumrun

KREDIT ZA SLIKU:

iStock

AI ubrzava naučna otkrića: Naučnik koji nikada ne spava

Vještačka inteligencija i mašinsko učenje (AI/ML) se koriste za bržu obradu podataka, što dovodi do više naučnih otkrića.

Autor:
Ime autora
Quantumrun Foresight
Decembar 12, 2023

Sažetak uvida

AI, posebno platforme kao što je ChatGPT, značajno ubrzava naučna otkrića automatizacijom analize podataka i generisanja hipoteza. Njegova sposobnost da obrađuje ogromne količine naučnih podataka ključna je za napredak u oblastima poput hemije i nauke o materijalima. AI je odigrao ključnu ulogu u razvoju vakcine protiv COVID-19, što je primjer njenog kapaciteta za brzo, kolaborativno istraživanje. Ulaganja u "exascale" superkompjutere, poput projekta Frontier američkog Ministarstva energetike, ističu potencijal AI u pokretanju naučnih otkrića u zdravstvu i energetici. Ova integracija AI u istraživanje promoviše multidisciplinarnu saradnju i brzo testiranje hipoteza, iako također postavlja pitanja o etičkim i intelektualnim implikacijama AI kao koistraživača.

AI ubrzava kontekst naučnog otkrića

Nauka je, sama po sebi, kreativan proces; istraživači moraju stalno širiti svoje umove i perspektive kako bi stvorili nove lijekove, primjenu kemikalija i inovacije u industriji općenito. Međutim, ljudski mozak ima svoje granice. Na kraju krajeva, postoji više zamislivih molekularnih oblika nego što ima atoma u svemiru. Nitko ih ne smije sve pregledati. Ova potreba za istraživanjem i testiranjem beskonačne raznolikosti mogućih naučnih eksperimenata podstakla je naučnike da neprestano usvajaju nove alate kako bi proširili svoje istraživačke sposobnosti – najnoviji alat je veštačka inteligencija.

Upotreba AI u naučnim otkrićima potaknuta je (2023) dubokim neuronskim mrežama i generativnim AI okvirima koji su u stanju da generišu naučna saznanja na veliko iz svih objavljenih materijala o određenoj temi. Na primjer, generativne AI platforme kao što je ChatGPT mogu analizirati i sintetizirati ogromne količine naučne literature, pomažući hemičarima u istraživanju novih sintetičkih gnojiva. Sistemi veštačke inteligencije mogu da pregledaju opsežne baze podataka patenata, akademskih radova i publikacija, formulišući hipoteze i usmeravajući pravac istraživanja.

Slično, AI može koristiti podatke koje analizira kako bi osmislio originalne hipoteze kako bi proširio potragu za novim molekularnim dizajnom, u obimu za koji bi pojedinačni naučnik smatrao da je nemoguće upariti. Takvi alati AI, kada bi bili povezani sa budućim kvantnim kompjuterima, bili bi sposobni da brzo simuliraju nove molekule kako bi odgovorili na bilo koju specifičnu potrebu zasnovanu na teoriji koja najviše obećava. Teorija će zatim biti analizirana korištenjem autonomnih laboratorijskih testova, gdje bi drugi algoritam procijenio rezultate, identificirao nedostatke ili nedostatke i izvukao nove informacije. Pojavila bi se nova pitanja i tako bi proces ponovo počeo u vrlinskom ciklusu. U takvom scenariju, naučnici bi nadgledali složene naučne procese i inicijative umjesto pojedinačnih eksperimenata.

Ometajući uticaj

Jedan primjer kako je umjetna inteligencija korištena za ubrzanje naučnih otkrića je stvaranje vakcine protiv COVID-19. Konzorcij od 87 organizacija, u rasponu od akademskih do tehnoloških firmi, omogućio je globalnim istraživačima pristup superkompjuterima (uređajima sa brzim računarskim mogućnostima koji mogu pokretati ML algoritme) kako bi koristili AI za probiranje postojećih podataka i studija. Rezultat je besplatna razmjena ideja i rezultata eksperimenta, potpuni pristup naprednoj tehnologiji i brža, preciznija saradnja. Nadalje, federalne agencije shvaćaju potencijal AI za brzi razvoj novih tehnologija. Na primjer, Ministarstvo energetike SAD-a (DOE) zatražilo je od Kongresa budžet od do 4 milijarde dolara za 10 godina za ulaganje u AI tehnologije kako bi se potaknula naučna otkrića. Ove investicije uključuju superkompjutere "exascale" (sposobne da izvrše velike količine proračuna).

U maju 2022. DOE je naručio tehnološku firmu Hewlett Packard (HP) da napravi najbrži superkompjuter za eksaskalu, Frontier. Očekuje se da će superkompjuter rješavati ML proračune do 10x brže od današnjih superračunara i pronaći rješenja za probleme koji su 8x složeniji. Agencija se želi fokusirati na otkrića u dijagnostici raka i bolesti, obnovljivoj energiji i održivim materijalima.

DOE je financirao mnoge znanstveno-istraživačke projekte, uključujući razbijače atoma i sekvenciranje genoma, što je rezultiralo u upravljanju ogromnim bazama podataka. Agencija se nada da bi ovi podaci jednog dana mogli dovesti do otkrića koja mogu unaprijediti proizvodnju energije i zdravstvenu zaštitu, između ostalog. Od izvođenja novih zakona fizike do novih hemijskih jedinjenja, očekuje se da će AI/ML obaviti težak posao koji bi otklonio nejasnoće i povećao šanse za uspeh u naučnim istraživanjima.

Implikacije AI ubrzavanja naučnih otkrića

Šire implikacije AI ubrzavanja naučnih otkrića mogu uključivati:

Omogućavanje brze integracije znanja u različitim naučnim disciplinama, podsticanje inovativnih rješenja za složene probleme. Ova korist bi podstakla multidisciplinarnu saradnju, spajajući uvide iz oblasti kao što su biologija, fizika i računarstvo.
AI se koristi kao višenamjenski laboratorijski asistent, analizira ogromne skupove podataka mnogo brže od ljudi, što dovodi do bržeg stvaranja hipoteza i validacije. Automatizacija rutinskih istraživačkih zadataka će osloboditi naučnike da se fokusiraju na složene probleme i analizu testova i rezultata eksperimenata.
Istraživači koji ulažu u davanje AI kreativnosti da razviju sopstvena pitanja i rešenja za naučna istraživanja u različitim oblastima studija.
Ubrzavanje istraživanja svemira kao AI pomoći će u obradi astronomskih podataka, identifikaciji nebeskih objekata i planiranju misija.
Neki naučnici insistiraju na tome da njihovom AI kolegi ili suistraživaču treba dati intelektualna autorska prava i zasluge za objavljivanje.
Više federalnih agencija ulaže u superkompjutere, omogućavajući sve naprednije istraživačke mogućnosti za univerzitetske, javne agencije i naučne laboratorije privatnog sektora.
Brži razvoj lijekova i napredak u nauci o materijalima, hemiji i fizici, što može dovesti do beskonačne raznolikosti budućih inovacija.