Quantumrun

TASVIR KREDIT:

iStock

AI ilmiy kashfiyotni tezlashtiradi: hech qachon uxlamaydigan olim

Ma'lumotlarni tezroq qayta ishlash uchun sun'iy intellekt va mashinani o'rganish (AI/ML) qo'llanilmoqda, bu esa ko'proq ilmiy yutuqlarga olib keladi.

Muallif:
Muallifning ismi
Kvant davrini bashorat qilish
Dekabr 12, 2023

Aniq xulosa

AI, ayniqsa ChatGPT kabi platformalar, ma'lumotlarni tahlil qilish va gipoteza yaratishni avtomatlashtirish orqali ilmiy kashfiyotlarni sezilarli darajada tezlashtiradi. Uning katta hajmdagi ilmiy ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyati kimyo va materialshunoslik kabi sohalarni rivojlantirish uchun juda muhimdir. AI COVID-19 vaktsinasini ishlab chiqishda muhim rol o'ynadi va uning tezkor, hamkorlikda tadqiqot qilish qobiliyatini namoyish etdi. AQSh Energetika vazirligining “Chegara” loyihasi kabi “exascale” superkompyuterlariga investitsiyalar AIning sog‘liqni saqlash va energetika sohasida ilmiy yutuqlarga erishishdagi salohiyatini ta’kidlaydi. AIning tadqiqotga bunday integratsiyalashuvi ko'p tarmoqli hamkorlikni va gipotezalarni tezkor sinovdan o'tkazishni rag'batlantiradi, garchi u birgalikda tadqiqotchi sifatida AIning axloqiy va intellektual mulk oqibatlari haqida savollar tug'diradi.

AI ilmiy kashfiyotlar kontekstini tezlashtiradi

Fan o‘z-o‘zidan ijodiy jarayondir; tadqiqotchilar doimiy ravishda yangi dori-darmonlar, kimyoviy ilovalar va sanoat innovatsiyalarini yaratish uchun o'z fikrlari va istiqbollarini kengaytirishlari kerak. Biroq, inson miyasining o'z chegaralari bor. Axir, koinotdagi atomlardan ko'ra ko'proq tasavvur qilinadigan molekulyar shakllar mavjud. Hech kim ularning barchasini tekshira olmaydi. Mumkin bo'lgan ilmiy tajribalarning cheksiz xilma-xilligini o'rganish va sinab ko'rish zarurati olimlarni tadqiqot imkoniyatlarini kengaytirish uchun doimiy ravishda yangi vositalarni - sun'iy intellektning eng so'nggi vositasini qo'llashga undadi.

Ilmiy kashfiyotda sun'iy intellektdan foydalanish (2023 yil) chuqur neyron tarmoqlari va ma'lum bir mavzu bo'yicha barcha nashr etilgan materiallardan ommaviy ravishda ilmiy bilimlarni yaratishga qodir bo'lgan generativ AI tizimlari tomonidan amalga oshirilmoqda. Misol uchun, ChatGPT kabi generativ AI platformalari katta miqdordagi ilmiy adabiyotlarni tahlil qilish va sintez qilish, kimyogarlarga yangi sintetik o'g'itlarni tadqiq qilishda yordam berishi mumkin. Sun'iy intellekt tizimlari patentlar, ilmiy maqolalar va nashrlarning keng ma'lumotlar bazalarini saralashi, farazlarni shakllantirishi va tadqiqot yo'nalishini boshqarishi mumkin.

Xuddi shunday, sun'iy intellekt tahlil qilingan ma'lumotlardan yangi molekulyar dizaynlarni qidirishni kengaytirish uchun original farazlarni ishlab chiqish uchun foydalanishi mumkin, bu miqyosda individual olim mos kelmaydi. Bunday sun'iy intellekt vositalari kelajakdagi kvant kompyuterlari bilan birgalikda eng istiqbolli nazariyaga asoslangan har qanday belgilangan ehtiyojni qondirish uchun yangi molekulalarni tezda simulyatsiya qilish imkoniyatiga ega bo'ladi. Keyinchalik nazariya avtonom laboratoriya sinovlari yordamida tahlil qilinadi, bu erda boshqa algoritm natijalarni baholaydi, bo'shliqlar yoki nuqsonlarni aniqlaydi va yangi ma'lumotlarni chiqaradi. Yangi savollar tug'iladi va shuning uchun jarayon yana fazilatli tsiklda boshlanadi. Bunday stsenariyda olimlar individual tajribalar o'rniga murakkab ilmiy jarayonlar va tashabbuslarni nazorat qiladilar.

Buzg'unchi ta'sir

Ilmiy kashfiyotni tezlashtirish uchun sun'iy intellektdan qanday foydalanilganiga misollardan biri COVID-19 vaktsinasini yaratish edi. Akademiyadan tortib texnologik firmalargacha boʻlgan 87 ta tashkilotdan iborat konsortsium global tadqiqotchilarga mavjud maʼlumotlar va tadqiqotlarni saralash uchun sunʼiy intellektdan foydalanish uchun superkompyuterlarga (ML algoritmlarini ishga tushira oladigan yuqori tezlikdagi hisoblash qobiliyatiga ega qurilmalar) kirish imkonini berdi. Natijada erkin fikr almashish va tajriba natijalari, ilg‘or texnologiyalardan to‘liq foydalanish va tezroq, aniqroq hamkorlik. Bundan tashqari, federal idoralar yangi texnologiyalarni jadal rivojlantirish uchun sun'iy intellekt imkoniyatlarini amalga oshirmoqda. Masalan, AQSh Energetika vazirligi (DOE) ilmiy kashfiyotlarni kuchaytirish uchun AI texnologiyalariga sarmoya kiritish uchun Kongressdan 4 yil davomida 10 milliard dollargacha bo'lgan byudjet so'radi. Ushbu investitsiyalar qatoriga "exascale" (yuqori hajmdagi hisob-kitoblarni amalga oshirishga qodir) superkompyuterlar kiradi.

2022-yil may oyida DOE Hewlett Packard (HP) texnologik firmasiga eng tezkor Exascale superkompyuteri Frontierni yaratishni topshirdi. Superkompyuter ML hisob-kitoblarini hozirgi superkompyuterlarga qaraganda 10 baravar tezroq hal qilishi va 8 baravar murakkabroq muammolarga yechim topishi kutilmoqda. Agentlik saraton va kasalliklar diagnostikasi, qayta tiklanadigan energiya va barqaror materiallar sohasidagi kashfiyotlarga e'tibor qaratmoqchi.

DOE ko'plab ilmiy tadqiqot loyihalarini, jumladan atom parchalash va genomlarni ketma-ketlashtirishni moliyalashtirdi, bu esa agentlikning katta ma'lumotlar bazalarini boshqarishiga olib keldi. Agentlik, bu ma'lumotlar bir kun kelib energiya ishlab chiqarish va sog'liqni saqlashni rivojlantirishga yordam beradigan yutuqlarga olib kelishi mumkinligiga umid qilmoqda. Yangi fizik qonunlarni chiqarishdan tortib, yangi kimyoviy birikmalargacha, AI/ML noaniqliklarni bartaraf etadigan va ilmiy tadqiqotlarda muvaffaqiyat qozonish imkoniyatlarini oshiradigan asosiy ishni bajarishi kutilmoqda.

Ilmiy kashfiyotni tezlashtiradigan sun'iy intellektning oqibatlari

AI ilmiy kashfiyotni tezlashtirishning kengroq oqibatlari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin:

Turli ilmiy fanlar bo‘yicha bilimlarni jadal integratsiyalashuviga ko‘maklashish, murakkab muammolarning innovatsion yechimlarini rag‘batlantirish. Bu imtiyoz biologiya, fizika va informatika kabi sohalardagi tushunchalarni uyg'unlashtirib, ko'p tarmoqli hamkorlikni rag'batlantiradi.

AI keng maqsadli laboratoriya yordamchisi sifatida foydalaniladi, katta ma'lumotlar to'plamini odamlarga qaraganda tezroq tahlil qiladi, bu esa tezroq gipoteza yaratish va tasdiqlashga olib keladi. Muntazam tadqiqot vazifalarini avtomatlashtirish olimlarning diqqatini murakkab muammolarga, testlar va tajriba natijalarini tahlil qilishga bo'shatadi.

Tadqiqotchilar turli ta'lim sohalarida o'zlarining savollari va ilmiy so'rovlariga yechimlarni ishlab chiqish uchun AI ijodini berishga sarmoya kiritmoqdalar.

AI sifatida kosmik tadqiqotlarni tezlashtirish astronomik ma'lumotlarni qayta ishlash, samoviy jismlarni aniqlash va missiyalarni rejalashtirishda yordam beradi.

Ba'zi olimlar AI hamkasbi yoki tadqiqotchiga intellektual mualliflik huquqi va nashr kreditlari berilishi kerakligini ta'kidlamoqda.

Ko'proq federal agentliklar superkompyuterlarga sarmoya kiritib, universitet, davlat agentligi va xususiy sektor ilmiy laboratoriyalari uchun tobora ilg'or tadqiqot imkoniyatlarini yaratmoqda.

Dori vositalarini tezroq ishlab chiqish va materialshunoslik, kimyo va fizika sohasidagi yutuqlar, bu esa kelajakdagi innovatsiyalarning cheksiz xilma-xilligiga olib kelishi mumkin.