AI tăng tốc khám phá khoa học: Nhà khoa học không bao giờ ngủ

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 12 Tháng mười hai, 2023

Tóm tắt thông tin chi tiết

AI, đặc biệt là các nền tảng như ChatGPT, đang tăng tốc đáng kể hoạt động khám phá khoa học bằng cách tự động hóa phân tích dữ liệu và tạo giả thuyết. Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu khoa học của nó là rất quan trọng để thúc đẩy các lĩnh vực như hóa học và khoa học vật liệu. AI đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển vắc xin ngừa Covid-19, thể hiện khả năng nghiên cứu hợp tác nhanh chóng của nó. Các khoản đầu tư vào siêu máy tính "exascale", như dự án Frontier của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, nêu bật tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy những đột phá khoa học về chăm sóc sức khỏe và năng lượng. Việc tích hợp AI vào nghiên cứu này thúc đẩy sự hợp tác đa ngành và thử nghiệm giả thuyết nhanh chóng, mặc dù nó cũng đặt ra câu hỏi về ý nghĩa đạo đức và sở hữu trí tuệ của AI với tư cách là nhà đồng nghiên cứu.

AI tăng tốc bối cảnh khám phá khoa học

Khoa học, về bản chất, là một quá trình sáng tạo; các nhà nghiên cứu phải không ngừng mở rộng trí tuệ và quan điểm của mình để tạo ra các loại thuốc mới, ứng dụng hóa học và đổi mới ngành nói chung. Tuy nhiên, bộ não con người cũng có giới hạn của nó. Rốt cuộc, có nhiều dạng phân tử có thể hình dung được hơn số lượng nguyên tử trong vũ trụ. Không ai có thể kiểm tra tất cả chúng. Nhu cầu khám phá và kiểm tra tính đa dạng vô hạn của các thí nghiệm khoa học khả thi đã thúc đẩy các nhà khoa học liên tục áp dụng các công cụ mới để mở rộng khả năng nghiên cứu của họ—công cụ mới nhất là trí tuệ nhân tạo.
 
Việc sử dụng AI trong khám phá khoa học đang được thúc đẩy (2023) bởi mạng lưới thần kinh sâu và khung AI tổng quát có khả năng tạo ra kiến ​​thức khoa học hàng loạt từ tất cả tài liệu đã xuất bản về một chủ đề cụ thể. Ví dụ: các nền tảng AI tổng hợp như ChatGPT có thể phân tích và tổng hợp lượng lớn tài liệu khoa học, hỗ trợ các nhà hóa học nghiên cứu các loại phân bón tổng hợp mới. Hệ thống AI có thể sàng lọc cơ sở dữ liệu rộng lớn về bằng sáng chế, tài liệu học thuật và ấn phẩm, đưa ra các giả thuyết và hướng dẫn nghiên cứu.

Tương tự, AI có thể sử dụng dữ liệu mà nó phân tích để đưa ra các giả thuyết ban đầu nhằm mở rộng việc tìm kiếm các thiết kế phân tử mới, ở quy mô mà một nhà khoa học riêng lẻ không thể sánh được. Những công cụ AI như vậy khi kết hợp với máy tính lượng tử trong tương lai sẽ có khả năng mô phỏng nhanh chóng các phân tử mới để giải quyết bất kỳ nhu cầu cụ thể nào dựa trên lý thuyết hứa hẹn nhất. Sau đó, lý thuyết sẽ được phân tích bằng các thử nghiệm tự động trong phòng thí nghiệm, trong đó một thuật toán khác sẽ đánh giá kết quả, xác định các lỗ hổng hoặc khiếm khuyết và trích xuất thông tin mới. Những câu hỏi mới sẽ nảy sinh và do đó quá trình sẽ bắt đầu lại theo một chu kỳ tích cực. Trong kịch bản như vậy, các nhà khoa học sẽ giám sát các quy trình và sáng kiến ​​khoa học phức tạp thay vì các thí nghiệm riêng lẻ.

Tác động gián đoạn

Một ví dụ về cách AI đã được sử dụng để tăng tốc độ khám phá khoa học là việc tạo ra vắc xin COVID-19. Một tập đoàn gồm 87 tổ chức, từ học viện đến công ty công nghệ, đã cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu truy cập siêu máy tính (thiết bị có khả năng tính toán tốc độ cao có thể chạy thuật toán ML) để sử dụng AI để sàng lọc dữ liệu và nghiên cứu hiện có. Kết quả là sự trao đổi miễn phí các ý tưởng và kết quả thử nghiệm, có toàn quyền truy cập vào công nghệ tiên tiến và cộng tác nhanh hơn, chính xác hơn. Hơn nữa, các cơ quan liên bang đang nhận ra tiềm năng của AI để phát triển nhanh chóng các công nghệ mới. Ví dụ, Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) đã yêu cầu Quốc hội cấp ngân sách lên tới 4 tỷ USD trong 10 năm để đầu tư vào công nghệ AI nhằm thúc đẩy các khám phá khoa học. Những khoản đầu tư này bao gồm siêu máy tính “exascale” (có khả năng thực hiện khối lượng tính toán lớn).

Vào tháng 2022 năm 10, DOE đã ủy quyền cho công ty công nghệ Hewlett Packard (HP) tạo ra siêu máy tính exascale nhanh nhất, Frontier. Siêu máy tính này được kỳ vọng sẽ giải quyết các phép tính ML nhanh hơn tới 8 lần so với siêu máy tính ngày nay và tìm ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp hơn gấp XNUMX lần. Cơ quan này muốn tập trung vào những khám phá về chẩn đoán bệnh ung thư và bệnh tật, năng lượng tái tạo và vật liệu bền vững. 

DOE đã tài trợ cho nhiều dự án nghiên cứu khoa học, bao gồm cả máy đập nguyên tử và giải trình tự bộ gen, dẫn đến việc cơ quan này quản lý cơ sở dữ liệu khổng lồ. Cơ quan này hy vọng dữ liệu này một ngày nào đó có thể mang lại những đột phá có thể thúc đẩy sản xuất năng lượng và chăm sóc sức khỏe, cùng nhiều lĩnh vực khác. Từ việc suy luận các định luật vật lý mới đến các hợp chất hóa học mới, AI/ML được kỳ vọng sẽ thực hiện công việc nặng nhọc giúp loại bỏ sự mơ hồ và tăng cơ hội thành công trong nghiên cứu khoa học.

Ý nghĩa của việc AI tăng tốc khám phá khoa học

Ý nghĩa rộng hơn của việc AI tăng tốc khám phá khoa học có thể bao gồm: 

• Tạo điều kiện cho việc tích hợp nhanh chóng kiến ​​thức giữa các ngành khoa học khác nhau, thúc đẩy các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề phức tạp. Lợi ích này sẽ khuyến khích sự hợp tác đa ngành, kết hợp những hiểu biết sâu sắc từ các lĩnh vực như sinh học, vật lý và khoa học máy tính.
• AI đang được sử dụng như một trợ lý phòng thí nghiệm đa năng, phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ nhanh hơn nhiều so với con người, dẫn đến việc tạo và xác thực giả thuyết nhanh hơn. Tự động hóa các nhiệm vụ nghiên cứu thông thường sẽ giải phóng các nhà khoa học để tập trung vào các vấn đề phức tạp và phân tích các thử nghiệm cũng như kết quả thí nghiệm.
• Các nhà nghiên cứu đầu tư vào việc tạo ra sự sáng tạo cho AI để phát triển các câu hỏi và giải pháp của riêng họ cho các câu hỏi khoa học trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau.
• Tăng tốc khám phá không gian vì AI sẽ hỗ trợ xử lý dữ liệu thiên văn, xác định các thiên thể và lập kế hoạch cho các nhiệm vụ.
• Một số nhà khoa học nhấn mạnh rằng đồng nghiệp hoặc nhà đồng nghiên cứu AI của họ phải được cấp bản quyền trí tuệ và tín dụng xuất bản.
• Nhiều cơ quan liên bang đầu tư vào siêu máy tính hơn, tạo cơ hội nghiên cứu ngày càng tiên tiến hơn cho các trường đại học, cơ quan công cộng và các phòng thí nghiệm khoa học khu vực tư nhân.
• Phát triển thuốc nhanh hơn và những đột phá trong khoa học vật liệu, hóa học và vật lý, có thể dẫn đến vô số đổi mới trong tương lai.

Các câu hỏi để bình luận

• Nếu bạn là nhà khoa học hoặc nhà nghiên cứu, tổ chức của bạn sử dụng AI trong nghiên cứu như thế nào?
• Những rủi ro tiềm ẩn khi có AI làm đồng nghiên cứu là gì?