人工智能加速科学发现：永不睡觉的科学家

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  量子运行远见
• 2023 年 12 月 12 日

洞察总结

人工智能，尤其是像 ChatGPT 这样的平台，通过自动化数据分析和假设生成，正在显着加速科学发现。 它处理大量科学数据的能力对于化学和材料科学等领域的发展至关重要。 人工智能在 COVID-19 疫苗的开发中发挥了关键作用，体现了其快速、协作研究的能力。 对“百亿亿次”超级计算机的投资，例如美国能源部的前沿项目，凸显了人工智能在推动医疗保健和能源领域科学突破的潜力。 人工智能与研究的融合促进了多学科合作和快速假设检验，尽管它也引发了关于人工智能作为联合研究员的道德和知识产权影响的问题。

人工智能加速科学发现

科学本身就是一个创造性的过程。 研究人员必须不断拓展思维和视角，以创造新的药物、化学应用和整个行业创新。 然而，人脑有其局限性。 毕竟，可以想象的分子形式比宇宙中的原子还要多。 没有人可以检查所有这些。 探索和测试可能的科学实验的无限多样性的需要促使科学家不断采用新颖的工具来扩展他们的研究能力——最新的工具就是人工智能。
 
深度神经网络和生成式人工智能框架正在推动人工智能在科学发现中的应用（2023 年），这些框架能够从特定主题的所有已发表材料中批量生成科学知识。 例如，像 ChatGPT 这样的生成式人工智能平台可以分析和综合大量的科学文献，帮助化学家研究新的合成肥料。 人工智能系统可以筛选大量的专利、学术论文和出版物数据库，制定假设并指导研究方向。

同样，人工智能可以利用其分析的数据提出原始假设，以扩大对新分子设计的搜索范围，其规模是单个科学家无法比拟的。 此类人工智能工具与未来的量子计算机相结合，将能够快速模拟新分子，以满足基于最有前途的理论的任何特定需求。 然后将使用自主实验室测试来分析该理论，其中另一种算法将评估结果，识别差距或缺陷，并提取新信息。 新的问题将会出现，因此这个过程将再次开始良性循环。 在这种情况下，科学家将监督复杂的科学过程和举措，而不是单独的实验。

破坏性影响

COVID-19 疫苗的研制就是人工智能如何加速科学发现的一个例子。 由学术界到科技公司等 87 个组织组成的联盟已允许全球研究人员访问超级计算机（具有高速计算能力、可以运行机器学习算法的设备），以使用人工智能来筛选现有数据和研究。 其结果是自由交流想法和实验结果、充分利用先进技术以及更快、更准确的协作。 此外，联邦机构正在认识到人工智能快速开发新技术的潜力。 例如，美国能源部 (DOE) 要求国会在 4 年内提供高达 10 亿美元的预算，用于投资人工智能技术以促进科学发现。 这些投资包括“百亿亿次”（能够执行大量计算）超级计算机。

2022 年 10 月，美国能源部委托科技公司惠普 (HP) 创建最快的百亿亿次超级计算机 Frontier。 该超级计算机预计解决机器学习计算的速度比当今的超级计算机快 8 倍，并能找到复杂 XNUMX 倍的问题的解决方案。 该机构希望重点关注癌症和疾病诊断、可再生能源和可持续材料方面的发现。 

美国能源部一直在资助许多科学研究项目，包括原子粉碎机和基因组测序，这导致该机构管理着庞大的数据库。 该机构希望这些数据有一天能够带来突破，推动能源生产和医疗保健等领域的发展。 从推论新的物理定律到新颖的化合物，人工智能/机器学习预计将发挥主要作用，消除歧义并增加科学研究的成功机会。

人工智能加速科学发现的影响

人工智能加速科学发现的更广泛影响可能包括： 

• 促进不同科学学科知识的快速整合，促进复杂问题的创新解决方案。 这种好处将鼓励多学科合作，融合生物学、物理学和计算机科学等领域的见解。
• 人工智能被用作通用实验室助手，比人类更快地分析大量数据集，从而更快地生成和验证假设。 日常研究任务的自动化将使科学家能够专注于复杂的问题并分析测试和实验结果。
• 研究人员致力于赋予人工智能创造力，以开发自己的问题和解决方案，以应对各个研究领域的科学探究。
• 人工智能将有助于处理天文数据、识别天体和规划任务，从而加速太空探索。
• 一些科学家坚持认为他们的人工智能同事或共同研究人员应该获得知识产权和出版学分。
• 更多联邦机构投资超级计算机，为大学、公共机构和私营部门科学实验室提供越来越先进的研究机会。
• 更快的药物开发以及材料科学、化学和物理学方面的突破，这可以带来无数的未来创新。

要评论的问题

• 如果您是一名科学家或研究人员，您的组织如何在研究中使用人工智能？
• 让人工智能作为联合研究人员有哪些潜在风险？