Искусственный интеллект и наука: как нейросети меняют современные исследования

В научных лабораториях будущего, вероятно, не будет летающих роботов и впечатляющих голограмм, как в фантастических фильмах. Но перспективы, которые открывают нам новые технологии, не менее увлекательны – от разработки нового лекарства за считанные часы до виртуальной телепортации. Так как же могли бы развиваться лаборатории в будущем?

Смотрите также Ученые заявили о серьезном негативном эффекте от получения Нобелевской премии

Быстрее, быстрее, быстрее

Научный мир генерирует почти 1,8 миллиона статей ежегодно, создавая 1,7 мегабайта данных в секунду. В них легко запутаться. Однако здесь на помощь приходит искусственный интеллект, который может обрабатывать большие массивы данных, выявлять закономерности и связи, которые человек может пропустить. Фактически, ИИ уже может генерировать гипотезы, о которых ученые-люди даже не догадывались. Вот два примера:

• Компания SciSpace разработала ИИ-ассистента, помогающего быстрее читать и понимать научные работы.
• Система искусственного интеллекта IBM для геопространственной картографии может анализировать большие объемы спутниковых снимков, чтобы обнаруживать и прогнозировать изменения в окружающей среде, такие как вырубка лесов или засухи с непревзойденной точностью.

И это только начало. В скором времени мы увидим, как искусственный интеллект будет использоваться для ответа на вопросы, на которые раньше не было ответов, например, как зародилась жизнь, какова истинная природа хаоса или как окружающая среда влияет на наши гены.

Поэтому способность ИИ анализировать огромные массивы данных, находить закономерности и устанавливать связи будет иметь решающее значение для раскрытия ответов на многие вопросы, на которые не было ответов из-за сложности или нехватки данных.

Лекарство против любых болезней

ИИ уже давно изменил правила игры в разработке лекарств, делая процесс более быстрым и эффективным.

• Например, исследователи использовали DeepMind AI для создания синтетических "шприцов", вводящих соединения, убивающие опухоли, непосредственно в клетки. Процесс, обычно продолжающийся годами, удалось осуществить всего за 46 дней.
• DeepMind также спрогнозировал форму почти каждого известного белка, причем сделал это с поразительной точностью, что стало критически важным шагом в разработке лекарства, ранее занимавшей годы лабораторной работы.
• Еще один большой прорыв произошел в январе 2023 года, когда AbSci впервые создала и проверила антитела, используя генеративный ИИ. Процесс, требуемый минимум 6 лет, теперь может быть сокращен до 18-24 месяцев.
• Мы также знаем многочисленные случаи, когда ИИ предлагал новые соединения и стратегии для борьбы с теми или иными болезнями – коронавирусом, раком, болезнью Альцгеймера и другими.

Поскольку ИИ становится все более совершенным, мы можем ожидать, что он будет играть еще более заметную роль в процессах поиска лекарств. Клинические испытания можно будет сократить, снизив потребность в тестировании на животных и ускорив выход решения на рынок.

В двух местах одновременно

Представьте, что вы можете присутствовать в научной лаборатории, не находясь там физически. Технологии виртуальной реальности в сочетании с искусственным интеллектом могут сделать это обыденностью. Ученые могли бы проводить эксперименты и манипулировать цифровыми моделями молекул или материалов в виртуальной реальности, отслеживая результаты в режиме реального времени.

Но не только виртуальная реальность изменит правила игры. Исследователи из Западного университета в Онтарио, Канада, завершили первую в мире "международную голографическую телепортацию". Технология, получившая название Holoport, использует специальную камеру для создания голограммы объекта, которую затем получает другой человек в отдаленном месте с помощью гололинз, или, фактически, VR-гарнитуры. Если обе стороны носят гололинзы, они могут взаимодействовать виртуально. Однако физическое прикосновение — это ограничение, которое команда пытается преодолеть.

В будущем мы можем увидеть, как технологии, подобные Holoport, станут привычным явлением в лабораторной науке, позволяя ученым мгновенно сотрудничать с коллегами по всему миру. Они смогут передавать голографические изображения лабораторного оборудования или наблюдать за экспериментом с другого конца света в режиме реального времени. Это может привести к более тесному международному сотрудничеству, более быстрым научным прорывам и уменьшению углеродного следа.