Изкуственият интелект и науката: как невронните мрежи променят съвременните изследвания

Въпреки че изкуственият интелект съществува от много години, той наистина започна да навлиза в живота ни едва през последната година, когато Open AI пусна своя ChatCPT. Той намира приложение в различни области, включително и в науката.

Научните лаборатории на бъдещето вероятно няма да разполагат с летящи роботи и зрелищни холограми като във фантастичните филми. Но перспективите, които ни откриват новите технологии, са не по-малко вълнуващи — от разработването на ново лекарство за броени часове до виртуалната телепортация. И така, как биха могли да се развият лабораториите в бъдеще?

По-бързо, по-бързо, по-бързо

Научният свят генерира почти 1,8 милиона статии годишно, създавайки 1,7 мегабайта данни в секунда. В тях е лесно да се объркате. Тук обаче на помощ идва изкуственият интелект, който може да обработва големи масиви от данни, да идентифицира модели и връзки, които човек може да пропусне. Всъщност, изкуственият интелект вече може да генерира хипотези, за които учените-хора дори не са подозирали, че съществуват. Ето два примера:

• Компанията SciSpace разработи AI-асистент, за да ви помогне да четете и разбирате научните статии по-бързо.
• Системата за изкуствен интелект на IBM за геопространствено картографиране може да анализира големи обеми от спътникови снимки, за да открие и предвиди промените в околната среда, като обезлесяване или суша, с ненадмината точност.

И това е само началото. Скоро ще видим как изкуственият интелект ще бъде използван, за да отговори на въпроси, които не са получили отговор преди, като например как е започнал животът, каква е истинската природа на хаоса или как околната среда влияе на нашите гени.

Следователно, способността на AI да анализира огромни масиви от данни, да намира модели и да прави връзки ще бъде от решаващо значение за разкриването на отговорите на много въпроси, които не са получили отговор поради сложността или липсата на данни.

Лекарство против всяка болест

AI отдавна промени играта в разработването на лекарства, правейки процеса по-бърз и по-ефективен.

• Например, изследователите са използвали DeepMind AI, за да създадат синтетични „спринцовки“, които инжектират убиващи туморите съединения директно в клетките. Процесът, който обикновено отнема години, е завършен само за 46 дни.
• DeepMind също е предсказал формата на почти всеки известен протеин с невероятна точност, критична стъпка в разработването на лекарства, която отнемаше години лабораторна работа.
• Друг голям пробив дойде през януари 2023 г., когато AbSci за първи път създаде и тества антитела, използвайки генеративен AI. Процесът, който изискваше минимум 6 години, сега може да бъде намален до 18-24 месеца.
• Познаваме и многобройни случаи, в които AI е предложил нови съединения и стратегии за борба с определени заболявания — коронавирус, рак, Алцхаймер и други.

Тъй като AI става все по-усъвършенстван, можем да очакваме, че той ще играе още по-важна роля в процесите на откриване на лекарства. Клиничните изпитания могат да бъдат съкратени, намалявайки необходимостта от тестове върху животни и ускорявайки времето за пускане на решения на пазара.

На две места едновременно

Представете си, че можете да бъдете в научна лаборатория, без да сте физически там. Технологиите за виртуална реалност, съчетани с изкуствен интелект, могат да направят това явление нещо обичайно. Учените могат да провеждат експерименти и да манипулират цифровите модели на молекулите или материалите във виртуалната реалност, проследявайки резултатите в реално време.

Но не само виртуалната реалност ще промени правилата на играта. Изследователи от Западния университет в Онтарио, Канада, завършиха първото в света „международно холографско телепортиране“. Технологията, наречена Holoport, използва специална камера за създаване на холограма на обект, която след това се получава от друг човек на отдалечено място с помощта на хололити или всъщност VR-очила. Ако и двете страни носят хололити, те могат да си взаимодействат виртуално. Физическото докосване — това е ограничение, което екипът се опитва да преодолее.

В бъдеще можем да видим технологии подобни на Holoport да станат обичайни в лабораторните науки, позволявайки на учените незабавно да си сътрудничат с колеги по целия свят. Те ще могат да предават холографски изображения на лабораторно оборудване или да наблюдават експеримента от другия край на света в реално време. Това може да доведе до по-тясно международно сътрудничество, по-бързи научни открития и по-малък въглероден отпечатък.