В основе разработки лежит интеграция больших языковых моделей, механизмов автоматизированного рассуждения и лабораторной автоматизации. Исследователи снабдили систему научными знаниями о геноме дрожжей, их метаболизме и результатах предыдущих исследований. На этой основе ИИ-учёный определял перспективные биологические вопросы, предлагал способы их экспериментальной проверки, анализировал полученные данные и использовал новые результаты для следующего цикла исследования.
Авторы называют созданную систему замкнутой лабораторией искусственного интеллекта. В отличие от обычных ИИ-инструментов для научной работы, которые помогают исследователю искать информацию, анализировать результаты или выбирать эксперимент, здесь алгоритм включён непосредственно в экспериментальный контур.
«Это слишком много информации для анализа человеком, но наш учёный в области ИИ может выявлять перспективные биологические вопросы, рекомендовать эксперименты для их тестирования, оценивать результаты экспериментов и итеративно уточнять своё понимание на основе новых данных», — говорит Евгения Тюкова, постдокторант кафедры наук о жизни Технологического университета Чалмерса и одна из авторов исследования.
Экспериментальная платформа выросла из разработанной ранее роботизированной лаборатории, получившей название Ива. Изначально система создавалась для задач, связанных с открытием лекарственных препаратов. Теперь её возможности расширили за счёт больших языковых моделей и автоматизированного рассуждения, превратив роботизированную лабораторию в систему, способную самостоятельно планировать последовательность научных экспериментов.
Ключевой особенностью такого подхода является замкнутая обратная связь. ИИ не останавливается после выдачи гипотезы или плана эксперимента. После получения результатов он оценивает их, сопоставляет с исходной гипотезой и использует новую информацию для формирования следующего шага. Таким образом, лабораторный эксперимент становится частью вычислительного цикла, а не отдельной процедурой, которую человек должен вручную передавать системе ИИ.
По мнению Росса Кинга, профессора кафедры компьютерных наук и инженерии Чалмерса и Гётеборгского университета и старшего автора исследования, автономные лаборатории способны существенно ускорить исследование биологических систем. ИИ-учёные смогут работать совместно с людьми, беря на себя повторяющиеся циклы формирования гипотез и экспериментальной проверки.
Авторы сравнивают этот этап развития научного ИИ с эволюцией беспилотных автомобилей: система постепенно переходит от обработки информации и выдачи рекомендаций к самостоятельному принятию решений в пределах заданного контура.
Однако разработчики подчёркивают, что речь пока не идёт о замене человека. Исследователь по-прежнему определяет приоритеты, оценивает научную значимость полученных результатов и обеспечивает контроль за корректностью и этическими аспектами работы. Автономная система прежде всего должна освободить специалистов от части рутинных операций и позволить им сосредоточиться на постановке более сложных задач.
Перспективы такого подхода выходят далеко за пределы исследования дрожжей. Если замкнутые ИИ-лаборатории смогут надёжно работать с более сложными биологическими объектами, они потенциально способны ускорить поиск лекарственных соединений, изучение клеточных процессов и разработку биотехнологий. Но именно здесь возникает главный вопрос: насколько можно считать полученное ИИ знание научным открытием, если цепочка «гипотеза — эксперимент — вывод» уже выполняется машиной практически без участия человека? Станет ли автономный ИИ полноценным научным партнёром или человек всё равно должен оставаться обязательным звеном каждого открытия? А что об этом думаете вы?
Источник: https://www.innovationnewsnetwork.com/ai-scientist-autonomously-generates-and-validates-new-biologic...Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
