Как нейросети помогают ученым
В науке большие языковые модели становятся важным инструментом, который облегчает работу исследователей. Нейросети способны:
- обрабатывать огромные массивы данных;
- выявлять сложные закономерности;
- структурировать информацию;
- анализировать изображения и видео;
- создавать сложные математические модели;
- прогнозировать результаты экспериментов;
- генерировать новые гипотезы.
Использование искусственного интеллекта позволяет:
- ускорить анализ данных в десятки раз;
- повысить точность прогнозов;
- найти неочевидные связи между явлениями;
- автоматизировать рутинные задачи.
Как искусственный интеллект применяется в науке
Биомедицина и диагностика. ИИ используют для анализа генетических данных, поиска новых лекарств, оптимизации лечебных методов. Нейросети могут анализировать рентгеновские и МРТ-снимки. Так врачам проще поставить правильный диагноз.
Гуманитарные науки. Автоматический перевод, семантический анализ, выявление культурных особенностей языка — лишь малая часть задач, которые выполняют нейросети.
Космические исследования. В астрономии нужно анализировать большой объем информации. Обычно это данные, которые поступают от телескопов и из обсерваторий. Нейросети помогают обрабатывать информацию, классифицировать звезды и находить планеты.
Физика. Искусственному интеллекту поручают моделирование физических явлений, поиск закономерностей, обработку результатов экспериментов.
Химия. Ученые применяют нейросети, чтобы ускорить создание и тестирование новых веществ, моделировать химические процессы, оптимизировать эксперименты.
Экология. С помощью нейросетей прогнозируют стихийные бедствия, оценивают степень загрязнения окружающей среды, изменения в биоразнообразии.
С каждым годом примеров применения ИИ для науки становится все больше.
Так, сотрудники компании Google DeepMind Демис Хассабис и Джон Джампер в 2018 году создали алгоритм машинного обучения AlphaFold, а в 2020-м представили усовершенствованную версию. Программа помогла предсказать структуру практически всех 200 миллионов белков, которые идентифицировали ученые. AlphaFold 2 использовали ученые из 190 стран. Весной 2024 года появилась третья версия алгоритма. Она позволяет решать теоретические и практические задачи. Это могут быть исследования устойчивости к антибиотикам или создание ферментов, которые разлагают пластик.
Интеллектуальный инструмент GNoME используется для производства полупроводников. Он значительно ускоряет процесс поиска стабильных кристаллических структур. За 17 дней он проделал работу, которая заняла бы у людей более 800 лет. Таким образом удалось получить 380 тысяч стабильных кристаллов.
ИИ применяют в диагностике и лечении рака. Он четко определяет контуры опухоли по изображениям, что помогает врачам составлять более точные планы лечения для конкретных пациентов.
В 2023 году ученые из Массачусетского технологического института с помощью ИИ смогли открыть новый тип антибиотика, найти который традиционными методами было бы слишком долго или вообще невозможно. Пока лекарственное вещество находится на этапе исследований.
ИИ также помогает сохранить культурное наследие. Например, с помощью натренированной нейросети удалось частично расшифровать текст на папирусном свитке, который был найден в древнеримском городе Геркулануме.
В российском Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросети используют для изучения вторичных структур ДНК. Это важно для понимания генома. А физики из МФТИ, ФТИАН и Университета ИТМО создали нейронную сеть, которая определяет, какая схема связей будет обладать квантовым преимуществом.
В будущем нейросети смогут взять процесс создания научных работ на себя: предлагать темы, генерировать гипотезы, собирать данные, анализировать результаты. Есть вероятность, что искусственный интеллект станет партнером в работе, а не только помощником.
Какие ограничения стоит учитывать при работе с нейросетями
Чтобы искусственный интеллект стал помощником и выдавал нужные результаты, необходимо создать и придерживаться стандартов применения нейросетей. Сейчас ученые говорят о том, что алгоритм, по которому нейросеть выбирает ответ, остается сложным для понимания. Непрозрачность принятия решения мешает быстро обнаружить, что пошло не так.
Даже если попросить искусственный интеллект создавать обзоры исследований, есть риск галлюцинаций нейросети. Они могут выдумывать несуществующие факты или излишне обобщать информацию.
Чтобы преодолеть эти ограничения, группа исследователей решила создать правила применения нейросетей в науке. В опубликованной в журнале Science Advances работе они сформулировали 32 требования к исследованиям, использующим ИИ.
Так, авторы считают важным размещать в открытом доступе наборы данных, на которых обучали нейросеть. При этом дополнить их объяснением, откуда эти данные и как они были обработаны перед обучением нейросети.
Что важно для будущего нейросетей в науке
Подготовка кадров. Чтобы работать с искусственным интеллектом, создавать и адаптировать нейросети под нужды науки, понадобятся хорошо обученные специалисты. Для этого создают новые образовательные программы и организуют системы поддержки талантливой молодежи.
Создание исследовательских центров. В России уже запущено более 90 исследовательских центров в сфере ИИ. Вместе с привлеченными партнерами они разрабатывают решения, которые внедряются в науку, работу и жизнь.
Законодательное регулирование. Главный приоритет развития искусственного интеллекта — безопасность. Системы должны быть надежными, а персональные данные защищенными. В России в 2021 году был принят Кодекс этики искусственного интеллекта. При этом нормативная база продолжает развиваться.