Bashkëshkencëtari i ri i AI i Google synon të përshpejtojë procesin e zbulimit shkencor

Google ka zbuluar një bashkë-shkencëtar të AI të ndërtuar në platformën e tij Gemini 2.0, duke synuar të përshpejtojë kërkimin shkencor duke gjeneruar hipoteza të reja dhe duke rafinuar eksperimente. Ndërsa sistemi premton, mbeten pyetje në lidhje me performancën dhe zbatueshmërinë e tij më të gjerë.

Sistemi synon të përshpejtojë zbulimet shkencore duke gjeneruar hipoteza kërkimore, duke hartuar propozime dhe duke rafinuar eksperimente.

“Bashkëshkencëtari i AI është një sistem AI me shumë agjentë që synon të funksionojë si një mjet bashkëpunues për shkencëtarët,” tha Google në një postim në blog. “Përtej rishikimit standard të literaturës, përmbledhjes dhe mjeteve të “kërkimit të thellë”, sistemi i bashkë-shkencëtarit të AI ka për qëllim të zbulojë njohuri të reja, origjinale dhe të formulojë hipoteza dhe propozime të reja kërkimore, duke u mbështetur në prova paraprake dhe të përshtatura për objektivat specifike kërkimore.

Zhvillimi vjen në një kohë kur shkencëtarët luftojnë gjithnjë e më shumë me mbingarkesën e informacionit, duke u përballur me sfida për të vazhduar me ritmin e shpejtë të botimeve shkencore ndërsa përpiqen të nxjerrin njohuri nga disiplina të shumta.

Provat e hershme dhanë rezultate të përziera. Në testet me 15 synime kërkimore, sistemi ia kalonte modelet më të fundit sipas një sistemi vlerësimi Elo. Një studim më i vogël që përfshin 11 qëllime kërkimore, i vlerësuar nga ekspertë të fushës, i gjeti rezultatet të reja dhe potencialisht me ndikim. Megjithatë, shkalla e kufizuar e vlerësimit njerëzor e bën të vështirë nxjerrjen e përfundimeve të gjera.

Për shembull, AI identifikoi trajtime të mundshme për fibrozën e mëlçisë, por Steven O’Reilly nga Alcyomics vuri në dukje në një raport të New Scientist se ilaçet ishin të vendosura mirë dhe “nuk ka asgjë të re këtu”. Sidoqoftë, Gary Peltz i Universitetit të Stanfordit gjeti dy ilaçe të rekomanduara nga AI që premtojnë në testet organoid të mëlçisë njerëzore, ndërsa opsionet e tij të zgjedhura me dorë ishin joefektive.

Në një rast tjetër, sipas New Scientist, José Penadés nga Imperial College London dhe kolegët e tij përdorën sistemin për të eksploruar se si elementët gjenetikë të lëvizshëm përhapen midis baktereve. Inteligjenca artificiale propozoi në mënyrë të pavarur një mekanizëm të ngjashëm me zbulimin e tyre të fundit të pabotuar, duke shfaqur aftësinë e tij për të sintetizuar të dhënat e publikuara në hipoteza depërtuese.

Ndërsa ekipi i Penadés kishte zbuluar kohët e fundit se këta elementë mund të përdornin bishta nga faza të ndryshme, AI Co-Scientist propozoi në mënyrë të pavarur të njëjtin mekanizëm, duke treguar aftësinë e tij për të sintetizuar të dhënat e publikuara në hipoteza depërtuese, shtoi raporti i New Scientist.

Zbulimet shkencore shpesh dalin nga bashkëpunimi ndërdisiplinor. Megjithatë, studiuesit përballen me sfida duke lundruar në vëllimin e madh të literaturës shkencore duke integruar njohuri nga fusha të ndryshme.

I frymëzuar nga zbulimet si CRISPR, i cili kombinoi ekspertizën nga mikrobiologjia tek gjenetika, Google zhvilloi AI Co-Scientist për të adresuar këto sfida duke sintetizuar informacionin dhe duke zbuluar njohuri të reja.

Mjeti, i cili është ende në fazën e tij eksperimentale, i lejon shkencëtarët të japin pyetje ose qëllime kërkimore. Këta agjentë gjithashtu mund të kenë akses në literaturën shkencore, bazat e të dhënave dhe mjetet si sistemi i parashikimit të strukturës së proteinave AlphaFold të Google për të përmirësuar cilësinë e rezultateve të tyre.

“Këto sisteme të AI luajnë një rol kryesor në transformimin e proceseve tradicionale të kërkimit shkencor duke përshpejtuar analizën e të dhënave dhe gjenerimin e hipotezave, duke përmirësuar dizajnin eksperimental përmes një qasjeje të automatizuar dhe përsëritëse dhe duke nxitur një bashkëpunim simbiotik midis studiuesve njerëzorë dhe sistemeve të AI,” tha Charlie Dai, VP dhe analist kryesor në Forrester.

Industria farmaceutike do të përfitojë shumë. Duke analizuar me shpejtësi literaturën shkencore dhe bazat e të dhënave, sistemi mund të propozojë kandidatë për barna dhe të sugjerojë protokolle eksperimentale të optimizuara, duke reduktuar potencialisht afatet kohore të kërkimit nga vite në muaj.

Integrimi me AlphaFold i lejon studiuesit të parashikojnë strukturat e proteinave, thelbësore për zhvillimin e terapive të synuara. Kjo aftësi parashikuese i ndihmon kompanitë farmaceutike të identifikojnë se si komponimet ndërveprojnë me proteinat, duke përshpejtuar identifikimin e kandidatëve të mundshëm të barnave.

Gjenerimi i hipotezave përsëritëse të sistemit dhe proceset e vetë-rafinimit përmirësojnë gjithashtu rezultatet e kërkimit, duke ofruar potencial më të madh për përparime në trajtimin e sëmundjeve të tilla si çrregullimet neurodegjenerative, kushtet e rralla gjenetike dhe kanceri.

“Kjo do të rezultojë në një rritje të numrit të madh të proceseve kërkimore që po ekzekutohen dhe në të njëjtën kohë pa një rritje proporcionale të fuqisë punëtore,” tha Vershita Srivastava, drejtore e praktikës në Everest Group. “Industritë si bioteknologjia dhe farmaceutika do të arrijnë përparime inovative me kosto më të ulëta.”

Ndërsa bashkëshkencëtari i AI tregon premtime, ndikimi i tij në botën reale mbetet i pasigurt. Suksesi do të varet nga integrimi i tij në rrjedhat e punës kërkimore dhe aftësia e tij për të gjeneruar vazhdimisht njohuri të vlefshme në fusha të ndryshme shkencore.

Megjithatë, sfidat mbeten. Dai paralajmëroi për rreziqet që lidhen me transparencën e algoritmit, performancën jokonsistente dhe çështjet e riprodhueshmërisë. “Ndërsa këto sisteme mund të përshpejtojnë zbulimet, ato gjithashtu paraqesin sfida në lidhje me integritetin e të dhënave, paragjykimin dhe varësinë e tepërt nga automatizimi, të cilat mund të komprometojnë të menduarit kritik,” tha ai.

Për më tepër, Srivastava vuri në dukje se mbështetja e AI në grupe të dhënash specifike mund të përforcojë paragjykimet ekzistuese, duke kufizuar potencialisht zbulimin. Ajo theksoi gjithashtu pyetjet në lidhje me përgjegjshmërinë dhe pronësinë intelektuale, veçanërisht në industritë shumë të rregulluara dhe të patentuara.