Ускорение научных открытий с помощью искусственного интеллекта: новый этап развития науки

Крипто-кошельки Интервью с лидерами отрасли

В последние десятилетия научное сообщество столкнулось с парадоксальной тенденцией: несмотря на рост инвестиций в исследования и развитие технологий, темпы научных открытий замедляются. Всё большее время уходит на анализ множества публикаций, разработку сложных экспериментов и обработку данных. Наука становится всё более специализированной, и учёным необходимо справляться с гигантскими объёмами информации, чтобы выстраивать целостные представления и формулировать новые гипотезы. В таких условиях на помощь приходит искусственный интеллект, который способен значительно оптимизировать и ускорить процесс научных исследований, автоматизируя ряд ключевых задач. Ведущая роль в этой сфере принадлежит инновационным проектам, одним из которых является платформа FutureHouse, созданная сооснователями Самом Родрикесом и Эндрю Уайтом.

Они поставили перед собой цель — с помощью AI-агентов автоматизировать важнейшие этапы научного пути и тем самым повысить производительность исследований. FutureHouse объединяет специализированных AI-агентов с различными функциями, в том числе для поиска и синтеза информации, проектирования химических синтезов и анализа данных, что позволяет создавать комплексные системы поддержки принятия решений учёными. Одним из основополагающих взглядов основателей является признание языка как главного способа представления научных открытий. В отличие от биологических языков ДНК или протеинов, которые являются объектами исследования, настоящие гипотезы и рассуждения ведутся на естественном языке, и именно его понимают их AI-системы. Родрикес подчёркивает: научные открытия, разъяснения и гипотезы хранятся именно в текстовом формате, и именно здесь искусственный интеллект может стать незаменимым помощником.

Идея создания FutureHouse возникла у Родрикеса ещё во время аспирантуры в MIT, где он понял, что даже при доступе к полному объёму знаний о работе мозга практически невозможно быстро изучить и интегрировать всё это в единую теорию из-за масштабов и сложности информации. В дальнейшем, после знакомства с современными достижениями в области больших языковых моделей, таких как ChatGPT, Родрикес и Уайт объединили усилия для создания специализированных AI-агентов, способных выполнять задачи, с которыми сталкиваются учёные каждый день. Первым значимым достижением стало создание PaperQA — AI-инструмента, обладающего высокой эффективностью в поиске и обобщении информации из научных публикаций. Его разработка позволила значительно сократить время на работу с литературой. Далее появились инструменты Has Anyone (позже переименованный в Owl), позволяющий выяснять, проводились ли эксперименты или исследования по заданным гипотезам.

Со временем платформа FutureHouse постепенно расширялась, объединяя новые агенты с более широким функционалом, такими как Crow — инструмент для более глубокого обзора источников, Falcon — способный обрабатывать ещё больший объём информации, Phoenix — помогающий в планировании химических экспериментов, а Finch — оринтированный на биологические и биоданные задачи. Платформа стала настоящей экосистемой, где AI-агенты работают как единое целое, автоматизируя последовательные шаги научного процесса — от поиска информации и анализа данных до генерации гипотез и проектирования экспериментов. Недавний пример успешного применения FutureHouse — автоматизированное открытие нового кандидата на терапию сухой формы возрастной дегенерации желтого пятна (dAMD), ведущей причины слепоты во всём мире. Этот результат демонстрирует потенциал комплексного AI-подхода при решении глобальных медицинских задач, что может стать прорывом для разработки новых лекарств. Важной особенностью платформы является её доступность для широкого круга исследователей — заниматься научной работой с помощью FutureHouse могут не только крупные лаборатории, но и отдельные учёные по всему миру.

Использование агентов позволяет находить новые связи в данных, делать обзор релевантной литературы, формулировать исследовательские гипотезы и выполнять анализ, что превращает AI в умного научного ассистента. Учёные уже сообщают о практической пользе — например, экранирование генов для изучения поликистозного синдрома яичников или создание ассистентов для поиска информации по болезни Альцгеймера с использованием базы PubMed. Кроме того, исследовательские группы применяют AI-агентов для скрупулёзных систематических обзоров генов, связанных с болезнью Паркинсона, отмечая высокую точность и релевантность выданных результатов. В будущем FutureHouse намерена нарастить способности агентов, добавив возможность анализировать сырые данные из исследований, проверять воспроизводимость экспериментов и проводить собственные проверочные вычисления. Также планируется интеграция с другими специализированными моделями и инструментами, работающими с биологическими молекулами и фундаментальными данными, чтобы создать максимально многофункциональную и самостоятельную систему, способную решать сложные научные задачи с минимальным участием человека.

Согласованная работа нескольких AI-агентов, каждый из которых специализируется на узкой исследовательской области или задаче, открывает новые горизонты в науке. Такой подход не только ускоряет обработку информации и выработку идей, но и освобождает учёных от рутинной работы, позволяя им сосредоточиться на творческой части исследований и стратегическом планировании. В конечном итоге задача искусственного интеллекта — не заменить учёного, а стать его лучшим помощником, поддерживать и расширять человеческие возможности, повышая эффективность и креативность. Новые организации и платформы, подобные FutureHouse, демонстрируют, что объединение человеческого интеллекта и машинного обучения способно изменить правила игры в научной деятельности, помочь справляться с растущей сложностью задач и найти решения для наиболее острых проблем современного мира — медицинских, экологических, технологических. Автоматизация научного процесса с помощью AI не только открывает дорогу для более быстрых и масштабных открытий, но и способствует развитию новых форм сотрудничества и обмена знаниями, создавая цифровую экосистему науки, доступную каждому.

Уже сегодня доступ к мощным AI-инструментам способствует более глубокому и качественному пониманию огромного массива научной информации, что особенно актуально в эпоху экспоненциального роста данных. Перспективы развития подобной технологии впечатляют: в будущем AI-агенты смогут не только находить и анализировать информацию, но и самостоятельно формулировать гипотезы, планировать сложные эксперименты и интегрировать разные источники знаний, что сделает научные открытия более предсказуемыми, быстрыми и точными. Таким образом, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью научной экосистемы, призванной решать главные вызовы человечества и продвигать науку вперед.