Системы искусственного интеллекта способны автоматизировать проведение научных экспериментов и масштабировать их до фантастических значений – до 10 000 экспериментов в день. Подобный шаг может значительным образом изменить научно-технический прогресс в различных областях естественных наук, в частности, таких практико-ориентированных как медицина и сельское хозяйство.
Платформа искусственного интеллекта под названием BacterAI, разработанная в Мичиганском университете, анализировала схемы метаболизма двух микроорганизмов, деятельность которых ассоциирована со здоровьем полости рта – при этом у системы отсутствовала первоначальная информация о том, по каким алгоритмам нужно проводить этот анализ.
Бактерии используют около 20 различных аминокислот для поддержания жизнедеятельности, однако различные виды микроорганизмов обладают специфическими нутрицевтическими потребностями. Команда исследователей поставила цель – определить, какие именно аминокислоты требуются «хорошим» бактериям для возможности стимуляции их роста и деятельности.
Определение оптимального состава аминокислот, необходимых для жизнедеятельности бактерий, является более сложной задачей, чем может показаться на первый взгляд. Из 20 аминокислот могут образовываться миллионы возможных комбинаций – и такая задача идеально подходит для искусственного интеллекта.
Системе BacterAI удалось определить такой состав для роста бактерий видов Streptococcus gordonii и Streptococcus sanguinis. Искусственный интеллект каждый день проводил эксперименты по изучению сотен комбинаций и формулировал новые задачи с новым составом аминокислот по результатам проведенных экспериментов. Таким образом, всего за 9 дней системе удалось формировать на 90% точные прогнозы.
В отличие от стандартных подходов, подразумевающих использование методов машинного обучения с разметкой первоначальной базы данных, система BacterAI самостоятельно сформировала собственный датасет через серию проведенных экспериментов. Анализ полученных данных сразу же позволял формировать прогноз для новых запланированных экспериментов, тем самым значительно увеличивая их эффективность. Система определила «правила питания» бактерий в рамках менее чем 4000 экспериментов.
Метаболизм подавляющего большинства бактерий изучен минимально или не изучен вовсе. Время, необходимое для изучения этих основ, практически невозможно уделить в рамках актуальной системы организации проведения научных исследований. Автоматизированные системы способы принципиально изменить скорость решения таких задач – в частности, коллектив авторов сообщает о том, что с помощью этой платформы искусственного интеллекта им удается проводить до 10 000 экспериментов ежедневно!
За последнее время активное обсуждение роли искусственного интеллекта в будущем человечества заставило задуматься о положительных и отрицательных сторонах этого феномена в контексте научно-технического прогресса. Представленная работа демонстрирует идеальное применение новым технологиям и дает надежду на лучшее применение искусственного интеллекта в научной сфере.
Материал подготовлен в рамках проекта «Медицина в точке бифуркации». Проект поддержан грантом Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий»
