5 области на науката, в които AI вече помага да се правят големи открития

1. История

Историците вече възлагат на AI да изучава ръкописи. Той се справя с тази задача по-бързо, освен това не вижда проблем в лошата четливост: странният почерк на автора, пожълтялата хартия или избледнялото мастило не пречат на работата му. При това умее да разпознава не само думи и изречения, но и структурата на текста – спазва разделянето на параграфи, глави и параграфи.

Пример за подобно сътрудничество между историци и AI е руският проект "Дигитален Питър». Невронната мрежа е обучена в почерка на Петър I и за броени минути дешифрира всякакви ръкописни текстове на императора. Друг подобен инструмент е австрийската платформа Транскрибус. Той може да разпознава различни езици и ръкописи, но първо изисква калибриране: невронната мрежа изучава няколко страници текст, преминава през няколко ревизии и след това започва да работи точно и бързо.

AI сили позволява анализирайте големи количества информация: не само текстове, но и различни диаграми и чертежи. Учените могат да инструктират невронната мрежа, да речем, да намери всички преводи и изложения на един текст в различни книги.

AI също така е в състояние да запълни празнините в старите документи и да определи времето и мястото на техния произход. Такива платформи включват Итака. Например, тя изясни датата на създаване на някои древногръцки постановления. Преди това се смяташе, че те са написани през 446 г. пр.н.е. д., AI видя модели, сочещи към 421 г. пр.н.е. д.

2. Лекарство

ИИ в медицината ускорява работата както на лекари, така и на учени. Той е първият, който помага с диагнозата: бързо проучвания скрининги, търси необходимите маркери и дава отговор, който след това се интерпретира от специалисти. Изкуствен интелект в московските клиники използване от 2020 г. за анализиране на резултатите от рентгенови лъчи, CT и MRI.

Вероятно алгоритмите скоро ще могат да откриват и редки заболявания. Подобни механизми вече се изучават. Например изследователи от Харвардското медицинско училище създадено SISH инструмент, който класифицира различни видове злокачествени тумори. Като част от експеримента AI проучи около 22 000 изображения и бързо ги разпредели в повече от 50 категории.

Учени в лаборатории за изкуствен интелект улеснява работа по разработването на лекарства и ваксини. Той изчислява различни комбинации от активни вещества и отчита приблизителния процент на тяхната ефективност. В резултат на това не е необходимо да прекарвате години в предварително тестване на неуспешни опции. Вече се използва активно. За 2021 г. само към Министерството на здравеопазването на САЩ дойде над 100 приложения за одобрение на лекарства, разработени с AI.

Един от медицинските помощници при създаването на лекарства е невронната мрежа AlphaFold, построена структура от повече от 200 милиона протеини. Благодарение на нейната работа учени от Оксфордския университет идентифицирани структурата на ключов протеин в маларийния паразит, който би помогнал за укрепване на ваксината срещу болестта. Предишни проучвания, използващи рентгенова кристалография, не позволиха това.

AI също използване за модернизиране на генната терапия. В бъдеще той предоставят и по-бързо удобно изследване на човешкия геном. Учените предполагат, че в рамките на едно десетилетие изследванията в тази област ще генерират до 40 екзабайта (квинтилиона байта) данни: за човек да обработи такъв обем е невъзможна задача.

Експерти по цифрови технологии, като основателя на Tech Whisperer Limited Джасприт Биндра, също вярват в светлото бъдеще на ИИ в медицината. На образователния маратон „Знание. Първият“ на руското общество „Знание“ той предложиче изкуственият интелект има шанса да революционизира медицината, както някога пеницилинът, и да се превърне в незаменим помощник в изпълнението на здравните програми на ООН. Също така, според Биндра, петата версия на езиковия модел на невронната мрежа GPT, която ще бъде пусната в края на 2023 г., ще се справи с интерпретацията на анализите и избора на лечение по-бързо от лекарите.

3. Физика

AI във физиката отдавна се използва за анализ на големи данни. И има с какво да се гордее. През 2012 г. моделите за машинно обучение помогнаха на персонала на Европейския център за ядрени изследвания CERN отворен Хигс бозон. Задачата на AI беше да анализира безкрайния поток от сигнали от Големия адронен колайдер, да търси признаци на тази елементарна частица и да ги маркира.

В бъдеще AI може да опрости решаването на квантови проблеми. Доказателство за това е работата на изследователи от Ню Йорк: те създадоха и обучиха алгоритъм, който съкратен изчисления на модела на Хъбард от 100 000 уравнения до четири. Точността на изчисленията не беше засегната от това.

Друга възможна задача на AI в бъдеще е търсенето на нови физически закони. За да направим това реалност, се нуждаем от алгоритъм, който може да определя променливите на състоянието. И учени от Колумбийския университет имат това се случи. Техният изкуствен интелект успя независимо да отгатне какво задвижва махалото и лампата от лава, както и защо камината гори. От входовете инструментът имаше само видеозаписи. Променливите, предложени от изкуствения интелект, не винаги съвпадат с тези, с които самите физици са свикнали. Учените са стигнали до извода, че AI има шанс да покаже на хората непознатите досега движещи сили на природата и да ги тласне към нови заключения, които вероятно ще променят както науката, така и нашето разбиране за света.

4. Астрономия

Галактиките, планетите, звездите и други космически обекти в действителност са огромни, но на мащабни снимки от телескоп изглеждат като трохи. Отнема много време, за да ги намерите сами. AI помага на учените да се справят много по-бързо. Например, платформата може да анализира изображения от космоса Морфейобучени на кадри от телескопа Хъбъл. AI детективски умения ще особено полезен при търсенето на екзопланети, тоест небесни тела, които са извън Слънчевата система.

Учените от Смитсонианската астрофизична обсерватория също използват AI за ловувам за краткосрочни космически събития като свръхнови и следете промените във времето на Слънцето. За последната задача невронната мрежа трябва да събира 1,5 терабайта информация на ден.

Учените също използват AI, за да създават изображения на несъществуващи галактики. Изглежда плашещо реалистично. НАСА през 2021 г изложени на неговия уебсайт колаж от 225 изображения, сред които само едно е направено от телескоп. Почти невъзможно е да се намери оригинал сред фалшификати. Но учените се нуждаят от фалшиви снимки и модели не само за да си правят шеги с непрофесионалните любители на космоса. С тяхна помощ невронната мрежа научава и тества хипотези: те проверяват как космически обект, подобен на проекция, ще се държи при различни условия.

5. Екология

За еколозите изкуственият интелект е полезен преди всичко със способността си да събира и анализира данни. Например през 2022 г. UNEP (Програмата на ООН за околната среда) стартира цифрова платформа, задвижвана от AI WESP. Алгоритмите му събират информация от различни сензори по света, анализират и визуализират. И всичко това в реално време. По-специално, инструментът следи промяната в масата на ледниците и концентрацията на въглероден диоксид в атмосферата. Освен това WESP предоставя прогнози.

Има и други инструменти за изкуствен интелект, работещи в екосистемата на UNEP. Платформа IMEO следи емисиите на метан и СКЪПОЦЕННИ КАМЪНИ - за замърсяване на въздуха.

Изкуственият интелект е в състояние да опрости и контролира екосистемите. И така, тазгодишната програма за машинно обучение ще помогне учени от Англия наблюдават денонощно общността на планктона. Така те ще проверят как тези същества се влияят от промените в околната среда.