Cercetătorii de la Stanford au creat o echipă de oameni de ştiinţă virtuali, susţinuţi de inteligenţă artificială (AI), pentru a ajuta la rezolvarea unor probleme din laboratorul lor real.
Laboratoarele virtuale de cercetare, bazate pe inteligenţă artificială, menite să accelereze ritmul descoperirilor ştiinţifice, devin realitate.
Inspirat din structura unui colectiv ştiinţific de prestigiu al Şcolii de Medicină Stanford, acest laborator virtual reuneşte un coordonator AI şi cercetători cu experienţă.
„Cercetarea de calitate se naşte din colaborări interdisciplinare autentice, în care specialişti din domenii diverse îşi unesc expertiza. Tocmai această colaborare reprezintă, de multe ori, una dintre cele mai mari provocări ale activităţii ştiinţifice. În acelaşi timp, asistăm la o evoluţie spectaculoasă a agenţilor inteligenţi, sisteme de AI construite pe modele lingvistice, capabile nu doar să răspundă, ci şi să acţioneze în mod proactiv. Lumea percepe adesea modelele lingvistice mari, precum cele folosite în acest studiu, drept simpli chatboţi pentru întrebări şi răspunsuri, dar aceste sisteme pot accesa date, pot folosi diverse instrumente şi pot comunica între ele şi cu noi în limbaj natural”, a declarat conf. univ. James Zou, doctor în ştiinţe, specialist în ştiinţa datelor biomedicale, care a condus studiul ce descrie dezvoltarea laboratorului virtual, citat într-un comunicat al Universităţii.
Felul în care aceste modele de AI colaborează între ele este un exemplu de mod de organizare a inteligenţei artificiale - agential AI - adică entităţi autonome de AI, fiecare cu un rol clar, care colaborează între ele ca o echipă, a explicat Zou.
Observând progresul impresionant al acestor sisteme, cercetătorii de la Stanford au avut ideea să le antreneze pentru a se comporta precum cercetători de top: să analizeze în profunzime o problemă, să formuleze răspunsuri clare şi bine argumentate, să propună soluţii din aria lor de specializare şi să colaboreze între ele până ajung la o ipoteză care merită testată.
„Provocările din cercetare sunt numeroase şi mereu actuale, iar laboratorul virtual are potenţialul de a grăbi găsirea soluţiilor pentru o gamă largă de astfel de probleme”, a explicat Zou.
Echipa Stanford a demonstrat deja potenţialul laboratorului AI, atribuindu-i sarcina de a găsi o modalitate mai bună de a crea un vaccin pentru SARS-CoV-2, virusul care provoacă Covid-19. Laboratorul AI a avut nevoie de doar câteva zile.
„De multe ori, agenţii AI reuşesc să descopere perspective noi, care depăşesc concluziile formulate anterior de cercetători umani, un lucru cu adevărat remarcabil”, a adăugat Zou.
Un articol care descrie laboratorul virtual a fost publicat pe 29 iulie în revista Nature.
Laboratorul virtual îşi începe activitatea de cercetare asemenea unuia real: cu o problemă clar formulată, prezentată de coordonator. Cercetătorul uman transmite o provocare ştiinţifică cercetătorului principal AI (PI AI), care preia conducerea şi coordonează demersul.
„Este treaba PI AI să stabilească ce alţi agenţi şi tipuri de expertiză sunt necesare pentru proiect”, a explicat Zou.
De exemplu, pentru proiectul SARS-CoV-2, PI AI a creat un agent de imunologie, unul de biologie computaţională şi unul de învăţare automată.
Fiecare proiect include şi un agent cu rol de critic, responsabil să depisteze eventualele erori, să semnaleze capcanele obişnuite şi să ofere feedback constructiv. Pentru a stimula gândirea creativă a acestor cercetători virtuali, Zou şi echipa sa le-au oferit acces la instrumente şi programe specializate, precum AlphaFold, un sistem de AI pentru simularea şi proiectarea structurii proteinelor. Mai mult, agenţii AI şi-au exprimat propriile nevoi, alcătuindu-şi o listă de instrumente pe care şi le doreau integrate în proces.
„Cereau acces la anumite instrumente, iar noi le integram în model pentru a le permite utilizarea”, a explicat Zou.
Ca orice colectiv ştiinţific, echipa virtuală are întâlniri regulate în care agenţii generează idei şi dialoghează. Au şi întâlniri individuale, unde membrii se consultă direct cu PI AI pentru a discuta diferite ipoteze, însă, spre deosebire de laboratoarele umane, aceste întâlniri durează doar câteva secunde sau minute. În plus, oamenii de ştiinţă AI nu obosesc, nu au nevoie de pauze sau gustări, aşa că pot susţine mai multe întâlniri în paralel.
„Cât îmi beau cafeaua de dimineaţă, ei au deja sute de discuţii ştiinţifice”, a declarat Zou în cadrul simpozionului RAISE Health, unde a prezentat laboratorul virtual.
Laboratorul virtual funcţionează independent. Exceptând instrucţiunile iniţiale, principala limitare impusă membrilor AI este de ordin bugetar, evitând ideile extravagante care nu pot fi testate în laboratorul real.
Zou, adept al unui stil de coordonare discret, atât în cercetarea tradiţională, cât şi în cea virtuală, estimează că intervine în cel mult 1% dintre situaţii.
„Nu vreau să le spun cercetătorilor AI exact cum să lucreze. Le-ar limita creativitatea. Vreau să vină cu idei noi, dincolo de ce aş putea concepe eu”. Dar asta nu înseamnă că nu monitorizează ce se întâmplă; fiecare întâlnire, schimb şi interacţiune este transcrisă, permiţând cercetătorilor umani să urmărească progresul şi să reorganizeze proiectul, dacă este necesar.
Echipa lui Zou a pus la încercare laboratorul virtual cerându-i să conceapă o nouă bază pentru un vaccin împotriva variantelor recente ale SARS-CoV-2. În loc să opteze pentru clasicul anticorp, echipa AI a preferat o abordare neconvenţională: nanocorpul, un fragment de anticorp mai mic şi mai simplu.
„Încă de la primele întâlniri, oamenii de ştiinţă AI au considerat că nanocorpii ar fi o strategie mai promiţătoare decât anticorpii, şi şi-au argumentat alegerea. Au spus că nanocorpii sunt, în general, mult mai mici, ceea ce facilitează munca cercetătorilor în învăţarea automată, pentru că atunci când modelele computaţionale lucrează cu molecule mai mici, precizia în proiectarea şi simularea structurilor este considerabil mai ridicată”, a explicat Zou.
Se pare că predicţia AI-ului s-a confirmat. Echipa a preluat structura propusă a nanocorpului şi a reuşit să o reproducă în laboratorul real. Rezultatul nu a fost doar realizabil în practică şi stabil, ci şi remarcabil de eficient: nanocorpul s-a fixat cu succes pe una dintre noile variante ale SARS-CoV-2, un criteriu esenţial în evaluarea eficienţei unui vaccin, demonstrând o performanţă superioară anticorpilor existenţi.
Cercetătorii au verificat şi eventualele efecte nedorite, adică dacă nanocorpul se leagă din greşeală de alte ţinte decât virusul, şi au constatat că îşi menţine selectivitatea faţă de proteina spike a SARS-CoV-2.
„În plus, un element promiţător este faptul că, dincolo de capacitatea de a se lega eficient de varianta recentă a virusului, nanocorpul prezintă o afinitate ridicată şi faţă de tulpina originală din Wuhan, apărută în urmă cu cinci ani”, a precizat Zou, evidenţiind astfel potenţialul unui vaccin cu spectru larg (cu acoperire extinsă).
În prezent, echipa de la Stanford evaluează în ce măsură nanocorpul poate sta la baza unui nou vaccin şi, simultan, transmite rezultatele experimentale către laboratorul virtual, pentru a îmbunătăţi în continuare structura sa moleculară.
Echipa de cercetare intenţionează să extindă utilizarea laboratorului virtual şi în alte arii ştiinţifice. Recent, au creat agenţi AI care acţionează ca nişte analişti de date sofisticaţi, capabili să reanalizeze şi să interpreteze în profunzime studii ştiinţifice deja publicate.
„Seturile de date pe care le colectăm în biologie şi medicină sunt extrem de complexe, iar în analizele noastre actuale reuşim să le explorăm doar superficial. De multe ori, agenţii AI reuşesc să identifice descoperiri noi, dincolo de ceea ce au evidenţiat şi au publicat cercetătorii umani. Asta mi se pare cu adevărat extraordinar”, a concluzionat Zou.
Studiul a fost susţinut de bursa Knight-Hennessy (Knight-Hennessy Scholarship) şi de Stanford Bio-X Fellowship, Institutul Stanford pentru Inteligenţă Artificială (Stanford’s Human Centered AI Institute) şi Departamentul de Ştiinţa Datelor Biomedicale (Department of Biomedical Data Science).
