Группа исследователей из Университета Монаша разработала искусственный интеллект, который не просто анализирует научные данные, но и предлагает собственные гипотезы. Программа LLM4SD (Large Language Model for Scientific Discovery) открывает новые возможности для научных исследований. За счёт открытого исходного кода любой учёный может применять и совершенствовать эту технологию.
Ранее языковые модели уже применялись в науке, но их способность к самостоятельным открытиям оставалась неизученной. В отличие от стандартных алгоритмов проверки гипотез, LLM4SD не просто выдаёт результат, а поясняет ход рассуждений. Это делает работу с моделью прозрачной и позволяет специалистам убедиться в корректности выводов, минимизируя вероятность появления ложных данных, которыми нередко грешат нейросети.
Аспирант факультета науки о данных Ичжэнь Чжэн заявил, что аналогично тому, как нейросетевые алгоритмы могут создавать текст или решать математические задачи, эта программа анализирует десятилетия научных публикаций и результаты лабораторных экспериментов.
На основе собранной информации она прогнозирует поведение молекул – определяет, могут ли лекарственные вещества преодолевать гематоэнцефалический барьер, насколько хорошо химические соединения растворяются в воде и какие свойства материалов могут быть полезны в дальнейших исследованиях.
Испытания показали, что LLM4SD успешно справилась с 58 задачами в сферах физиологии, физической химии, биофизики и квантовой механики. По сравнению с существующими моделями точность прогнозирования квантовых характеристик различных веществ увеличилась на 48%. Это требуется для разработки новых материалов, поскольку понимание поведения мельчайших частиц определяет их практическое применение.
Аспирант Университета Гриффита Цзясинь Цзюй подчёркивает, что LLM4SD не заменяет традиционные методы машинного обучения, а работает в дополнение к ним. Программа обобщает существующие знания и формулирует их в доступной для человека форме.
Профессор Университета Монаша Джеофф Уэбб убеждён, что генеративный ИИ должен стать неотъемлемой частью науки. По его мнению, человечество вступило в эпоху, когда машины могут не просто анализировать данные, но и создавать нечто новое. Он отмечает, что надо направить этот потенциал в развитие науки и технологий, не забывая при этом о соблюдении этических норм.
Ещё по теме:
- Игра сделанная с помощью ИИ приносит 50 тысяч долларов в месяц
- Слух: Apple разрабатывает «обновленный» модем C1 с поддержкой mmWave
- OpenAI собирается вывести на рынок AI-агентов с ценником от $2 тыс. до $20 тыс. в месяц
- В Google признали, что злоум
