Инженер-химик из Университета Карнеги-Меллона, Габриэль Гомес, является пионером в изменении подхода к проведению научных экспериментов. Его работа сосредоточена на автоматизации лабораторных исследований с использованием искусственного интеллекта и робототехники, стремясь ускорить открытия, одновременно снижая человеческие ошибки и трудоемкие процессы. В основе этого усилия лежит Coscientist, ИИ-агент, построенный на основе больших языковых моделей, таких как GPT-4, призванный преодолеть разрыв между сложным кодом и интуитивным научным исследованием.
Путь Гомеса начался в сельской Бразилии, где доступ к технологиям был ограничен. Он стал первым в своей семье, кто поступил в университет, движимый вызовом профессора «решить» химию с помощью вычислений. Его опыт в конечном итоге привел к тому, что он консультировал Белый дом по потенциалу интеллектуальных систем. Его работа теперь решает фундаментальную проблему в современной науке: сделать мощные новые инструменты доступными для исследователей, которым может не хватать обширных навыков программирования.
Проблема Современных Лабораторий
Многие современные лаборатории строятся с использованием автоматизированных систем, но они полагаются на знания программирования, которых у многих химиков и биологов нет. Это создает барьер для входа: ученые могут не использовать передовые лаборатории, если они не могут легко взаимодействовать с оборудованием. Гомес осознал эту проблему и стремился создать решение, в котором исследователи могли бы взаимодействовать с автоматизированными лабораториями на естественном языке, а не на коде.
Как Работает Coscientist
Coscientist работает как интеллектуальный помощник для лабораторных экспериментов. Исследователи могут давать ИИ инструкции на простом языке — например, «Нарисуй что-нибудь милое на целевой пластине», и система переведет это в роботизированные действия. В одном из первых тестов система успешно нарисовала рыбу на химической пластине без явного программирования. Это иллюстрирует потенциал автоматизации задач, которые обычно требуют подробных роботизированных инструкций.
ИИ также помогает собирать экспериментальные данные в больших масштабах. Автоматизируя повторяющиеся процессы, такие как измерение кинетики реакций, Coscientist позволяет исследователям генерировать наборы данных, которые в противном случае было бы непрактично получать вручную. Это открывает новые возможности для поиска данных в областях, ранее ограниченных человеческими ограничениями.
Влияние на Исследования
Внедрение Coscientist уже трансформировало рабочий процесс в исследовательской группе Гомеса. Новые студенты с ограниченным опытом программирования быстро адаптировались к использованию системы, ускоряя свой вклад в сложные проекты. ИИ снижает барьер для входа, обеспечивая более быстрое обучение и более эффективное экспериментирование.
Долгосрочные последствия значительны. Устраняя человеческую предвзятость и сокращая трудозатраты, Coscientist может открыть научные области, которые ранее считались слишком утомительными или непрактичными для изучения. Это включает высокопроизводительный скрининг химических реакций и создание крупномасштабных наборов данных для приложений машинного обучения.
Предостережения
Несмотря на то, что ИИ предлагает огромный потенциал, Гомес предостерегает от слепой зависимости от больших языковых моделей. Исследователи все еще должны проверять результаты и убеждаться, что инструкции ИИ соответствуют научным принципам. Несмотря на быстрые достижения, человеческий надзор остается решающим для поддержания точности и предотвращения ошибок.
Подъем ИИ-управляемых лабораторий готов переформировать научные исследования. Автоматизируя утомительные задачи и демократизируя доступ к передовым инструментам, системы, такие как Coscientist, могут ускорить открытия и открыть новые горизонты в химии и за ее пределами.
