Вчені починають створювати штучний інтелект для наукових відкриттів

Міжнародна група вчених, у тому числі з Кембриджського університету, запустила нову дослідницьку співпрацю, яка використовуватиме ту саму технологію, що лежить в основі ChatGPT, щоб створити інструмент на основі ШІ для наукових відкриттів.

У той час як ChatGPT працює зі словами та реченнями, штучний інтелект команди вивчатиме числові дані та фізичне моделювання з різних галузей науки, щоб допомогти вченим у моделюванні всього: від надгігантських зірок до клімату Землі.

Раніше цього тижня команда запустила ініціативу під назвою Polymathic AI разом із публікацією серії відповідних документів у сховищі відкритого доступу arXiv .

«Це повністю змінить те, як люди використовують ШІ та машинне навчання в науці», — сказала головний дослідник Polymathic AI Ширлі Хо, керівник групи в Центрі обчислювальної астрофізики Інституту Флетайрона в Нью-Йорку.

Ідея Polymathic AI «схожа на те, як легше вивчити нову мову, коли ти вже знаєш п’ять мов», — сказав Хо.

Початок роботи з великої, попередньо навченої моделі, відомої як базова модель, може бути швидшим і точнішим, ніж створення наукової моделі з нуля. Це може бути правдою, навіть якщо навчальні дані явно не стосуються проблеми, що розглядається.

«Було складно проводити наукові дослідження на повномасштабних моделях фундаменту через необхідну обчислювальну потужність», — сказав один із дослідників Майлз Кранмер з Департаменту прикладної математики та теоретичної фізики Кембриджа та Інституту астрономії. «Наша співпраця з Фондом Саймонса надала нам унікальні ресурси для створення прототипів цих моделей для використання у фундаментальній науці , на основі яких дослідники з усього світу зможуть будувати — це захоплююче».

«Поліматичний штучний інтелект може показати нам спільні риси та зв’язки між різними сферами, які могли бути упущені», — сказав один із дослідників Сіаваш Голкар, запрошений дослідник у Центрі обчислювальної астрофізики Інституту Флатірона.

«У попередні століття деякі з найвпливовіших вчених були вченими з широким розумінням різних галузей. Це дозволило їм побачити зв’язки, які допомогли їм отримати натхнення для їхньої роботи. Кожна наукова область стає все більш і більш спеціалізованою, вона залишатися в авангарді багатьох галузей стає дедалі складніше. Я думаю, що це місце, де штучний інтелект може допомогти нам, збираючи інформацію з багатьох дисциплін».

До команди Polymathic AI входять дослідники з Фонду Саймонса та його Інституту Флетайрона, Нью-Йоркського університету, Кембриджського університету, Прінстонського університету та Національної лабораторії Лоуренса Берклі. До складу команди входять фахівці з фізики, астрофізики, математики, штучного інтелекту та нейронаук.

Вчені використовували інструменти штучного інтелекту й раніше, але в основному їх створювали спеціально та навчали з використанням відповідних даних.

«Незважаючи на швидкий прогрес машинного навчання за останні роки в різних наукових галузях , майже у всіх випадках рішення для машинного навчання розробляються для конкретних випадків використання та навчаються на дуже конкретних даних», — сказав один із дослідників Франсуа Ланусс, космолог з Центру. National de la Recherche Scientifique (CNRS) у Франції.

«Це створює межі як всередині, так і між дисциплінами, а це означає, що вчені, які використовують штучний інтелект для своїх досліджень, не отримують вигоди від інформації, яка може існувати, але в іншому форматі або в зовсім іншій галузі».

Проект Polymathic AI вивчатиме дані з різних джерел у фізиці та астрофізиці (і, зрештою, у таких галузях, як хімія та геноміка, кажуть його творці), і застосовуватиме цей міждисциплінарний досвід до широкого кола наукових проблем. Проект «з’єднає багато, здавалося б, різнорідних підгалузей у щось більше, ніж сума їхніх частин», — сказала учасниця проекту Маріель Петті, докторант Національної лабораторії Лоуренса Берклі.

«Наскільки далеко ми можемо зробити ці стрибки між дисциплінами, незрозуміло», — сказав Хо. «Це те, що ми хочемо зробити — спробувати це зробити».

ChatGPT має добре відомі обмеження щодо точності (наприклад, чат-бот каже, що 2023 помножити на 1234 — це 2497582, а не правильна відповідь — 2496382). За словами Хо, проект Polymathic AI дозволить уникнути багатьох із цих пасток, розглядаючи числа як справжні числа, а не просто символи на тому ж рівні, що й літери та розділові знаки. Навчальні дані також використовуватимуть реальні наукові набори даних, які фіксують фізику, що лежить в основі космосу.

Прозорість і відкритість є важливою частиною проекту, сказав Хо. «Ми хочемо оприлюднити все. Ми хочемо демократизувати штучний інтелект для науки таким чином, щоб за кілька років ми могли надати спільноті попередньо підготовлену модель, яка може допомогти покращити науковий аналіз у всьому світі. різноманітність проблем і областей».

За матеріалами techxplore.com