Ngày nay, AI được sử dụng trong hầu hết mọi ngành công nghiệp và các công cụ do trí tuệ nhân tạo cung cấp trong khoa học cũng không ngoại lệ. Lượng dữ liệu được tạo ra bởi nhiều nghiên cứu vật lý và thiên văn học ngày nay lớn đến mức không con người hay nhóm người nào có thể theo kịp. Một số trong số họ ghi lại hàng gigabyte dữ liệu hàng ngày và torrent ngày càng lớn hơn.
Nhiều nhà khoa học đang tìm đến trí tuệ nhân tạo để được hỗ trợ do lũ lụt. Mạng lưới thần kinh nhân tạo, là các tế bào thần kinh được mô phỏng bằng máy tính sao chép chức năng của não, có thể xử lý hàng đống dữ liệu mà không cần hoặc rất ít sự can thiệp của con người, nhấn mạnh những điểm bất thường và nhìn thấy những mô hình mà mọi người sẽ không bao giờ nhận thấy.
Trí tuệ nhân tạo trong khoa học
Các nhà nghiên cứu đang giải phóng trí tuệ nhân tạo (AI), thường ở dạng mạng lưới thần kinh nhân tạo, trên các luồng dữ liệu trong một cuộc cách mạng trải rộng trên nhiều lĩnh vực khoa học. Những hệ thống “học sâu” như vậy không yêu cầu đào tạo chuyên gia về con người, trái ngược với những nỗ lực trước đây về AI. Thay vào đó, họ tiếp thu kiến thức một cách độc lập, thường xuyên từ các tập dữ liệu huấn luyện khổng lồ, cho đến khi họ có thể nhận ra các mẫu và xác định những điểm bất thường trong các tập dữ liệu lớn hơn và lộn xộn hơn nhiều so với những gì con người có thể xử lý.
Ngoài việc cách mạng hóa khoa học, AI hiện đang nói chuyện với bạn trên điện thoại thông minh của bạn, tự lái xe trên đường và khiến những nhà tương lai lo ngại rằng nó có thể dẫn đến tình trạng thất nghiệp trên diện rộng. Triển vọng dành cho các nhà khoa học nhìn chung là tốt vì AI hứa hẹn sẽ đẩy nhanh quá trình nghiên cứu.
Khi tầm quan trọng của AI trong khoa học ngày càng tăng, việc hiểu được tâm trí bên trong máy có thể trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Một số nhà đổi mới đã sử dụng AI để lập kế hoạch, thực hiện và giải thích các thí nghiệm, điều này mở ra cơ hội cho khoa học tự động. Người học việc siêng năng có thể nhanh chóng thăng tiến lên vị trí đồng nghiệp chính thức.
Trí tuệ nhân tạo trong khoa học: Sinh học
Những khám phá y học thú vị nhất hiện nay đang được thực hiện ở sự giao thoa giữa sinh học và khoa học máy tính, sử dụng các kỹ thuật do trí tuệ nhân tạo cung cấp trong khoa học.
Bất chấp những sáng kiến để làm như vậy, vẫn có rất ít tiến bộ trong việc tích hợp các nghiên cứu từ nhiều ngành sinh học.
AI trong nông nghiệp: Thị giác máy tính và robot đang được sử dụng để đạt hiệu quả cao hơn
Chúng tôi cho rằng việc tái hòa nhập sinh học sẽ có thể thực hiện được nhờ các thế hệ công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) sắp tới được thiết kế riêng cho khoa học sinh học. Chúng ta sẽ có thể thu thập, liên kết và phân tích dữ liệu ở quy mô chưa từng có nhờ công nghệ AI. Chúng tôi cũng sẽ có thể tạo ra các mô hình dự đoán kỹ lưỡng xuyên suốt nhiều lĩnh vực nghiên cứu.
Chúng sẽ cho phép cả những khám phá có mục tiêu (kiểm tra các giả thuyết cụ thể) và những khám phá không có mục tiêu. Trí tuệ nhân tạo trong sinh học là công nghệ liên ngành sẽ nâng cao năng lực của chúng ta trong nghiên cứu sinh học ở mọi quy mô. Giống như cách thống kê đã cách mạng hóa sinh học trong thế kỷ 20, chúng tôi dự đoán rằng AI sẽ làm điều tương tự đối với sinh học trong thế kỷ 21.
Tuy nhiên, thách thức là rất nhiều, bao gồm thu thập và lắp ráp dữ liệu, tạo ra khoa học mới dưới dạng lý thuyết liên kết các lĩnh vực khác nhau và phát triển các mô hình AI có thể dự đoán và dễ hiểu mới, phù hợp hơn với sinh học so với học máy hiện tại. và kỹ thuật AI. Sẽ cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà khoa học sinh học và máy tính để thúc đẩy các sáng kiến phát triển.
Trí tuệ nhân tạo trong khoa học: Vật lý
Các mô hình toán học đã được viết ra và giải bằng tay một cách cẩn thận trong những ngày đầu của vật lý. Ngày nay, các nhà nghiên cứu có thể lập mô hình và tính toán các vấn đề vật lý phức tạp với tốc độ, độ chính xác và tính độc đáo cao hơn bao giờ hết nhờ trí tuệ nhân tạo trong khoa học. Bài đăng này tóm tắt một số dự án nghiên cứu vật lý liên quan đến AI yêu thích của tôi.
Các nhà nghiên cứu từ lâu đã bị mê hoặc bởi những câu hỏi về bản chất của vũ trụ. Bây giờ chúng ta biết nhiều về các hành tinh khác hơn là về đại dương sâu thẳm của chính chúng ta. Nó đã tạo ra sự đầu tư và quan tâm đến nghiên cứu không gian. Vẫn còn rất nhiều kiến thức cơ bản cần tiếp thu.
Sự thúc đẩy lượng tử cho AI mở đường cho AGI
Trong một thời gian gần đây bài báo, các nhà khoa học giải thích cách họ sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh để dự báo nguồn gốc cấu trúc của vũ trụ. Theo lời của các tác giả của bài báo, một trong những “chén thánh của vật lý thiên văn hiện đại” là “hiểu đầy đủ về sự hình thành cấu trúc của Vũ trụ”.
Mô hình dịch chuyển mật độ sâu (D3M) của các nhà nghiên cứu, sử dụng học sâu để tạo ra các mô phỏng 3D phức tạp trong vũ trụ học, được lấy cảm hứng từ mong muốn chinh phục ẩn số lớn này của họ.
Các khuôn khổ do AI điều khiển đang thúc đẩy một loạt các chủ đề nghiên cứu vật lý quan trọng. Những đổi mới này cho thấy tầm ảnh hưởng lâu dài của AI hiện chỉ mới bắt đầu có đối với khám phá khoa học, từ cấu trúc protein đến mô hình khí hậu và phát hiện sóng hấp dẫn cho đến hiểu biết về vũ trụ.
Việc sử dụng AI để phát triển các mô hình mới nhằm giải quyết các vấn đề vật lý đầy thách thức có khả năng đẩy nhanh đáng kể tiến bộ khoa học trong các lĩnh vực kiến thức cơ bản nhất giải thích và chi phối thế giới cũng như vũ trụ nơi chúng ta tồn tại.
Trí tuệ nhân tạo trong khoa học: Hóa học
Một trong những chủ đề được thảo luận thường xuyên nhất trong hóa học thời gian gần đây chính là trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo và hóa học song hành cùng nhau! Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe chủ yếu sử dụng hóa học và trí tuệ nhân tạo để phát triển các loại thuốc mới.
Việc sản xuất và bào chế thuốc đã thay đổi đáng kể nhờ sự kết hợp giữa công nghệ và y học. Quy trình này cũng là kết quả của quá trình nghiên cứu và phát triển ngày càng tăng trong ngành dược phẩm do các nhà khoa học sử dụng công nghệ và thiết bị tiên tiến. Đây là một cải tiến quan trọng liên quan đến trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khoa học.
Các nhà hóa học đã phát triển khung ML mới để cải thiện chất xúc tác
Tuy nhiên, phát triển thuốc không phải là lĩnh vực duy nhất có trí tuệ nhân tạo trong khoa học. Các khối xây dựng của các liên kết hóa học và phân tử tạo thành nền tảng của khoa học mới chỉ là bước khởi đầu. AI có thể hỗ trợ mọi thứ, từ tổng hợp phân tử đến xác định đặc tính phân tử khi nói đến hóa học và các lĩnh vực liên quan.
AI trong khoa học và nghiên cứu
Trí tuệ nhân tạo tạo điều kiện thuận lợi cho nhiều quy trình khoa học, bao gồm cả phương pháp nghiên cứu.
AI được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu khoa học?
Dưới đây bạn có thể tìm thấy một số ví dụ thú vị nhất về AI trong lĩnh vực khoa học và nghiên cứu:
Cấu trúc protein có thể được dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu di truyền
Chức năng của protein trong cơ thể có thể được hiểu bằng cách tính đến hình thức của nó. Các nhà khoa học có thể khám phá các protein liên quan đến bệnh tật, giúp chẩn đoán và tạo ra các loại thuốc mới bằng cách thấy trước cấu trúc của chúng.
Xác định cấu trúc protein là một kỹ thuật đòi hỏi nhiều lao động và thách thức về mặt kỹ thuật, cho đến nay đã tạo ra được 100.000 cấu trúc trở lên được biết đến. Vấn đề gấp nếp protein là một nhiệm vụ khó khăn trong việc xác định dạng protein từ trình tự di truyền phù hợp của nó, mặc dù thực tế là những khám phá gần đây về di truyền học đã tạo ra bộ dữ liệu khổng lồ về trình tự DNA.
Các nhà nghiên cứu đang tạo ra các phương pháp học máy có thể dự đoán cấu trúc ba chiều của protein từ chuỗi DNA để hỗ trợ chúng ta hiểu biết về quá trình này. Đó là bước phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khoa học. Ví dụ, dự án AlphaFold tại DeepMind đã phát triển một mạng lưới thần kinh sâu có khả năng dự báo sự phân tách giữa các cặp axit amin và góc giữa các liên kết của chúng, tạo ra dự đoán tổng thể có độ chính xác cao về cấu trúc protein.
Nhận thức được biến đổi khí hậu ảnh hưởng như thế nào đến các thành phố và khu vực
Yêu cầu phân tích khối lượng lớn dữ liệu được thu thập và mô phỏng các hệ thống phức tạp được kết hợp trong nghiên cứu môi trường. Những dự đoán từ các mô hình khí hậu toàn cầu cần được hiểu theo khía cạnh tác động của chúng đối với các thành phố hoặc khu vực để hướng dẫn việc ra quyết định ở cấp quốc gia hoặc địa phương. Ví dụ: dự báo số ngày hè có nhiệt độ lên tới 30°C trong một thành phố trong 20 năm.
Những địa điểm nhỏ này có thể có quyền truy cập vào dữ liệu quan sát chuyên sâu về môi trường của chúng, chẳng hạn như dữ liệu do các trạm thời tiết cung cấp, nhưng do những thay đổi cơ bản do biến đổi khí hậu gây ra, thật khó để đưa ra ước tính đáng tin cậy chỉ từ dữ liệu này.
Khoảng cách giữa hai dạng kiến thức này có thể được lấp đầy nhờ sự hỗ trợ của học máy. Phân tích kết hợp thu được sẽ cải thiện các mô hình khí hậu được tạo ra bằng các kỹ thuật phân tích thông thường và cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh về tác động cục bộ của biến đổi khí hậu. Nó có thể hợp nhất các kết quả đầu ra có độ phân giải thấp của các mô hình khí hậu với dữ liệu quan sát chi tiết nhưng cục bộ.
Phân tích dữ liệu thiên văn
Khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra trong quá trình nghiên cứu thiên văn học, gây khó khăn cho việc tách các đặc điểm hoặc tín hiệu thú vị khỏi nhiễu nền và phân loại chúng một cách thích hợp. Ví dụ, sứ mệnh Kepler đang thu thập thông tin từ các quan sát về Orion Spur và xa hơn nữa, thông tin đó có thể chỉ ra sự tồn tại của các ngôi sao hoặc hành tinh nhằm tìm ra các hành tinh có kích thước bằng Trái đất quay quanh các ngôi sao khác.
Tất cả thông tin này có thể bị sai lệch do thay đổi hoạt động của sao, hoạt động của động cơ đẩy trên tàu hoặc các xu hướng hệ thống khác, vì vậy không phải tất cả thông tin đều hữu ích. Những cái gọi là tạo tác công cụ này phải được loại bỏ khỏi hệ thống trước khi dữ liệu có thể được phân tích. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một hệ thống máy học có thể nhận dạng và loại bỏ những thành phần lạ này khỏi hệ thống, làm sạch hệ thống để các nghiên cứu trong tương lai hỗ trợ việc này.
AI trong ví dụ khoa học
Việc xác định các đặc điểm của sao và siêu tân tinh, phân loại các thiên hà và phát hiện các xung mới từ các bộ dữ liệu hiện có chỉ là một vài ví dụ về cách học máy đã được sử dụng để khám phá các sự kiện thiên thể mới.
Học máy đã nổi lên như một công cụ quan trọng dành cho các học giả làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, tìm ra các mẫu mà trước đây không được chú ý hoặc rút ra những hiểu biết đáng ngạc nhiên. Mặc dù các ứng dụng tiềm năng của nó trong nghiên cứu khoa học trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau và sẽ bao gồm một số lĩnh vực không được đề cập cụ thể ở đây, dưới đây là một số ví dụ về các lĩnh vực nghiên cứu có ứng dụng AI mới nổi.
Giải thích lịch sử xã hội với dữ liệu lưu trữ
Kho lưu trữ Báo Quốc gia của Thư viện Anh chứa hàng triệu trang tuyển tập báo không có bản quyền và các nhà nghiên cứu đang làm việc với những người phụ trách để tạo ra phần mềm mới nhằm phân tích dữ liệu được trích xuất từ các bộ sưu tập này. Họ cũng sẽ sử dụng các bộ sưu tập lịch sử khác đã được bảo tồn bằng kỹ thuật số, đặc biệt là thông tin do chính phủ thu thập từ Cuộc điều tra dân số và đăng ký khai sinh, kết hôn và tử vong.
Do đó, các nhà ngôn ngữ học và sử học tính toán sẽ có thể theo dõi sự phát triển văn hóa và xã hội trong Cách mạng Công nghiệp cũng như những thay đổi do sự tiến bộ của công nghệ mang lại trong mọi lĩnh vực của xã hội. Điều quan trọng là những kỹ thuật nghiên cứu mới này sẽ làm nổi bật cuộc sống của những người bình thường. Tất cả là nhờ trí tuệ nhân tạo trong khoa học.
Sử dụng ảnh vệ tinh để hỗ trợ bảo tồn
Bởi vì chúng chỉ tồn tại ở vùng băng biển, nơi đặc biệt khó khảo sát, nên một số loài hải cẩu ở Nam Cực cũng rất khó theo dõi. Chi phí và công sức cần thiết để xác định những con hải cẩu này trong hình ảnh đã giảm đáng kể do việc triển khai các vệ tinh có độ phân giải rất cao.
Tuy nhiên, phải mất nhiều thời gian để đếm số lượng hải cẩu theo cách thủ công trên diện tích băng rộng nơi chúng sinh sống và các nhà phân tích khác nhau báo cáo số lượng khác nhau. Vấn đề này có thể được giải quyết tự động bằng cách sử dụng kỹ thuật học máy, mang lại kết quả nhanh chóng, đáng tin cậy với các lỗi liên quan đã biết.
Hiểu hóa học hữu cơ phức tạp
Một dự án thí điểm với Viện Alan Turing và Trung tâm John Innes nhằm mục đích khám phá tiềm năng của máy học trong việc lập mô hình và dự báo quá trình sinh tổng hợp triterpene ở thực vật. Triterpenes là các phân tử phức tạp tạo nên một nhóm hợp chất tự nhiên có nguồn gốc thực vật khá lớn và quan trọng với nhiều mục đích sử dụng thương mại trong các lĩnh vực y tế, nông nghiệp và công nghiệp.
Hơn 20.000 triterpen có cấu trúc khác biệt có thể được tạo ra bằng cách tùy chỉnh các enzyme từ một chất nền chung duy nhất, đây là điểm khởi đầu cho quá trình tổng hợp tất cả các triterpen. Khả năng dự báo hậu quả của các phản ứng hóa học hữu cơ gần đây đã cho thấy nhiều hứa hẹn. Để đưa ra dự đoán chính xác dựa trên trình tự, người ta cần nắm bắt kỹ lưỡng các quá trình sinh tổng hợp tạo ra triterpen cũng như các kỹ thuật học máy tiên tiến. Điều này có thể thực hiện được nhờ trí tuệ nhân tạo trong khoa học.
Phần kết luận
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu sẵn sàng cách mạng hóa một loạt các ngành công nghiệp. Việc triển khai đáng kể đã thay đổi việc ra quyết định, mô hình kinh doanh, giảm thiểu rủi ro và hiệu suất hệ thống trong các lĩnh vực tài chính, an ninh quốc gia, y tế, tư pháp hình sự, giao thông vận tải và thành phố thông minh. Chắc chắn trí tuệ nhân tạo trong khoa học đóng vai trò riêng của nó. Những thay đổi này đang tạo ra những lợi ích kinh tế và xã hội đáng kể.
