ИИ-ассистент для научных исследований Co-scientist от Google за 48 часов решил проблему, на решение которой у команды ученых ушло 10 лет
Ученые из Имперского колледжа Лондона потратили 10 лет на решение проблемы в области резистентности бактерий к антибиотикам, которая приводит к появлению супербактерий с иммунитетом.
Используя традиционные методы исследования, группа выдвинула гипотезу, а затем доказала, как различные бактерии способны накапливать новую ДНК, которая может сделать их более опасными. Результаты ее исследования в настоящее время готовятся к публикации в рецензируемом журнале Cell.
После завершения работы ученые объединились с Google, чтобы помочь протестировать Co-scientist.
Исследователи попросили Co-scientist, который использует многие модели ИИ Gemini от Google, чтобы сопоставлять различные существующие данные и новые теории друг с другом, высказать идеи о том, как бактерии становятся невосприимчивыми к антибиотикам.
Профессор Хосе Пенадес, который был одним из руководителей исследования, рассказал The Telegraph: "Мы работали много лет, чтобы понять это, и мы нашли механизм. Капсиды (белковая оболочка вируса) производятся с ДНК внутри и без хвостов. Они обладают способностью отбирать хвост у разных вирусов и влиять на разные виды».
Хотя команда знала об этом процессе собирания хвостов, больше никто в мире не знал. Информацией команда делилась в частном порядки, ничего не было доступно публично, и в интернете не было никаких публикаций об этом.
Затем ученые спросили у Co-scientist, используя пару письменных предложений, есть ли у него какие-либо идеи относительно того, как работают бактерии.
Два дня спустя ИИ предложил несколько гипотез, среди которых была и правильная.
"Это была первая гипотеза, которую он предложил. Это было, как вы можете себе представить, довольно шокирующе", — сказал профессор Пенадес.
Хотя ИИ смог выдать правильную гипотезу в течение 48 часов , он не смог провести эксперименты, чтобы доказать ее, что само по себе занимает годы работы.
Однако эксперты говорят, что если бы им дали гипотезу в начале их проекта, до того, как они сами к ней пришли, это сэкономило бы годы работы.
"90 процентов наших экспериментов в лаборатории — это неудачные эксперименты. Представьте, сколько времени и, в конечном счете, денег налогоплательщиков мы могли бы сэкономить, если бы у нас был ИИ-ассистент, способный подсказать, как сократить количество неудачных экспериментов."
Co-scientist все еще находится в зачаточном состоянии и будет продолжать совершенствоваться в ходе дальнейшей работы. Но по словам исследователей, система быстрая, простая в использовании и удобная.
Вместе с этой верной гипотезой ученые получили массу других идей от этой технологии относительно того, что может быть движущей силой появления антибиотикорезистентности, некоторые из которых теперь находятся в центре внимания реальных исследований, чтобы проверить, верны ли они.
Это включает в себя предлагаемое объяснение 70-летней биологической загадки, которое, как показывают предварительные экспериментальные данные, является многообещающим.
Публично о Co-scientist Гугл объявил сутки назад.