Автономные лаборатории — новый потенциал искусственного интеллекта

«Если вы собираетесь отказаться от использования углеводородов к 2050 году, это слишком долго», — говорит Том Калил CEO Renaissance Philanthropy. Компания соединяет ученых с фондами и филантропами, которые могут их профинансировать.

Читайте по теме:

Международные корпорации считают ИИ «фактором риска»

Huawei готовится представить новый чип для ИИ-разработок — The WSJ

Автономные лаборатории могли бы ускорить этот процесс в 100-1000 раз. С их помощью 10-летняя работа была бы сделана менее чем за несколько месяцев, а расходы были бы сокращены со $100 млн до менее $1 млн, считает Милад Аболхасани, адъюнкт-профессор в Университете штата Северной Каролины, работающий над технологией.

Как это работает: самоуправляемые лаборатории используют робототехнику, ИИ и продвинутые вычислительные технологии, чтобы разрабатывать, создавать, испытывать и анализировать возможные новые материалы. Рабочий цикл управляется искусственным интеллектом, который учится на основе проведенных экспериментов и принимает решения о том, что делать дальше.

• Сегодня подобные лаборатории представляют собой спроектированные на заказ установки. В основном они проводят эксперименты, которые относительно легко автоматизируются, и их задача в том, чтобы подтвердить жизнеспособность концепции.
• Лаборатории использовали для оптимизации каталитических реакций. За 5 дней эти установки собрали больше информации, чем ученые за 6 месяцев, сообщает Аболхасани.
• В таких лабораториях также проводят автономные эксперименты по более быстрому созданию квантовых точек, а также чтобы найти более устойчивый способ синтеза наночастиц.
• В 2023 году Google DeepMind и автономная лаборатория в Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли сообщили, что открыли и произвели более 40 новых материалов. (Группа исследователей поставила эти результаты под сомнение).
• Международная группа ученых недавно рассказала, как они скомбинировали эксперименты, управляемые искусственным интеллектом и проходящие в 5 лабораториях по всему миру, и обнаружили 21 кандидатное вещество для органических твердотельных лазеров.

Да, но: инженерия и оборудование все еще представляют сложности для автономных лабораторий. Как производить более широкий спектр веществ и частиц, работать в жестких химических и физических условиях, проводить многоступенчатые реакции — всё то, что Аболхасани называет «настоящей химией».

• Кроме того, не существует стандартизированного оборудования и ПО, а объем данных для обучения ИИ даже близко не стоит с тем, который доступен для чат-ботов.
• Однако после запуска лаборатории могут генерировать больше собственных данных и улучшать модели, считает Чарльз Янг, советник по вопросам ИИ в управлении критических и новых технологий в Министерстве энергетики США, которое сделало приоритетными автономные лаборатории в дорожной карте ИИ под названием FASST (Frontiers in AI for Science, Security, and Technology — англ. Передовые рубежи в ИИ в областях науки, безопасности и технологии).
• Также не созданы цепочки поставок для поддержки самоуправляемых лабораторий и не хватает квалифицированных работников. Это назвали критическим недостатком на недавнем рабочем совещании Министерства энергетики США, Государственного научного фонда США и Национального института по стандартизации и технологии.

Читайте по теме:

Выявляет возгорания быстро, но допускает ошибки: ИИ против лесных пожаров

Cisco проведет сокращение тысячи рабочих мест ради инвестиций в ИИ

Автономные лаборатории не решают все проблемы, но могут значительно изменить некоторые научные процессы и ограничить влияние предубеждений и причуд отдельных ученых.

• Однако некоторые ученые задаются вопросом, не приведут ли обещания — и давление — к тому, что ученые будут внедрять технологию до того, как она будет готова.
• Аболхасани считает, что нужно найти способ измерять и сравнивать производительность различных лабораторий, чтобы направлять их на решение подходящих проблем.
• Ранее в 2024 году он и его коллега Аманда Волк обрисовали возможные параметры, как можно измерять производительность лабораторий, в том числе как долго они могут работать, сколько материала потребляют и насколько рентабельны.
• «Самая большая сложность — развитие воспроизводимых, надежных и доступных по низкой стоимости средств автоматизации», — считает Аболхасани.

Общая картина: Суджай Шивакумар, старший научный сотрудник в Центре стратегических и международных исследований, говорит, что список стран, которым повезло одновременно иметь ИИ, робототехнику и продвинутые вычислительные возможности, невелик, и добавляет, что «США нужно сделать шаг вперед и воспользоваться плодами наших исследований».

• Канадское правительство инвестирует $200 млн — больше чем когда бы то ни было — в разработку автономных лабораторий под руководством Университета Торонто.
• Великобритания финансирует инновационную фабрику материалов — совместный проект Ливерпульского университета и Unilever по самоуправляемым лабораториям.
• Межведомственная рабочая группа и другие организации призывают США сформировать консорциум, сходный с канадским, чтобы объединить инвестиции, исследователей и ноу-хау для масштабирования технологии.

Инициатива FASST, включающая разработку автономных лабораторий, пока не была одобрена и не профинансирована Конгрессом, однако соответствующий законопроект уже внесли в Сенат.

Источник.

Фото на обложке: Freepik