Ученые открыли новый путь познания Вселенной: пять перспективных примеров

Нейросети последнего поколения отчасти заменяют ученых: ставят эксперименты, диагностируют болезни, выявляют закономерности, выдвигают и тестируют гипотезы. Их используют там, где объемы данных превышают любые человеческие возможности. Какие научные вопросы помог решить искусственный разум — в материале .

Как роботы делают открытия вместо ученых
© РИА Новости . Depositphotos / jamesteohart, NASA / ESA / G. Bacon (STScI)

"Адам" и "Ева"

Видео дня

Первого робота-ученого создали в 2009 году британские специалисты под руководством профессора Росса Кинга, в то время сотрудника университета в Аберистуите. Его "мозг" представлял собой программу-нейросеть, использующую четыре ПК и управляющую лабораторным оборудованием. Виртуальное создание назвали "Адамом".

Нейросеть — это компьютерная программа, с огромной скоростью анализирующая большие массивы данных, выискивая в них общие черты и закономерности. В отличие от моделирования, нейросети не нуждаются в научных гипотезах — они строят их сами и сами же тестируют. Ученые используют это свойство, чтобы узнать, насколько вероятен тот или иной сценарий. Это значительно экономит время и вычислительные мощности, которых требуется гораздо больше при, например, компьютерной симуляции.

Ученые предоставили "Адаму" штаммы пекарских дрожжей с различными отключенными генами. Робот сам выращивал культуры этих мутантных штаммов и следил, как они развиваются без тех или иных ферментов, за которые отвечают выключенные гены.

Искусственный мозг обучался на первых опытах и впоследствии планировал новые более эффективно. Робот мог проводить тысячу экспериментов в сутки. В итоге он выдвинул два десятка гипотез о генах, кодирующих 13 ферментов.

Затем ученые провели эксперименты вручную и подтвердили догадки "Адама" в отношении 12 генов.

Спустя почти десять лет Кинг и его коллеги разработали еще одного робота-ученого — "Еву". Она перебирает различные соединения и ищет, какие из них перспективны в качестве лекарств. В сутки машина способна исследовать десять тысяч веществ.

Первым открытием "Евы" стало химическое соединение с антираковыми свойствами, которое оказалось эффективно еще и против возбудителя малярии. Для скрининга "Ева" использует умные системы на основе генно-модифицированных дрожжей.

Маркеры долголетия и курения

В прошлом году ученые из нескольких стран, включая Россию, представленную сотрудниками Университета ИТМО (Санкт-Петербург), опубликовали работу о том, как определить возраст человека по биохимическому анализу крови.

Для этого они обучили нейросеть и затем дали ей для исследования образцы более 120 тысяч анализов крови пациентов из Канады, Южной Кореи и Восточной Европы. Программе были известны только национальность, пол и два десятка биохимических параметров крови. Этого оказалось достаточно, чтобы устанавливать возраст каждого пациента с хорошей точностью.

В январе этого года тот же коллектив ученых представил новые результаты: обученный ими искусственный интеллект смог вычислять по биохимическим параметрам крови, курит человек или нет. Ученые предоставили в распоряжение нейросети базу данных из почти 150 тысяч анализов крови пациентов провинции Альберта (Канада), которые предварительно сделали анонимными. Программе был известен только пол людей.

Нейросеть успешно справилась с задачей и научилась вычленять курильщиков. Более того, она нашла признаки, которые указывали на истинный, то есть биологический возраст человека, а не хронологический (по паспорту). Оказалось, что женщины-курильщики биологически в два раза быстрее старели, чем некурящие, мужчины — в полтора раза.

Нейросеть против рака

Ученые из Стэнфорда (США) использовали способность нейросетей анализировать изображения, которые по сути представляют собой набор цифровых данных. Они обучили программу по фото различать признаки карциномы и меланомы — злокачественных образований, свидетельствующих о раке.

Программа исследовала почти 130 тысяч изображений различных образований на коже, которые были размечены по типу заболевания или как обычные родинки, кератомы, и вывела закономерности. Результаты проверили два десятка дерматологов: они оказались довольно точными.

Теперь, чтобы провести начальную диагностику, достаточно отправить врачу со смартфона фото кожного новообразования. И далее — в зависимости от ответа — решать, делать ли биопсию, чтобы точно установить диагноз.

В Центре персонализированной онкологии OncoTarget при Сеченовском университете (Москва) также используют искусственный интеллект. Там создают цифровую модель пациента — это полная информация о его болезни, генетических характеристиках опухоли. Ученые надеются, что нейросеть, анализируя массивы данных, оптимизирует лечение для каждого больного.

В поисках тайн Вселенной

Большие перспективы искусственный интеллект открывает перед астрономами, которые буквально захлебываются от обилия данных, полученных в результате наблюдений. Многочисленные космические миссии, орбитальные и наземные телескопы сгенерировали их гораздо больше, чем люди способны обработать в ближайшее время.

Кевин Щавински из Института физики частиц и астрофизики при Швейцарской высшей технической школе в Цюрихе считает, что нейросети произведут революцию в астрономии. Он и его коллеги опробовали искусственный разум при анализе данных о скорости образования двойных звезд, чтобы понять, почему она снижается в галактиках при изменении внешних условий.

Астрономы обучили нейросеть с помощью массива изображений галактик. Аналогично тому, как программа может изобразить, каким будет лицо человека в старости, она может изменить и вид галактики по мере вхождения ее в группу или кластер. Результаты работы нейросети совпали с наблюдениями.

В 2017 году самообучающаяся нейросеть, созданная , помогла открыть новую экзопланету. Анализ данных орбитального телескопа "Кеплер" позволил выявить каменную планету всего на тридцать процентов больше размером, чем Земля, вращающуюся вокруг звезды Kepler-90 в созвездии Дракона. Однако планета оказалась слишком близко расположена к звезде, чтобы на ней была жизнь.

Ранее нейросеть уже нашла шестую планету в звездной системе Кеплер-80. Все это — результат обработки слабых световых сигналов, которые способна уловить только компьютерная программа.