Google анонсировала AI co-scientist — виртуального помощника для биомедиков, построенного на платформе Gemini 2.0. Эта многоагентная система искусственного интеллекта анализирует научные работы, генерирует гипотезы и ассистирует в научных исследованиях. Например, ИИ-ассистент выявил новые применения противораковых препаратов, обнаружил эпигенетические мишени для лечения фиброза печени и смоделировал механизмы антибиотикорезистентности. Разработчики подчеркивают, что данный инструмент дополняет деятельность ученых, но требует верификации полученных результатов и существенных вычислительных ресурсов.
AI co-scientist использует архитектуру, основанную на взаимодействии множества интеллектуальных агентов, которые имитируют этапы научного процесса. Один из агентов фокусируется на генерации новых идей и гипотез, в то время как остальные критически анализируют и рецензируют их.
ИИ-модель, лежащая в основе AI co-scientist, извлекает релевантные данные из научных публикаций, доступных в открытом доступе, а также из специализированных баз данных. После этого система проводит комплексный анализ и генерирует упорядоченный список предложений, каждое из которых сопровождается детальными объяснениями и ссылками на использованные источники.
Проведение испытаний нового инструмента осуществлялось в сотрудничестве с экспертами из Стэнфордского университета, Имперского колледжа Лондона и Хьюстонской методистской больницы. В первом тесте AI co-scientist предложил новые способы применения существующих лекарств для лечения острого миелоидного лейкоза. Лабораторные исследования показали, что предложенные препараты подавляют рост раковых клеток в клинически значимых концентрациях.
Во втором эксперименте система идентифицировала новые эпигенетические цели, которые могут быть использованы для терапии фиброза печени. Проверки на органоидах печени человека подтвердили, что эти цели обладают заметной антифиброзной активностью. В ходе третьего теста AI co-scientist предложил объяснение механизмов развития устойчивости бактерий к антибиотикам.
Параллельно к тем же выводам пришла команда ученых, чья работа пока не была опубликована, так что ИИ не мог о ней знать. При этом инструмент Google смог провести исследование всего за несколько дней, тогда как группа исследователей потратила на это несколько лет.
Ученые, задействованные в проекте, отметили, что ИИ-лаборант будет дополнять, а не заменять исследователей. Инструмент поможет им оставаться в курсе последних научных открытий. Однако AI co-scientist имеет свои недостатки. Система полагается лишь на информацию из научных публикаций и баз данных в открытом доступе. Сгенерированные гипотезы требуют детальной проверки, так как могут показаться логически обоснованными, но не отражать реальность. Кроме того, система может быть подвержена предвзятости в обучающих данных. Наконец, для ее разработки и функционирования необходимы значительные вычислительные ресурсы и экспертные знания.
Подразделение искусственного интеллекта Google, DeepMind, сделало науку своим приоритетом. А Демис Хассабис, глава DeepMind, стал лауреатом Нобелевской премии по химии в прошлом году.