Специалисты Стэнфордской школы медицины представили виртуальную лабораторию, в которой искусственный интеллект осуществляет весь цикл научного исследования практически автономно. Результаты работы, опубликованные в журнале Nature, демонстрируют, что ИИ способен не только отвечать на вопросы, но и самостоятельно проектировать сложные биологические молекулы.
Как работает «цифровой НИИ»
Идея проекта принадлежит профессору биомедицинских данных Джеймсу Цзоу. Система функционирует как полноценный коллектив:
- ИИ-руководитель (AI PI): получает задачу от человека, определяет стратегию и формирует команду.
- ИИ-агенты: узкие специалисты, которые проводят исследования и дискутируют друг с другом.
- ИИ-критик: обязательный участник команды, задача которого — искать ошибки и слабые места в гипотезах коллег.
Виртуальные ученые имеют доступ к реальным научным инструментам, таким как AlphaFold для предсказания структуры белков и программное обеспечение Rosetta.
Разработка новой основы для вакцины против коронавируса
Первым серьезным испытанием для системы стала разработка новой основы для вакцины против коронавируса. Всего за несколько дней виртуальная команда предложила использовать нанотела — упрощенные фрагменты антител, которые эффективнее нейтрализуют вирус и проще в компьютерном моделировании.
ИИ спроектировал 92 новых нанотела. Дальнейшая проверка в реальной лаборатории под руководством Джона Пака подтвердила успех: созданные молекулы оказались стабильными и успешно нейтрализовали как исходный уханьский штамм, так и новейшие варианты вируса, такие как JN.1 и KP.3. Это открывает путь к созданию по-настоящему универсальных вакцин.
Скорость и перспективы
Главным преимуществом технологии эксперты называют умопомрачительную скорость. Пока человек выпивает чашку кофе, ИИ-агенты успевают провести сотни дискуссий, на которые у людей ушли бы месяцы. Система позволяет:
- Сократить «тупиковый» этап: быстро отсеивать бесперспективные гипотезы.
- Стереть границы между науками: ИИ-иммунологи и химики мгновенно обмениваются идеями на одном языке.
- Находить упущенное: ИИ уже применяют для повторного анализа старых научных данных, где он находит закономерности, не замеченные людьми.
Обратная сторона медали
Несмотря на триумф, ученые указывают на риски «черного ящика». Существует опасность, что ИИ может предлагать гипотезы, которые выглядят логично лишь на основе математических паттернов, но не имеют реального биологического смысла. Для подтверждения надежности таких «цифровых коллег» потребуются дополнительные масштабные проверки.
