Наука на пороге революции: ученые изобрели новый инструмент познания

Вчера, 08:00

Искусственный интеллект помогает изучать Вселенную-->

© Иллюстрация РИА Новости . Depositphotos / jamesteohart, NASA / ESA / G. Bacon (STScI)

     МОСКВА, 22 мар — РИА Новости, Татьяна Пичугина. 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 РИА Новости.

"Адам" и "Ева"

     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.

Российские ученые научили компьютер угадывать возраст людей по тесту крови

     Российские программисты из петербургского ИТМО и их зарубежные коллеги разработали особую систему искусственного интеллекта, который позволяет почти безошибочно определить возраст человека по простому анализу их крови.

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 Google, помогла НАСА 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.