Rewolucja w nauce. Nowe, podstawowe narzędzie badaczy

Sztuczna inteligencja ułatwia nam wykonywanie codziennych czynności, pozwala na zautomatyzowanie wybranych zadań w pracy zawodowej, a także wyszukiwać niektóre informacje. Okazuje się, że narzędzia korzystające z AI stają się kluczowe w pracach naukowych, o czym poinformował prof. Marcin Nowotny z Międzynarodowego Instytutu Biologii Molekularnej i Komórkowej. szef Laboratorium Struktury Białka i laureat Nagrody Naukowej Fundacji na rzecz Nauki Polskiej w rozmowie z PAP.

- Nowe technologie, sztuczna inteligencja, nowoczesne urządzenia, które generują ogromne ilości danych, w bardzo złożony sposób wpływają na to, jak uprawiamy naukę. Sama kultura uprawiania nauki też się trochę zmienia – podkreśla prof. Nowotny.

Postęp technologiczny wpłynął m.in. na narzędzia komunikacyjne. Naukowcy mogą wymieniać się spostrzeżeniami z kolegami po fachu z drugiego końca świata, a także czytać nowe opracowania kilka chwil po ich publikacji. Szybkość i łatwość obliczeń, to kolejny znak postępu technologicznego.

Dalsza część artykułu pod materiałem wideo

- Gdy zaczynałem karierę naukową w dziedzinie, którą w tej chwili uprawiam, czyli biologii strukturalnej, to obliczenia potrzebne do określenia struktur przestrzennych wykonywano na specjalnych tzw. stacjach roboczych – potężnych, wyspecjalizowanych komputerach. W tej chwili prawdopodobnie komórka, przez którą rozmawiamy, byłaby w stanie takie obliczenia wykonać - komentuje naukowiec.

Coraz więcej dowodów naukowych przeprowadza się za pomocą programów komputerowych, często tych, które bazują na wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Według prof. Nowotnego zmienia się nawet sposób pracy matematyków. Korzystając z AI, mogą szybciej rozwiązywać problemy i udowadniać twierdzenia.

W biologii molekularnej nowe technologie są również nieocenione, np. w sekwencjonowaniu genomów. Pierwszy, niekompletny genom ludzki zakończono sekwencjonować na początku lat dwutysięcznych. Koszt sekwencjonowania wyniósł 300 mln dolarów, a cały projekt kosztował blisko 3 mld dolarów. Proces ten trwał kilkanaście lat. Teraz sekwencjonowanie ludzkiego genomu kosztuje ok. 1 tys. dolarów i można tego dokonać w ciągu kilku godzin.

- Rozwiązanie pierwszej struktury przestrzennej białka, czyli ułożenia kilku tysięcy atomów w cząsteczce białka, zajęło 22 lata. Przez kolejne kilkadziesiąt lat naukowcy na świecie określili struktury przestrzenne kilkudziesięciu tysięcy białek - wspomina prof. Nowotny. Był to długotrwały i żmudny proces, ale dzięki rozwojowi AI, nastąpił przełom w tej dziedzinie.

Tegoroczna Nagroda Nobla z chemii została przyznana m.in. twórcom programu "AlphaFold". Według prof. Nowotnego to jeden z najbardziej spektakularnych przykładów użycia AI w nauce.

AlphaFold umie przewidzieć kształt przestrzenny białka w kilka minut, co kiedyś wymagało lat pracy. "Nadal jest to przewidywanie komputerowe, a nie coś, co ‘widzimy’ metodami eksperymentalnymi, więc trzeba to różnymi metodami weryfikować. Jednak informacja o strukturze przestrzennej białka już sama w sobie jest niezwykle użyteczna" – podkreśla.

- Obecna eksplozja działalności naukowej powoduje, że tych danych jest ogromna ilość. Mówimy już w tej chwili o dziesiątkach milionów artykułów naukowych, które opublikowano. Niedługo dojdziemy do etapu, w którym naukowiec nawet w swojej dziedzinie będzie miał kłopot z tym, by śledzić dokładnie wszystko, co opublikowano – prognozuje prof. Nowotny.

Sztuczna inteligencja może pomóc w selekcji i analizie danych naukowych, a także w poszukiwaniu konsensusu naukowego. Program może prześledzić całą literaturę i wskazać, co uważa większość badaczy. Należy jednak pamiętać, że niektóre zasady nauki nie ulegną zmianie.

- Podstawową zasadą metody naukowej jest to, że chcemy mieć jak największą pewność, że to, co prezentujemy światu jest prawdą – mówi. Dodaje, że nawet w erze sztucznej inteligencji, kluczową wartością w nauce pozostaje dążenie do prawdy.