- Что бы вы сказали, если бы повар во время готовки мог по желанию создавать новые ингредиенты из воздуха или заставлять существующие бесследно исчезать? Именно так и «готовил» свои прогнозы искусственный интеллект в химии, пока группа учёных из MIT не положила конец этой цифровой алхимии. Они научили ИИ строгой дисциплине — соблюдать фундаментальные законы нашего мира.
Представьте, что вы просите нейросеть написать рецепт сложного блюда. Она изучает тысячи поваренных книг, но вместо точного следования инструкциям начинает сама придумывать, что в кастрюлю можно добавить щепотку золота или что соль можно просто проигнорировать. Примерно так же работали большие языковые модели (LLM), like ChatGPT, в химии. Они анализировали огромные массивы данных о реакциях, но часто в своих предсказаниях нарушали закон сохранения массы — краеугольный камень всей науки. Проще говоря, у них в уравнениях могли появиться «лишние» атомы или куда-то бесследно пропасть уже существующие.
«Это похоже на алхимию», — именно так охарактеризовал эту проблему один из авторов исследования. И это было главным препятствием на пути к надежным открытиям.
Как же решили проблему? Команда из MIT пошла не самым очевидным, но гениальным путём. Вместо того чтобы полагаться на статистические шаблоны, они вернулись к основам — к методу матрицы связей и электронов, предложенному ещё в 1970-х. Если объяснять просто, то этот подход заставляет ИИ вести скрупулёзный учёт каждому атому и каждому электрону, как самый дотошный бухгалтер ведёт учёт денег. Ни одна частица не может быть потеряна или создана из ничего — только преобразована. Это и есть соблюдение физических законов.
На основе этого метода они создали модель FlowER (Flow of Electrons and Reactions — поток электронов и реакций). Обучали её на гигантской базе данных американского патентного ведомства, содержащей более миллиона химических реакций. Результат? Система не только перестала «жульничать», но и по точности предсказаний сравнялась или даже превзошла существующие аналоги.
Что это даёт лично вам? За всеми этими сложными терминами скрывается будущее, которое наступит быстрее. Более точные прогнозы химических реакций — это:
- Новые лекарства: Ускоренная разработка препаратов, в том числе и от ранее неизлечимых болезней.
- Новые материалы: Создание более эффективных аккумуляторов, более прочных сплавов и умных полимеров.
- «Зелёная» химия: Разработка экологичных производственных процессов с минимальными отходами.
Проект является полностью открытым — его код и данные выложены в свободный доступ на GitHub. Это признак настоящей науки, нацеленной на развитие, а не на сиюминутную прибыль.
P.S. Кстати, новость о китайском роботе с искусственной маткой, упомянутая в исходном материале, — это прекрасный пример того, как ИИ может ошибаться или создавать фейки. Подробности можно прочитать в оригинальной новости [нажмите здесь].
P.S. подпишитесь на мой телеграмм канал и читайте свежие новости на тему экономики, ИИ, технологий и об известнейших компаниях таких как Ubisoft, Microsoft, Apple, короче много всего интересного можно почитать, и самые крутые новости публикую с разбором на Дзен канал. Ссылка на телеграмм
#ии #искусственныйинтеллект #наука #химия #MIT #открытие #технологии #медицина #фармацевтика #будущее #инновации