ИИ для научных открытий
Создание лаборатории с поддержкой искусственного интеллекта для новой эры воспроизводимых и совместных экспериментов

Обзор
Научные открытия всегда были основой человеческих инноваций и того, как мы исследуем мир. Сегодня конвергенция компьютерных технологий открывает беспрецедентную возможность ускорить открытия . Мы придумываем и разрабатываем новые структуры для базовых моделей искусственного интеллекта и мультиоблачных вычислений, чтобы открыть новую эру воспроизводимых и совместных экспериментов для научных открытий. Наша цель — использовать эти технологии, чтобы предоставить исследователям во всех областях инструменты для сбора, обработки и изучения всей информации в лабораторных операциях. Эти исследовательские инструменты будут в центре лабораторий будущего с поддержкой искусственного интеллекта, будут со временем учиться на успехах и неудачах, предоставлять рекомендации, оптимизировать эксперименты, улучшать воспроизводимость и, в конечном итоге, повышать научную продуктивность.
Модели фундамента для научных открытий
Фундаментальные модели лежат в основе значительных перемен в построении систем искусственного интеллекта и преобразующего воздействия, которое они оказывают на бесчисленное множество приложений. Обучившись на огромных объемах неразмеченных данных в большом масштабе, мы изучаем, как такие модели могут быть адаптированы для научных открытий на основе множества модальностей данных, таких как лабораторные измерения, изображения, аудио и естественный текст, а также научные языки. Мы ожидаем, что базовые модели будут поддерживать основные виды деятельности в лаборатории, такие как беспрецедентное автоматическое документирование процедур для сбора лабораторных знаний, планирования экспериментов и интерпретации аналитических данных от инструментов, что приведет к новой эре исследований и инноваций с использованием искусственного интеллекта. Эта технология обещает трансформацию за пределами лаборатории, предлагая новые возможности каждому профессионалу, взаимодействующему со своей средой с помощью различных методов.
Мультиоблачные вычисления для научных открытий
Научные открытия сегодня включают в себя данные и вычисления во многих различных гетерогенных ИТ-средах. Примеры варьируются от локальной инфраструктуры до нескольких частных и общедоступных облаков для хранения, передачи и обработки данных. Мы изучаем и внедряем подходы к целостной интеграции всех данных и метаданных из всей цифровой среды исследовательских рабочих процессов. Таким образом, исследовательские группы могут иметь общее представление об экспериментах, реконструировать сценарии на любой момент времени и учиться на сквозном выполнении и результатах всей своей работы.
Кроме того, мы применяем и расширяем мультиоблачные вычисления для всех вычислительных операций на основе экспериментальных данных до окончательного понимания эксперимента. Это позволяет настраивать и оптимизировать место выполнения каждого вычислительного шага эксперимента.
IBM RXN для химии
IBM RXN for Chemistry — это первый инструмент планирования химического синтеза с поддержкой искусственного интеллекта, доступный в виде облачного сервиса. IBM RXN, основанный на моделях трансформаторов, обученных на миллионах реакций синтетической органической химии, представляет собой новый подход к цифровой химии, который использует языковые модели для прогнозирования химических реакций, поиска путей ретросинтеза и преобразования экспериментальных процедур в список действий для автоматизации лаборатории (RoboRXN) . ).
Генеративный инструментарий для научных открытий (GT4SD)
Наш Generative Toolkit for Scientific Discovery (GT4SD) — это платформа с открытым исходным кодом , предназначенная для ускорения генерации гипотез в процессе научных открытий. GT4SD предоставляет библиотеку, которая упрощает использование генеративных моделей ИИ для генерации новых гипотез и точной настройки генеративных моделей для конкретных областей с использованием пользовательских наборов данных. Область применения в науке огромна: от материаловедения до открытия лекарств, от создания новых соединений до определения условий испытаний и, таким образом, открывает этап генерации гипотез как ключевого компонента научного метода.
Химическое зондирование с помощью искусственного интеллекта (HyperTaste)
Сочетание искусственного интеллекта с аналитическими системами, объединяющими несколько датчиков, может значительно облегчить и ускорить химический анализ сложных материалов. С помощью HyperTaste мы продемонстрировали электронный язык с поддержкой искусственного интеллекта, который использует контролируемое и неконтролируемое обучение в автоматизированных и портативных испытательных системах для анализа сложных жидкостей. Эта технология используется для ускорения экспериментальной проверки гипотез и исследования новых химических пространств в различных областях и вариантах использования.
Технические ресурсы
Посмотреть дрегие побликации по теме на research.ibm.com.
Какова ваша реакция?






