ИИ за 2 дня справился с проблемой, над которой ученые бились 10 лет
Проблема, над которой работали исследователи, связана с устойчивостью бактерий к антибиотикам — серьёзной угрозой для здоровья людей по всему миру. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), в 2019 году от инфекций, вызванных устойчивыми к лекарствам бактериями, умерло по меньшей мере 1,27 миллиона человек, из которых около 35 000 случаев пришлось на США. Это свидетельствует о росте смертности от подобных инфекций на 52% по сравнению с 2013 годом.
Чтобы понять, как именно супербактерии распространяют свою устойчивость, команда Пенадеса сосредоточилась на изучении индуцируемых фагами хромосомных островов, формирующих капсид (cf-PICIs) — семейства вирусов, поражающих бактерии. Учёные предположили, что эти вирусы могут заимствовать "хвосты" у других вирусов для внедрения своего генома в бактериальную клетку-хозяина. Проведённые эксперименты подтвердили эту гипотезу, открыв новый механизм горизонтального переноса генов.
Находясь на стадии подготовки к публикации результатов, исследователи решили проверить, насколько быстро искусственный интеллект справится с этой задачей. Они обратились к инструменту ИИ от Google, разработанному для поддержки научных исследований, и за два дня получили от него тот же ответ, который они сами искали десять лет.
Пенадес признался, что был ошеломлён скоростью работы ИИ и даже отправил письмо в Google, чтобы выяснить, не имел ли алгоритм доступа к их данным. Оказалось, что искусственный интеллект самостоятельно проанализировал доступные данные, предложив гипотезу, аналогичную их собственным выводам.
По словам Тиаго Диаса да Косты, преподавателя бактериального патогенеза в Имперском колледже Лондона, такие инструменты могут значительно ускорить научные открытия, устраняя "тупиковые ситуации" и помогая учёным сосредоточиться на проведении критически важных экспериментов.
Несмотря на впечатляющие результаты, использование ИИ в науке остаётся предметом дискуссий. В частности, некоторые исследования, проведённые при помощи искусственного интеллекта, оказались невоспроизводимыми или даже сфальсифицированными. Для минимизации таких рисков учёные работают над созданием этических стандартов и инструментов для проверки достоверности результатов, полученных с помощью ИИ.