ИИ за 2 дня справился с проблемой, над которой ученые бились 10 лет

Учёные из Имперского колледжа Лондона под руководством Хосе Пенадеса провели десятилетие, пытаясь разгадать, как один тип супербактерий приобретает способность заражать различные виды бактерий. Однако новый инструмент искусственного интеллекта от Google справился с этой задачей всего за два дня, сообщает портал piter.tv.

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.