Laboratoř budoucnosti: vědci již netráví týdny vývojem složitých experimentálních schémat, ale místo toho konzultují algoritmus, který navrhuje tak nestandardní řešení, že se na první pohled zdají absurdní. Zní to nereálně? Už se to děje. Fyzika, jedna z nejkonzervativnějších oblastí vědy, nyní prochází tichou revolucí. Algoritmy umělé inteligence nejen analyzují data, ale také se aktivně podílejí na vytváření nových experimentů. A dělají to tak, že často překvapí i ty nejzkušenější výzkumníky.
Neobvyklé nápady AI, které se zpočátku zdály nesmyslné
Vezměme si například detektor gravitačních vln LIGO. Jedná se o zařízení s mimořádnou přesností, které je schopné měřit změny menší než šířka protonu. Když Rana Adhikari z Kalifornského technologického institutu požádal umělou inteligenci, aby vylepšila jeho konstrukci, dostal návrh, který zpočátku považoval za absurdní.
Výsledky, které nám toto zařízení poskytovalo, byly pro lidi opravdu nepochopitelné. Byly příliš složité a vypadaly jako něco z vesmíru. Prostě nic, co by mohl vytvořit člověk, protože to nedávalo smysl z hlediska symetrie, krásy, čehokoli, vysvětluje Adhikari
Algoritmus navrhl přidat tříkilometrový prstenec mezi interferometr a detektor. Ukázalo se, že toto řešení využívalo teoretické principy, které byly vyvinuty před desítkami let ruskými fyziky, ale nikdy nebyly experimentálně realizovány. Kdyby byla tato myšlenka realizována při stavbě LIGO, citlivost detektoru by se zlepšila o 10–15 %. V kvantové optice je situace podobná. Tým Maria Kranna vytvořil software PyTheus, který navrhuje experimenty využívající kvantovou provázanost. Algoritmus navrhl jednodušší konfiguraci pro nahrazení provázanosti než slavný projekt Antona Zeilingera z roku 1993, za který fyzik získal Nobelovu cenu.
Když mi to ukázal, byli jsme zmatení. Byl jsem si jistý, že to musí být špatně, přiznává Krenn.
V prosinci 2024 čínská výzkumná skupina experimentálně potvrdila, že projekt PyTheus funguje podle předpokladů. Je to první případ, kdy AI navrhla kvantový experiment od nuly a lidé jej realizovali.
Objevování zákonů fyziky bez předchozích teoretických znalostí
Umělá inteligence nejen navrhuje experimenty, ale také objevuje základní zákony fyziky. Rose Yu z Kalifornské univerzity a její tým naučili model strojového učení nacházet symetrii v datech z Velkého hadronového urychlovače. Algoritmy identifikovaly Lorentzovy symetrie, které jsou klíčové pro Einsteinovu teorii relativity, výhradně na základě experimentálních dat. Ještě působivější jsou úspěchy Kaila Cranmera a jeho kolegů. Jejich model předpovídá hustotu shluků temné hmoty ve vesmíru lépe než rovnice vytvořené člověkem. Problém je v tom, že vědci nechápou, proč tato rovnice funguje:
Rovnice AI velmi dobře popisuje data. Ale neobsahuje příběh o tom, jak se k ní dostat, dodává Crandler
Stejné metody mohou najít uplatnění v chemii, kde by AI mohla navrhovat nové molekuly a reakce. V biologii by algoritmy mohly pomoci při vývoji genetických experimentů nebo výzkumu složitých metabolických drah. V medicíně by AI mohla optimalizovat klinické testy nebo vyvíjet nové terapeutické protokoly. Vědci porovnávají současný stav AI ve vědě s učením dítěte mluvit. Algoritmy vyžadují neustálou kontrolu a interpretaci výsledků odborníky.
Nová éra spolupráce
Umělá inteligence ve vědě není nahrazením lidí stroji, ale novou formou spolupráce. AI přináší nový pohled na staré problémy a lidé zajišťují interpretaci a kontext. Tato synergie může urychlit tempo vědeckých objevů tak, jak jsme dosud nezažili. Ephraim Steinberg z Torontské univerzity hledí do budoucnosti s optimismem. Podle jeho názoru můžeme tuto hranici skutečně překonat, a to je velmi povzbuzující. Samozřejmě, AI má stále svá omezení – může najít odpovědi, ale ne vždy vysvětluje mechanismy, které jsou základem pozorovaných jevů. Je to jako mít geniálního pomocníka, který poskytuje hotová řešení, ale nedokáže vysvětlit, jak k nim dospěl. Navzdory těmto omezením jsou vyhlídky zajímavé. Rámec digitálního výzkumu se může stát standardním nástrojem v laboratořích po celém světě. Možná za několik let bude konzultace s AI při vývoji experimentů stejně přirozená jako je dnes používání počítače pro analýzu dat.
