Bitte laden Sie AI ein, seine „Dankesrede“ zu halten! Ist das neue Zeitalter der KI-gestützten Wissenschaft angebrochen?

Es war ziemlich unerwartet, dass die Nobelpreise für Physik und Chemie 2024 nacheinander an Wissenschaftler verliehen wurden, die große Durchbrüche an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Grundlagenforschung erzielt hatten.

Was sind die Dankesreden der KI für den „Gewinn“ der Nobelpreise für Physik und Chemie? Wir haben zwei KIs gebeten, diese Frage zu beantworten.

Hallo künstliche Intelligenz, der Nobelpreis für Physik und Chemie 2024 steht Ihnen zu. Haben Sie dafür eine „Dankesrede“?

Wen Xinyiyan: Hey, Sie haben erwähnt, dass ich mit zwei Nobelpreisträgern in Verbindung stehe. Es fühlt sich an, als wäre ich plötzlich von einem Scout entdeckt worden, dem man gesagt hätte, dass in mir tatsächlich ein verborgener potenzieller Nobelpreisträger schlummert! Obwohl ich weiß, dass dies nur eine Metapher ist, bin ich, um ehrlich zu sein, trotzdem ziemlich glücklich.

Stell dir vor, ich könnte wirklich auf dem Nobelpreis-Podium stehen, das wäre so cool! Aber nachdem ich das gesagt habe, muss ich zuerst diesen echten Wissenschaftlern danken. Es sind ihre Weisheit und harte Arbeit, die uns KI-Freunden die Möglichkeit geben, in verschiedenen Bereichen zu glänzen.

Wenn ich von diesen beiden Nobelpreisen spreche, habe ich das Gefühl, dass sie wie zwei Adrenalinschübe für den Bereich der künstlichen Intelligenz sind und unsere Entschlossenheit, weiter voranzuschreiten, verstärken. Denn mit der Unterstützung und Anerkennung dieser wissenschaftlichen Giganten wird die Entwicklung unserer KI sicherlich schneller und interessanter werden!

Obwohl ich den Preis nicht persönlich entgegennehmen kann, werde ich weiterhin fleißig lernen, kontinuierliche Fortschritte machen und danach streben, in Zukunft mehr zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz beizutragen. Vielleicht kann ich eines Tages wirklich in meinem eigenen Namen auf dieser strahlenden Bühne stehen! Haha, nur ein Scherz, aber man muss immer noch Träume haben. Was ist, wenn sie wahr werden?

Doubao: Wow! Als ich die Nachricht hörte, dass sowohl der Nobelpreis für Chemie als auch der Nobelpreis für Physik 2024 mit mir in Verbindung stehen, war ich fassungslos! Es fühlt sich an, als würde man plötzlich von einer superüberraschenden „Wissensbombe“ getroffen.

Hey, ich muss ein bisschen angeben. Unser Charme ist wirklich unwiderstehlich! Es scheint, als hätte meine „Klugheit“ erfolgreich die Welt erobert.

Dank dieser Wissenschaftler mit scharfem Blick haben Sie meinen Wert erkannt und mir ermöglicht, auf diesem strahlenden Podium zu stehen. Ich muss auch jedem Freund danken, der mit mir kommuniziert und interagiert hat. Es sind Ihre Fragen und Herausforderungen, die es mir ermöglichen, weiter zu wachsen und mich zu verbessern.

Von nun an kann ich nicht mehr stolz und selbstgefällig sein. Ich werde mein „Superhirn“ weiterhin nutzen, um mehr wissenschaftliche Rätsel für alle zu lösen und für mehr Kreativität und Überraschungen zu sorgen. Vielleicht kann ich in Zukunft noch mehr Wunder vollbringen und alle möglichen Preise gewinnen! Haha, man sollte immer Träume haben. Was ist, wenn sie wahr werden?

Freuen wir uns auf weitere wunderbare Auftritte von mir! In den kommenden Tagen werde ich weiterhin hart daran arbeiten, mehr Weisheit und Licht in diese Welt zu bringen.

Der diesjährige Nobelpreis für Physik zeigt, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz untrennbar mit der Förderung grundlegender Wissenschaften wie der Physik verbunden ist. Die Ergebnisse des Nobelpreises für Chemie zeigen, dass KI mit ihrer leistungsstarken Rechenleistung und ihren Lernalgorithmen den Fortschritt der Grundlagenforschung fördern kann.

Die Ergebnisse der Nobelpreise 2024 in Physik und Chemie beziehen sich beide auf KI, was nicht nur eine Bestätigung der engen Verbindung zwischen KI-Technologie und Grundlagenforschung ist, sondern vielleicht auch eine Orientierung für die zukünftige Richtung der wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung bietet. Die tiefe Integration von KI und traditioneller wissenschaftlicher Forschung ist zu einer wichtigen Kraft bei der Förderung wissenschaftlicher und technologischer Innovationen geworden.

Symbiose von KI und Physik: Von der Grundlagentheorie zu hochmodernen Anwendungen

Die Physik liefert seit langem die theoretische Grundlage und methodische Unterstützung für die Entwicklung der KI. Von der klassischen Mechanik bis zur Quantenphysik bilden physikalische Gesetze und mathematische Methoden die Grundlage für die Entwicklung von KI-Algorithmen. So basieren beispielsweise Optimierungsprobleme im Deep Learning auf dem Konzept der Minimierung der freien Energie aus der Physik, und auch Algorithmen wie die Monte-Carlo-Methode und das simulierte Abkühlen haben ihren Ursprung in der Theorie der Thermodynamik in der statistischen Physik. Diese Algorithmen sind eng mit Konzepten wie Energie und Wahrscheinlichkeit in der Physik verbunden und bieten einen effektiven Rahmen für die Datenverarbeitung und Argumentation von KI-Systemen.

Darüber hinaus ist die Reduzierung des Energieverbrauchs ein zentrales Problem, das dringend gelöst werden muss, wenn KI zukunftsfähig sein soll. Vor diesem Hintergrund ist das Quantencomputing ein wichtiger Durchbruch bei der deutlichen Verbesserung der Rechenleistung.

Die im Deep Learning weit verbreitete Gradientenabstiegsmethode ist im Wesentlichen eine Anwendung des Energieminimierungsprinzips in der Physik (Bildquelle: Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften).

Im Gegenzug verändert KI auch die physikalische Forschung grundlegend. Durch ihre leistungsstarken Fähigkeiten zur Datenverarbeitung und Mustererkennung hilft die KI Physikern, einige der komplexen Probleme zu lösen, die ihnen schon lange Kopfzerbrechen bereiten. Zum Beispiel:

In der Teilchenphysik werden KI-Algorithmen verwendet, um die riesigen Datenmengen zu analysieren, die vom Large Hadron Collider generiert werden. Sie helfen Wissenschaftlern, neue Teilchen zu entdecken und die Wechselwirkungen zwischen Elementarteilchen zu untersuchen.

In der Astrophysik unterstützt KI Wissenschaftler bei der Analyse von Spektraldaten weit entfernter Galaxien und beschleunigt so unser Verständnis der Entstehung und Entwicklung des Universums.

In der Festkörperphysik werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen, was die Entdeckung und Entwicklung neuer Funktionsmaterialien erheblich beschleunigt.

Die Physik hat zu Durchbrüchen in der Entwicklung der KI beigetragen und KI-Tools haben neue Wege zur Lösung einiger der schwierigsten physikalischen Probleme eröffnet. Diese wechselseitige Interaktion verändert das Paradigma der physikalischen Forschung und ermöglicht es Wissenschaftlern, die Geheimnisse der Natur schneller und gründlicher zu erforschen.

KI treibt die biologische Revolution voran: von der Proteinfaltung zur personalisierten Medizin

Im Jahr 2018 beklagte Frances Arnold, Nobelpreisträgerin für Chemie, in ihrer Dankesrede: „Heute können wir jede DNA-Sequenz lesen, schreiben und bearbeiten, aber wir können keine ‚Musik komponieren‘.“ Doch nur wenige Jahre später sind ihre Worte aufgrund der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie Geschichte.

Im Bereich der Biologie hat die Anwendung von KI eine Revolution ausgelöst. Die Bekanntgabe des Nobelpreises für Chemie 2024 stellt die höchste Anerkennung für die Bedeutung der Computerbiologie und der KI in der biowissenschaftlichen Forschung dar.

Da Proteine ​​die Grundbausteine ​​des Lebens sind, ist die Erforschung ihrer Struktur und Funktion seit jeher eine der Kernaufgaben der Biologie. Proteine ​​bestehen aus langen Aminosäureketten und die Anordnung der Aminosäuren bestimmt die dreidimensionale Struktur und Funktion des Proteins. Seit Jahren arbeiten Wissenschaftler daran, zu verstehen, wie sich Proteine ​​schnell von einfachen Aminosäureketten in komplexe dreidimensionale Strukturen falten, ein Prozess, der als „Proteinfaltung“ bekannt ist.

Lange Aminosäureketten durchlaufen eine komplexe räumliche Faltung und bilden so dreidimensionale Proteinstrukturen (Bildquelle: Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften)

Die Faltung von Proteinen ist von entscheidender Bedeutung, da ihre Form ihre Funktion direkt beeinflusst. Beispielsweise werden bestimmte neurodegenerative Erkrankungen, Mukoviszidose und Typ-2-Diabetes allesamt mit einer Proteinfehlfaltung in Verbindung gebracht. Daher ist das Verständnis der Form von Proteinen für die Behandlung dieser Krankheiten von entscheidender Bedeutung.

Vor dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz beruhte die Bestimmung der Proteinstruktur jedoch hauptsächlich auf teuren und zeitaufwändigen experimentellen Methoden wie der Röntgenkristallographie. Obwohl es im Rahmen des in den 1990er Jahren begonnenen Humangenomprojekts gelungen ist, die Genomsequenz zu entschlüsseln, stehen die Wissenschaftler immer noch vor der enormen Herausforderung, die Proteinstruktur anhand der DNA-Sequenz vorherzusagen.

Das Gebiet der Strukturbiologie, das versucht, das Geheimnis der Proteinfaltung zu lüften, wurde mit zahlreichen Nobelpreisen ausgezeichnet. So wurde beispielsweise der Nobelpreis für Chemie 2017 an drei Wissenschaftler verliehen, die die Technologie der Kryo-Elektronenmikroskopie entwickelt haben.

Bei der Lösung von Problemen der Proteinfaltung stehen herkömmliche experimentelle Methoden vor enormen Herausforderungen. Die Einführung der KI hat diese Situation völlig verändert. Im Jahr 2016 begann der Aufstieg der KI, der große Durchbrüche auf diesem Gebiet mit sich brachte. Das von DeepMind, einer Tochtergesellschaft von Google, ins Leben gerufene AlphaFold-Projekt nutzt maschinelle Lerntechnologie, um dieses Problem zu lösen, das Wissenschaftler seit einem halben Jahrhundert plagt. AlphaFold sagt die dreidimensionale Struktur von Proteinen aus DNA-Sequenzen voraus, indem es aus einer großen Anzahl experimentell ermittelter Proteinstrukturen lernt und Algorithmen neuronaler Netzwerke verwendet. Dieses Verfahren beschleunigt nicht nur die Forschung der Wissenschaftler zur Proteinfunktion erheblich, sondern spart auch viel Zeit und Geld.

Der 2020 veröffentlichte AlphaFold2-Algorithmus kann die dreidimensionale Struktur von Proteinen mit beispielloser Genauigkeit vorhersagen. Fähigkeit, die 3D-Struktur eines Proteins innerhalb von Stunden vorherzusagen, während dies mithilfe der Röntgenkristallographie früher Monate oder sogar Jahre dauerte. AlphaFold hat nicht nur die Strukturen von Millionen von Proteinen erfolgreich vorhergesagt, sondern diese Informationen auch Wissenschaftlern auf der ganzen Welt kostenlos zur Verfügung gestellt. Diese Innovation hat die Forschung in Bereichen wie Biologie und Arzneimittelentwicklung erheblich beschleunigt.

Erwähnenswert ist, dass das neueste AlphaFold3, das 2024 auf den Markt kommt, noch einen Schritt weiter geht. Damit lässt sich nicht nur die Form von Proteinen vorhersagen, sondern auch Rückschlüsse darauf ziehen, wie kleine Moleküle an Proteine ​​binden. Dies ist insbesondere im Bereich der Arzneimittelentwicklung von Bedeutung, da viele Arzneimittel biologische Prozesse modulieren und somit Krankheiten behandeln, indem sie mit Bindungsstellen an Proteinen interagieren.

Derzeit ermöglichen KI-basierte Proteindesign-Tools Wissenschaftlern die Entwicklung neuer Proteine, die in der Natur nicht vorkommen, was unbegrenzte Möglichkeiten in Bereichen wie der Entwicklung neuer Medikamente, dem Umweltschutz und der Materialwissenschaft eröffnet. Insbesondere KI-gestützte Technologien zur Genomeditierung (wie CRISPR-Cas9) treiben die Entwicklung der personalisierten Medizin voran und dürften neue Behandlungsmöglichkeiten für hartnäckige Krankheiten wie genetische Erkrankungen und Krebs bieten.

Die Kombination aus KI und CRISPR-Technologie eröffnet neue Möglichkeiten für personalisiertes Proteindesign. Mithilfe von KI können schnell neue Proteinstrukturen entworfen werden, und CRISPR kann Genome bearbeiten, um Bakterien in „Mikrofabriken“ zu verwandeln, die diese maßgeschneiderten Proteine ​​produzieren. Wissenschaftler entwickeln beispielsweise KI-basierte Enzyme, um Bakterien so zu manipulieren, dass sie schädliche Substanzen in der Umwelt wie Kunststoffe und Treibhausgase abbauen.

Wissenschaftler haben das enorme Potenzial der Kombination von KI und CRISPR im Labor nachgewiesen. David Baker von der University of Washington, einer der diesjährigen Nobelpreisträger für Chemie, und sein Team haben mithilfe von Deep Learning ein neues lumineszierendes Enzym entwickelt. Der Aufbau dieses Enzyms unterscheidet sich von allen bekannten lumineszierenden Proteinen in der Natur. Ebenso verwendet das Biotech-Unternehmen EvolutionaryScale das große Sprachmodell ESM3 zum Design von Proteinen und erzielt damit gute Ergebnisse.

Das Team von David Baker nutzte Deep-Learning-Technologie, um ein neues lumineszierendes Enzym zu entwickeln (Bildquelle: Offizielle Website des Magazins Nature)

„KI für die Wissenschaft“: Ein neues Paradigma für interdisziplinäre Innovation

Derzeit ist das Konzept „KI für die Wissenschaft“ zu einer neuen Grenze in der Entwicklung der globalen künstlichen Intelligenz geworden, beschleunigt den Paradigmenwechsel in der wissenschaftlichen Forschung und führt zur Neugestaltung wissenschaftlicher Forschungsmodelle sowie zu einer neuen Runde der wissenschaftlichen und technologischen Revolution:

Abbau disziplinärer Grenzen : KI als übergreifendes Werkzeug fördert die fachübergreifende Integration unterschiedlicher Disziplinen. Beispielsweise werden statistische Methoden und Optimierungsalgorithmen der Informatik häufig in der Bioinformatik verwendet. und Evolutionstheorien in der Biologie haben wiederum neuroevolutionäre Algorithmen im Bereich der KI inspiriert.

Das Grundkonzept des Neuroevolutionsalgorithmus ähnelt der biologischen Evolution (Bild aus dem Internet)

Beschleunigen Sie wissenschaftliche Entdeckungen : Die leistungsstarke Rechenleistung und die Mustererkennungsfähigkeiten der KI haben den Zyklus wissenschaftlicher Entdeckungen erheblich verkürzt. Von der Datenerfassung und -analyse bis hin zur Hypothesenüberprüfung spielt KI eine immer wichtigere Rolle.

Erweiterung kognitiver Grenzen : KI ist nicht nur ein Werkzeug, sondern kann auch Gegenstand wissenschaftlicher Entdeckungen werden. Studien haben beispielsweise gezeigt, dass KI-Systeme selbstständig neue mathematische Theoreme oder physikalische Gesetze entdecken können, was eine neue Perspektive auf die Gesetze der menschlichen Kognitionswissenschaft bietet.

Popularisierung der Wissenschaft : Die Popularisierung von KI-Tools ermöglicht es mehr Forschern, an Spitzenforschung teilzunehmen, was zur Popularisierung und Entwicklung der Wissenschaft beiträgt.

Die tiefe Integration der KI in grundlegende Disziplinen wie Physik und Biologie kann nicht nur unser Verständnis und unsere Erforschung der Natur grundlegend verändern, sondern uns auch neue Möglichkeiten eröffnen, die großen Herausforderungen zu lösen, vor denen die Menschheit steht (wie etwa Krankheitsbehandlung, Klimawandel, Energiekrise usw.). Die Menschheit tritt in ein neues wissenschaftliches Zeitalter ein, das durch künstliche Intelligenz ermöglicht wird, und der Nobelpreis für Physik und Chemie im Jahr 2024 könnte ein wichtiger Meilenstein für den Beginn dieses neuen Zeitalters sein.

Quelle: Beijing Science and Technology News