Лауреат премии «Вызов» объяснил, почему ИИ пока не способен совершать открытия в химии

Искусственный интеллект уже помогает химикам проектировать новые молекулы и искать перспективные соединения, однако говорить о том, что алгоритмы скоро смогут самостоятельно совершать научные открытия, пока преждевременно. Такое мнение в интервью Наука Mail высказал профессор Университета Южной Калифорнии, директор Центра биомолекулярных исследований и лауреат премии «Вызов» Валерий Фокин.

Валерий Фокин поделился мнением о перспективах искусственного интеллекта в химической отрасли

Источник: Фонд развития научно-культурных связей «Вызов»

За последние несколько лет искусственный интеллект стал одним из главных инструментов современной науки. Алгоритмы помогают анализировать огромные массивы данных, моделировать свойства веществ и предлагать новые молекулярные конструкции. Однако, по мнению Валерия Фокина, сегодня возможности ИИ в химии все еще сильно ограничены. По словам ученого, проблема заключается вовсе не в самих алгоритмах.

В нашей области пока еще не хватает натренированного искусственного интеллекта на качественных данных. Сейчас он уже умеет предсказывать молекулы и правильно их собирать. Но сказать, какими свойствами будет обладать эта молекула — станет ли она лекарством или новым материалом, — этого пока нет.

Валерий Фокин

Российско-американский ученый-химик, специалист в области клик-химии и профессор Университета Южной Калифорнии

Во время научного семинара центра биомедицинских технологий LIFT эксперт рассказал, что даже в обозримом будущем полностью заменить исследователя искусственный интеллект не сможет.

«Не буду называть цифр, чтобы не ошибаться, но в обозримом будущем нашего поколения этого, скорее всего, не произойдет», — отметил исследователь.

По его словам, сегодня крупнейшие мировые компании постепенно смещают фокус исследований. Если раньше основной задачей было совершенствование самих алгоритмов, то теперь все больше внимания уделяется качеству экспериментальных данных, на которых обучаются модели.

Ученый уверен, что в обозримом будущем ИИ не заменит исследователей, а главный упор нужно делать на качество экспериментальных данных

Источник: Наука Mail

Особенно важной проблемой Фокин назвал отсутствие так называемых отрицательных результатов.

«Негативные данные очень важны. У вас должна быть точка отсчета как в положительную, так и в отрицательную область. Сейчас таких данных в нашей области практически нет — ни при разработке лекарственных препаратов, ни в химии, где пытаются предсказывать реакционную способность веществ», — объяснил ученый.

Именно поэтому современные модели пока способны лишь предлагать возможные варианты молекул, но не могут надежно оценить их поведение в реальных условиях.

По словам Фокина, дальнейшее развитие искусственного интеллекта в химии будет зависеть прежде всего не от появления новых алгоритмов, а от накопления больших массивов достоверных экспериментальных результатов.

«Любые методы искусственного интеллекта и машинного обучения сегодня направлены на то, чтобы получить более качественные данные», — подчеркнул он.

Несмотря на существующие ограничения, профессор уверен, что технологии искусственного интеллекта останутся одним из важнейших инструментов будущей науки.

Полное интервью с Валерием Фокиным доступно по ссылке.