Коли Graph AI зустрічає Generative AI: Нова ера наукових відкриттів

За останні роки штучний інтелект (AI) став ключовим інструментом наукових відкриттів, відкриваючи нові напрямки досліджень і прискорюючи темп інновацій. Серед різних технологій AI, Graph AI і Generative AI особливо корисні завдяки їхньому потенціалу трансформувати підхід науковців до складних проблем. Окремо, кожна з цих технологій вже зробила значний внесок у різні галузі, такі як відкриття ліків, матеріалознавство та геноміка. Але коли їх поєднують, вони створюють ще потужніший інструмент для вирішення деяких з найскладніших питань науки. Ця стаття досліджує, як ці технології працюють і поєднуються для сприяння науковим відкриттям.

Що таке Graph AI і Generative AI?

Розпочнімо з розбору цих двох технологій.

Graph AI: Сила зв’язків

Graph AI працює з даними, представленими у вигляді мереж або графів. Подумайте про вузли як об’єкти – наприклад, молекули або білки – і ребра як зв’язки між ними, такі як взаємодії або подібності. Graph Neural Networks (GNNs) – це підмножина моделей AI, які добре розуміють ці складні зв’язки. Це дозволяє виявляти закономірності і отримувати глибокі знання.

Graph AI вже використовується у:

• Відкритті ліків: Моделювання взаємодій молекул для прогнозування терапевтичного потенціалу.
• Складання білків: Розшифровка складних форм білків, довгостійкої проблеми.
• Геноміка: Мапування зв’язків між генами, білками і захворюваннями для відкриття генетичних знань.

Generative AI: Креативне вирішення проблем

Моделі Generative AI, такі як більші мови моделі (LLM) або дифузійні моделі, можуть створювати повністю нові дані, включаючи текст, зображення або навіть хімічні сполуки. Вони вивчають закономірності існуючих даних і використовують ці знання для генерації нових рішень.

Ключові застосування включають:

• Проєктування нових молекул для ліків, про які дослідники раніше не думали.
• Симуляція біологічних систем для кращого розуміння захворювань або екосистем.
• Представлення нових гіпотез на основі існуючих досліджень.

Чому поєднувати ці дві технології?

Graph AI добре розуміє зв’язки, тоді як Generative AI фокусується на генерації нових ідей. Разом вони пропонують потужні інструменти для вирішення наукових проблем більш ефективно. Ось кілька прикладів їхнього поєднаного впливу.

1. Прискорення відкриття ліків

Створення нових ліків може зайняти роки і коштувати мільярди доларів. Традиційно дослідники тестують безліч молекул, щоб знайти правильну, що є як thời-часовим, так і дорогим процесом. Graph AI допомагає, моделюючи взаємодії молекул, звужуючи коло потенційних кандидатів на основі їхньої подібності до існуючих ліків.

Generative AI посилює цей процес, створюючи повністю нові молекули, розроблені для конкретних потреб, таких як зв’язування з цільовим білком або мінімізація побічних ефектів. Graph AI потім аналізує ці нові молекули, прогнозуючи їхню ефективність і безпеку.

Наприклад, у 2020 році дослідники використали ці технології разом, щоб ідентифікувати кандидата на лік для лікування фіброзу. Процес зайняв лише 46 днів – величезне поліпшення порівняно з роками, які зазвичай займає цей процес.

2. Розв’язання проблеми складання білків

Білки є будівельними блоками життя, але розуміння їхньої структури і взаємодій залишається однією з найскладніших наукових проблем. Graph AI може моделювати білки як графи, відображаючи атоми як вузли і зв’язки як ребра, для аналізу їхньої структури і взаємодій.

Generative AI може побудувати на цьому, пропонуючи нові структури білків, які можуть мати корисні властивості, такі як можливість лікування захворювань. Прорив стався з DeepMind’s AlphaFold, який використовував цей підхід для вирішення багатьох проблем складання білків. Тепер поєднання Graph AI і Generative AI допомагає дослідникам проектувати білки для цільової терапії.

3. Розширення матеріалознавства

Матеріалознавство шукає нові матеріали з певними властивостями, такими як міцніші метали або кращі батареї. Graph AI допомагає моделювати взаємодії атомів у матеріалі і прогнозувати, як дрібні зміни можуть покращити його властивості.

Generative AI посилює це, пропонуючи повністю нові матеріали. Ці матеріали можуть мати унікальні властивості, такі як краща теплостійкість або підвищена енергоефективність. Разом ці технології допомагають науковцям створювати матеріали для наступних поколінь технологій, таких як ефективні сонячні панелі і батареї високої ємності.

4. Відкриття геномних знань

У геномі розуміння зв’язків між генами, білками і захворюваннями є великою проблемою. Graph AI відображає ці складні мережі, допомагаючи дослідникам відкривати зв’язки і ідентифікувати цілі для терапії.

Generative AI може потім пропонувати нові генетичні послідовності або способи модифікації генів для лікування захворювань. Наприклад, вона може пропонувати послідовності РНК для генетичних терапій або прогнозувати, як генетичні зміни можуть вплинути на захворювання. Поєднання цих інструментів прискорює відкриття, наближаючи нас до ліків від складних захворювань, таких як рак і генетичні розлади.

5. Відкриття знань з наукових досліджень

Недавнє дослідження Markus J. Buehler демонструє, як поєднання Graph AI і Generative AI може відкривати знання з наукових досліджень. Вони використовували ці методи для аналізу понад 1000 статей про біологічні матеріали. Будуючи граф знань про концепції, такі як властивості матеріалів і зв’язки, вони відкрили несподівані зв’язки. Наприклад, вони виявили структурні подібності між 9-ю симфонією Бетховена і певними біологічними матеріалами.

Це поєднання потім допомогло їм створити новий матеріал – міцелієвий композит, змодельований за прикладом творчості Кандінського. Цей матеріал поєднував міцність, пористість і хімічну функціональність, демонструючи, як AI може сприяти інноваціям у різних галузях.

Виїми і що далі

Незважаючи на свій потенціал, Graph AI і Generative AI мають свої виїми. Обидві технології потребують високоякісних даних, які можуть бути важкими для пошуку в областях, таких як геноміка. Навчання цих моделей також вимагає великої обчислювальної потужності. Однак, оскільки інструменти AI покращуються і дані стають більш доступними, ці технології будуть тільки покращуватися. Ми можемо очікувати, що вони сприятимуть проривам у численних наукових дисциплінах.

Основне

Поєднання Graph AI і Generative AI вже змінює підхід науковців до своєї роботи. Від прискорення відкриття ліків до проектування нових матеріалів і відкриття секретів геноміки, ці технології дозволяють швидші, більш креативні рішення деяких з найскладніших проблем науки. Коли AI продовжує еволюціонувати, ми можемо очікувати ще більше проривів, роблячи це цікавим часом для дослідників і інноваторів. Поєднання цих двох технологій AI є тільки початком нової ери наукових відкриттів.