Phòng thí nghiệm AI đẩy nhanh các đột phá khoa học

Phòng thí nghiệm ảo có sử dụng hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) của Đại học Stanford (Mỹ) mô phỏng các nhà khoa học thực thụ, giải quyết nhiều vấn đề nghiên cứu nhanh chóng và thúc đẩy đột phá.

Trong một góc yên tĩnh của Đại học Stanford, một nhóm nhà khoa học xây dựng một loại phòng thí nghiệm mới – một loại phòng thí nghiệm không cần cốc thủy tinh, kính hiển vi, hay thậm chí là con người. Thay vào đó, nó được vận hành bởi trí tuệ nhân tạo, hoạt động suốt ngày đêm mà không cần nghỉ giải lao hay ngủ.

Được công bố trên tạp chí Nature, những phòng thí nghiệm ảo này được thiết kế để thúc đẩy khám phá. Chúng sử dụng nhiều tác nhân AI có khả năng trò chuyện, lập kế hoạch và thậm chí lập luận như những nhà khoa học lão luyện. Một nghiên cứu gần đây của Trường Y Stanford cho thấy sức mạnh tiềm tàng của những phòng thí nghiệm AI này.

Một nhóm nhà nghiên cứu tại Stanford xây dựng phòng thí nghiệm AI ảo hoạt động như một nhóm nhà khoa học chuyên gia. Nó cho phép định hình lại cách thức khoa học được thực hiện

Phòng thí nghiệm ảo hoạt động như thế nào?

Cốt lõi của sự đổi mới này là một thứ gọi là “phòng thí nghiệm ảo”, do một nhà nghiên cứu chính về AI, hay gọi tắt là AI PI, dẫn dắt. Thay vì thuê nhà khoa học thực thụ, AI PI tự xây dựng một đội ngũ chuyên gia riêng – mỗi người được đào tạo để tư duy như những chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. James Zou, Tiến sĩ, Giáo sư khoa học dữ liệu y sinh tại Stanford, dẫn đầu nghiên cứu và coi phòng thí nghiệm ảo là một cách để vượt qua một trong những rào cản lớn nhất của khoa học: sự hợp tác.

Video đang HOT

Zou nói: “Khoa học tốt chỉ thực sự hiệu quả khi chúng ta có sự hợp tác sâu rộng, liên ngành, nơi những người đến từ nhiều nền tảng khác nhau cùng làm việc. Đó thường là một trong những trở ngại chính và là một phần đầy thách thức của nghiên cứu”. Zou tin rằng giải pháp có thể đến từ mô hình ngôn ngữ lớn – loại AI đằng sau những công cụ phổ biến như ChatGPT. Nhưng thay vì chỉ trả lời câu hỏi, hệ thống AI này hoạt động giống con người hơn. Chúng đọc bài nghiên cứu, thiết kế thí nghiệm và giao tiếp với nhau bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Những hệ thống tiên tiến này được gọi là AI tác nhân. Mỗi tác nhân hoạt động như một nhà khoa học với chuyên môn riêng – miễn dịch học, mô hình hóa phân tử, phân tích dữ liệu – và cùng nhau, họ tạo thành một nhóm nghiên cứu ảo. Một tác nhân thậm chí còn đảm nhận vai trò của một nhà phê bình, thách thức các ý tưởng và chỉ ra những sai sót, giống như trong một phòng thí nghiệm thực sự.

Mỗi vòng thiết kế nanobody đều bắt đầu bằng một chuỗi nanobody. ESM tính toán tỷ lệ log-likelihood (ESM LLR) của từng đột biến điểm đơn lẻ so với chuỗi đầu vào

Về lý thuyết, quá trình thiết lập khá đơn giản. Một nhà nghiên cứu giao cho AI PI một bài toán khoa học. Từ đó, AI tiếp quản. Nó lập kế hoạch, thành lập nhóm và bắt đầu làm việc. Ví dụ, khi được giao một thử thách liên quan đến COVID-19, AI PI thành lập một nhóm bao gồm một chuyên gia miễn dịch học, một chuyên gia sinh học tính toán và một chuyên gia học máy. Nhóm cũng tạo ra một chuyên gia phê bình để kiểm tra công việc của mọi người. Phòng thí nghiệm ảo mô phỏng cấu trúc của một phòng thí nghiệm thực tế, tổ chức những cuộc họp thường xuyên để nhân viên cùng nhau động não và tranh luận ý tưởng.

Những cuộc họp này diễn ra chỉ trong vài giây. Trong khi con người nhâm nhi tách cà phê buổi sáng, nhân viên AI có thể tổ chức hàng trăm cuộc thảo luận. Zou chia sẻ với khán giả tại Hội thảo sức khỏe RAISE rằng: “Đến lúc tôi uống cà phê buổi sáng, họ đã có hàng trăm cuộc thảo luận nghiên cứu rồi”. Loại phòng thí nghiệm này cũng hoạt động chủ yếu mà không cần sự can thiệp của con người. Khi AI nhận được thử thách, nó chỉ có một quy tắc chính: không đề xuất bất cứ điều gì quá tốn kém hoặc không thể thử nghiệm trong phòng thí nghiệm thực tế. Ngoài ra, AI còn được tự do khám phá những ý tưởng mới.

Trên thực tế, Zou cho biết anh hoặc nhóm của anh chỉ tham gia chưa đến 1% thời gian. “Tôi không muốn nói chính xác với các nhà khoa học AI về cách họ nên làm việc. Điều đó thực sự hạn chế khả năng sáng tạo của họ”. Thay vào đó, mọi thứ tác nhân nói hoặc làm đều được ghi lại trong bản ghi chép.

Nhóm nhà khoa học có thể theo dõi, chuyển hướng nếu cần, hoặc thu thập thông tin chi tiết từ công việc của AI. Để nâng cao năng lực phòng thí nghiệm, tác nhân AI được tiếp cận với mọi loại công cụ khoa học tiên tiến. Một trong số đó là AlphaFold, một chương trình AI dự đoán cấu trúc protein. Nhà khoa học ảo thậm chí có thể yêu cầu các công cụ mới – và nhà nghiên cứu sẽ cố gắng tích hợp chúng vào.

Giáo sư, tiến sĩ James Zou

Con đường nhanh hơn để khám phá vaccine

Để thử nghiệm phòng thí nghiệm ảo, nhóm của Zou đặt ra một bài toán thực tế: thiết kế một loại vaccine tốt hơn cho virus COVID-19. Tác nhân AI tiếp cận nhiệm vụ này với một cái nhìn mới mẻ. Thay vì sử dụng kháng thể – công cụ tiêu chuẩn để nhắm mục tiêu virus – tác nhân chọn nanobody.

Đây là những phân tử kháng thể nhỏ hơn, đơn giản hơn, dễ thiết kế và thử nghiệm hơn. Zou giải thích: “Ngay từ đầu cuộc họp, nhóm nhà khoa học AI quyết định nanobody sẽ là một chiến lược hứa hẹn hơn. Họ nói rằng nanobody thường nhỏ hơn nhiều so với kháng thể, vì vậy điều đó giúp công việc của nhà khoa học máy học trở nên dễ dàng hơn nhiều”. Phân tử nhỏ hơn dễ mô hình hóa hơn bằng máy tính. Điều này cho phép thiết kế chính xác hơn và thử nghiệm nhanh hơn. Sau khi phòng thí nghiệm ảo tạo ra một số thiết kế nanobody, một nhóm nghiên cứu do Tiến sĩ John Pak tại Chan Zuckerberg Biohub dẫn đầu hiện thực hóa chúng trong một phòng thí nghiệm thực tế. Những gì họ tìm thấy thật ấn tượng.

Nanobody do AI thiết kế liên kết chặt chẽ với một biến thể COVID-19 mới. Nó cũng bám chặt vào chủng gốc từ 5 năm trước – điều mà nhiều kháng thể không làm được. Điều quan trọng không kém là nanobody không gắn vào các protein sai. Điều này làm giảm nguy cơ tác dụng phụ. Thành công này cho thấy phòng thí nghiệm ảo có thể giúp nhà nghiên cứu chế tạo vaccine bảo vệ chống lại nhiều chủng virus.

Nhóm của Zou hiện đang sử dụng những kết quả này để đưa dữ liệu mới trở lại phòng thí nghiệm AI. Điều này giúp các tác nhân tinh chỉnh thiết kế trong tương lai của họ tốt hơn nữa.

Loại hình nghiên cứu ảo này cho phép thay đổi cách thức hoạt động của khoa học. Nó mở ra nhiều triển vọng không chỉ cho y học mà còn cho nhiều lĩnh vực dựa trên bộ dữ liệu lớn và giải quyết nhiều vấn đề phức tạp. Zou và nhóm của ông bắt đầu huấn luyện tác nhân AI để xem lại các bài báo khoa học đã công bố. Các tác nhân này hoạt động như những nhà phân tích dữ liệu lành nghề, xem xét những kết quả cũ để tìm ra mô hình nào bị bỏ qua hoặc đề xuất kết luận mới.

Zou trình bày: “Các tập dữ liệu mà chúng tôi thu thập trong sinh học và y học rất phức tạp. Tác nhân AI thường có thể đưa ra những phát hiện mới vượt xa những gì nhà nghiên cứu con người trước đây đã công bố. Tôi nghĩ điều đó thực sự thú vị”. Phòng thí nghiệm AI không nhằm mục đích thay thế nhà khoa học. Thay vào đó, nó hoạt động như một trợ lý tốc độ cao, đưa ra ý tưởng, phân tích kết quả và giải quyết những vấn đề mà con người có thể mất hàng tháng hoặc hàng năm trời mới giải quyết được. Và không giống như con người, tác nhân AI không bao giờ biết mệt mỏi.

Chúng không cần ăn hay ngủ. Chúng có thể động não suốt ngày đêm mà không bao giờ quên một chi tiết nào. Chúng cũng không ngại thách thức ý tưởng của nhau hoặc đề xuất những giải pháp táo bạo, sáng tạo. Tất nhiên, phòng thí nghiệm ảo không hoàn hảo. Nó cần sự hướng dẫn, những biện pháp bảo vệ và giám sát chặt chẽ. Các chuyên gia vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc đặt ra mục tiêu nghiên cứu và hiểu rõ kết quả cuối cùng. Nhưng khi con người và AI cùng làm việc, khoa học có thể tiến triển nhanh hơn và vươn xa hơn bao giờ hết.

Kiến trúc Phòng thí nghiệm Ảo. Nhà nghiên cứu trong Phòng thí nghiệm Ảo sẽ xác định các tiêu chí này để xác định tác nhân Nghiên cứu viên Chính (PI) và tác nhân Phê bình Khoa học

Mới chỉ là khởi đầu

Zou hy vọng đây chỉ là khởi đầu. Nhóm của ông hiện đang tìm hiểu cách sử dụng phòng thí nghiệm ảo cho nhiều vấn đề sức khỏe khác – như ung thư, lão hóa và những bệnh hiếm gặp. Họ cũng đang cải thiện khả năng lập luận, lập kế hoạch thí nghiệm và làm việc với các công cụ mới của tác nhân. Khi những hệ thống này ngày càng hoàn thiện hơn, hy vọng là chúng sẽ giúp đội ngũ nhà khoa học trên toàn thế giới giải quyết những vấn đề từng có vẻ quá phức tạp hoặc tốn thời gian. Với sự trỗi dậy của loại phòng thí nghiệm được hỗ trợ bởi AI, khoa học sẽ sớm thay đổi rất nhiều. Những nghiên cứu từng mất nhiều năm có thể chỉ mất vài ngày. Những ý tưởng tưởng chừng như bất khả thi, giờ đây nằm trong tầm tay. Và đằng sau tất cả có thể là một phòng thí nghiệm đầy những nhà khoa học không bao giờ ngủ, không bao giờ ăn, và không bao giờ ngừng suy nghĩ.

Vì sao máy ảnh kỹ thuật số ngừng dùng cảm biến CCD?Việc chuyển từ CCD sang CMOS phản ánh bước tiến không ngừng của công nghệ máy ảnh, đưa nhiếp ảnh từ phòng thí nghiệm đến tay hàng tỉ người dùng toàn cầu. Cảm biến CCD (Charge-Coupled Device) đã trở thành tiêu chuẩn trong nhiếp ảnh kỹ thuật số vào những năm 1990. Nhưng đến đầu những năm 2010, công nghệ này đã bị...