Intelligenza artificiale: il super-stagista che rivoluziona la scoperta scientifica
Non più solo un assistente, l'IA agisce come un potente strumento che sta riscrivendo i tempi e i metodi della ricerca. Trasforma anni di lavoro in un'analisi rapida, connettendo dati e campi diversi.
L’IA accelera la scoperta scientifica
L’IA sta cambiando profondamente il processo di scoperta scientifica. Non si limita ad assistere gli scienziati. Spesso immaginiamo un cervello umano che connette idee o conduce esperimenti. L’IA non è il genio, non ancora. Piuttosto, agisce come uno strumento potente, simile a un super-stagista o a un microscopio per i dati.
La scienza seguiva un percorso prevedibile: osservare, ipotizzare, sperimentare, raccogliere dati, analizzare. Questo processo richiedeva anni, persino decenni, con un enorme dispendio di energie umane. Gli scienziati spesso non coglievano le connessioni tra campi diversi perché si concentravano su sottocampi specifici. Oggi, nessun essere umano può leggere tutta la nuova letteratura scientifica. Oltre 5 milioni di nuovi articoli di ricerca sono stati pubblicati solo nel 2023, secondo le stime della National Science Foundation. Questo sovraccarico di dati ha frenato nuove scoperte.
L’IA innesca nuove scoperte
Nel 2020, AlphaFold di DeepMind ha accelerato drasticamente la previsione della struttura delle proteine. Ciò ha segnato un cambiamento importante nei metodi scientifici. AlphaFold utilizza un sistema di machine learning, un’IA che si ispira liberamente al cervello umano, per prevedere le forme delle proteine. Le proteine sono i mattoni della vita; la loro complessa piegatura ne detta la funzione. Conoscere queste forme è fondamentale per lo sviluppo di farmaci e la ricerca sulle malattie.
Prima di AlphaFold, scoprire la struttura di una proteina richiedeva anni di lavoro di laboratorio. Si avvaleva di tecniche costose e difficili come la cristallografia a raggi X. Il dottor Demis Hassabis, CEO di DeepMind, ha dichiarato che l’accuratezza di AlphaFold era “competitiva rispetto ai metodi sperimentali”. Questo sistema di IA elabora enormi quantità di dati genetici e strutture proteiche note. Impara come le sequenze di amminoacidi si ripiegano in forme specifiche. Ciò consente agli scienziati di esplorare le interazioni proteiche molto più velocemente.
Pensatela così: un essere umano potrebbe impiegare anni a cercare di costruire un modello LEGO complesso per tentativi ed errori. AlphaFold, tuttavia, ha analizzato milioni di modelli LEGO finiti e le loro istruzioni. Dategli nuovi pezzi, e predice la struttura finale quasi istantaneamente. Questo non significa che non abbiamo bisogno degli umani. Gli scienziati progettano ancora esperimenti e interpretano le previsioni di AlphaFold.
Progettazione più rapida di materiali e farmaci
L’IA cambia anche il modo in cui cerchiamo nuovi materiali e medicinali. La scienza dei materiali tradizionale implica la sintesi e il test di innumerevoli composti in laboratorio. Questo processo per tentativi ed errori richiede anni e costa una fortuna. Ora, i ricercatori usano l’IA per prevedere le proprietà dei materiali prima di realizzarli. Ciò riduce notevolmente il numero di candidati da testare.
AlphaFold, sviluppato da DeepMind, ha accelerato drasticamente la previsione di strutture proteiche complesse, un processo che in precedenza richiedeva anni di lavoro di laboratorio utilizzando tecniche come la cristallografia a raggi X. Le sue previsioni accurate sono cruciali per i progressi nello sviluppo di farmaci e nella ricerca sulle malattie. (Fonte: info.hsls.pitt.edu)
Nel 2022, un team dell’Università della California, Berkeley, ha utilizzato l’IA per la ricerca di nuovi materiali per batterie. Si sono concentrati sugli elettroliti allo stato solido, che offrono un accumulo di energia più sicuro ed efficiente. Il loro sistema di IA ha selezionato milioni di potenziali composti inorganici molto più velocemente di qualsiasi chimico umano. Hanno individuato diversi candidati promettenti per le batterie di prossima generazione. Questo progetto ha dimostrato come l’IA acceleri la ricerca di materiali con proprietà specifiche.
La scoperta di farmaci segue un percorso simile, lento e costoso. Trovare un nuovo farmaco, testarlo e portarlo sul mercato richiede spesso più di un decennio. Costa miliardi di dollari, secondo uno studio del 2018 del Tufts Center for the Study of Drug Development. I sistemi di IA possono analizzare le strutture molecolari. Prevedono come queste interagiranno con i bersagli biologici, identificando molto più velocemente potenziali candidati farmaci. Insilico Medicine, un’azienda di IA con sede a Hong Kong, ha utilizzato la sua piattaforma per lo sviluppo di un nuovo farmaco per la fibrosi polmonare idiopatica. Questo farmaco è entrato in fase di sperimentazione clinica nel 2022, dimostrando che l’IA può accorciare drasticamente i tempi di scoperta.
L’IA scopre segreti cosmici
Anche l’astronomia e l’astrofisica beneficiano del potere analitico dell’IA. I telescopi raccolgono enormi quantità di dati dallo spazio. È una mole di dati troppo grande per essere setacciata manualmente dagli scienziati umani. Gli algoritmi di IA sono eccellenti nell’individuare schemi sottili o anomalie in questo flusso di informazioni. Ciò include l’individuazione di nuovi oggetti celesti o segnali deboli.
Il telescopio spaziale Kepler della NASA, ad esempio, ha generato terabyte di dati alla ricerca di esopianeti. Nel 2018, Google AI ha collaborato con la NASA per applicare il machine learning a questi dati. Hanno utilizzato un tipo di sistema di machine learning, un’IA spesso usata per l’analisi delle immagini, per setacciare le curve di luce. Queste curve indicano cali nella luminosità di una stella, suggerendo la presenza di un pianeta in orbita. Il sistema di IA ha scoperto due nuovi esopianeti, Kepler-90i e Kepler-80g, che erano sfuggiti all’osservazione umana. Ciò ha dimostrato che l’IA poteva individuare transiti planetari più deboli e meno ovvi.
Gli astronomi dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA) utilizzano anche l’IA per classificare le galassie. Un occhio umano può categorizzarne migliaia, ma l’IA ne elabora milioni. Identifica diversi tipi di galassie – a spirale o ellittiche – e rileva persino forme insolite. Ciò consente agli scienziati di studiare l’evoluzione delle galassie su vasta scala. L’IA funge da paio di occhi extra, diligenti e instancabili, per gli astronomi.
Il telescopio spaziale Kepler della NASA, lanciato nel 2009, è stato fondamentale nella scoperta di migliaia di esopianeti rilevando sottili cali nella luminosità delle stelle. I suoi vasti set di dati sono stati successivamente analizzati dall'IA, portando alla scoperta di pianeti precedentemente sfuggiti all'osservazione, come Kepler-90i. (Fonte: ras.ac.uk)
Sfide e questioni etiche
Nonostante le sue promesse, l’IA nella scoperta scientifica affronta grandi sfide. Un problema importante è la difficoltà di comprendere il suo ragionamento. Molti modelli di IA avanzati, specialmente i complessi sistemi di machine learning, prendono decisioni difficili da comprendere per gli esseri umani. Vediamo l’input e l’output, ma non il ragionamento interno. Questa mancanza di chiarezza può essere un problema in medicina, dove sapere perché un farmaco funziona è tanto importante quanto sapere che funziona.
Anche la qualità dei dati e i bias possono creare problemi. I sistemi di IA imparano dai dati che ricevono. Se questi dati contengono bias o imprecisioni, l’IA li propagherà. Ad esempio, se i dati sulla scoperta di farmaci rappresentano prevalentemente determinate fasce demografiche, l’IA potrebbe creare farmaci meno efficaci per altri. Set di dati diversi e di alta qualità sono essenziali. La dottoressa Kate Crawford, una ricercatrice di spicco nel campo dell’IA, sottolinea spesso la necessità di esaminare i dati su cui si addestrano i sistemi di IA.
Inoltre, la configurazione e l’addestramento di modelli di IA complessi richiedono enormi risorse computazionali. Questo può ostacolare le istituzioni di ricerca più piccole. Non tutti hanno accesso a supercomputer potenti e a personale specializzato nell’IA. Ciò potrebbe peggiorare le disuguaglianze esistenti nella ricerca scientifica. Bilanciare l’accesso e la partecipazione equa rimane un punto chiave di discussione.
Umani e IA: una partnership scientifica
Il futuro della scoperta scientifica coinvolgerà probabilmente una stretta partnership tra esseri umani e IA. L’IA non sostituirà gli scienziati umani; ne potenzierà le capacità. Gli scienziati saranno ancora essenziali per porre domande, progettare esperimenti e interpretare i risultati dell’IA. L’IA gestirà compiti che richiedono un’elevata intensità di dati, individuerà schemi e creerà nuove ipotesi a velocità che gli esseri umani non possono eguagliare.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come la serie GPT di OpenAI, ad esempio, stanno iniziando a supportare le revisioni della letteratura. Possono riassumere migliaia di articoli e suggerire nuove connessioni tra diversi campi. Ciò libera i ricercatori umani, consentendo loro di concentrarsi sulla risoluzione creativa dei problemi e sulla progettazione sperimentale. L’obiettivo è una stretta partnership in cui ogni partner apporta punti di forza unici.
Stiamo entrando in un’era in cui l’IA ci aiuta a esplorare aree scientifiche troppo complesse o troppo ricche di dati per essere esplorate dai soli esseri umani. Ciò significa uno sviluppo più rapido di farmaci, materiali più sostenibili e intuizioni più profonde sull’universo. Nel prossimo decennio, l’IA diventerà una parte ancora più integrata della scienza. Questo porterà sicuramente a scoperte che oggi possiamo solo immaginare.
I supercomputer, come questo, sono essenziali per addestrare i complessi modelli di IA utilizzati nella scoperta scientifica, ma le loro immense esigenze computazionali possono creare barriere significative per le istituzioni di ricerca più piccole, esacerbando le disuguaglianze nella ricerca scientifica. (Fonte: gettyimages.in)
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