Нова система на базі ІІ, що отримала назву LabOS, впроваджує доповнену реальність (AR) у наукову працю, обіцяючи скоротити постійну проблему експериментальних помилок. Розроблена командою Stanford-Princeton AI Coscientist, під керівництвом дослідників Ле Конга та Менді Ван, LabOS використовує розумні окуляри та візуальні дані в реальному часі для супроводу вчених у виконанні процедур, мінімізуючи помилки та прискорюючи навчання.
Криза Відтворюваності та Необхідність Точності
Протягом десятиліть наукова спільнота бореться з «кризою відтворюваності» – повсюдною нездатністю відтворити опубліковані результати. Дослідження, у тому числі опитування Nature 2016 року, показують, що понад 70% дослідників не змогли повторити роботу іншого вченого, а більше половини не змогли відтворити свої результати. Хоча статистичні помилки і тиск публікацій відіграють свою роль, значний внесок робить проста людська помилка при виконанні лабораторних завдань, що повторюються. Пропущений крок, забруднений інструмент або неправильна температура реагенту можуть знецінити весь експеримент часто непомітно відразу.
Це важливо, тому що ненадійні результати уповільнюють науковий прогрес і витрачають ресурси. Поточна система занадто сильно залежить від людської пам’яті та виконання; невеликі помилки можуть мати великі наслідки.
Як працює LabOS: Зближення Фізичного та Цифрового Світів
LabOS вирішує цю проблему, інтегруючи ІІ безпосередньо до лабораторного робочого процесу. Дослідники носять AR/XR-окуляри, які передають відео їх рук та експерименту в систему. Яка працює на основі мовних моделей NVIDIA, ІІ порівнює те, що відбувається в реальному часі з письмовим протоколом, надаючи негайний зворотний зв’язок.
Система може:
- Надавати покрокові інструкції: Нагадуючи вченим про стерильні техніки або вказуючи на процедурні недогляди.
- Збирати дані для навчання: Записуючи весь експеримент для виявлення точок відмови.
- Прискорювати навчання: Дозволяючи науковцям-початківцям швидше досягати результатів рівня експертів.
Конг стверджує, що традиційна наука майже не змінилася за останні півстоліття, і більшість досліджень, як і раніше, відбувається «у фізичному світі, а не на комп’ютерах». LabOS призначений для усунення цього розриву.
Перші Результати Показують Багатообіцяючі Досягнення
Пілотні випробування в Стенфорді та Прінстоні продемонстрували ефективність системи. В одному експерименті вчені-початківці, навчені за допомогою LabOS всього один тиждень, показали результати, не відмінні від результатів досвідчених експертів. “Я не міг відрізнити результати, будучи професором”, – заявив Конг.
Здатність ІІ аналізувати помилки у реальному часі також є ключовою. Записуючи кожну деталь, LabOS може швидко виявляти помилки та коригувати майбутні експерименти. Команда також використовує роботизовані маніпулятори для автоматизації стомлюючих завдань, що ще більше оптимізує процес.
Шлях Вперед: Стандартизація та Валідація
Хоча початкові результати обнадіюють, експерти, такі як Куруш Дарвіш з Acceleration Consortium Університету Торонто, наголошують на необхідності стандартизації. Оскільки системи ІІ відіграють активну роль у проведенні експериментів, валідація на рівні спільноти матиме вирішальне значення для забезпечення надійності та відтворюваності. Поточний підхід демонструє потенціал більш надійних, ефективних та перевірених наукових досліджень.
Розробка LabOS сигналізує про зміну наукової методології — тієї, в якій ІІ не лише аналізує дані, а й бере активну участь в експериментальному процесі. Це може змінити роботу лабораторій та прискорити відкриття найближчими роками.
