Профессор микробиологии Хосе Пенадес (José Penadés) и его команда пытались выяснить, как определённые вирусы, инфицирующие бактерии, получают способность атаковать разные виды микроорганизмов. Учёные предположили, что вирусы используют хвостовые структуры других бактериофагов для внедрения в клетки новых хозяев. Экспериментальные данные подтвердили эту гипотезу, открыв неизвестный ранее механизм горизонтального переноса генов.
Результаты работы ещё не прошли экспертную оценку, но были опубликованы 19 февраля. Однако прежде чем исследование было представлено научному сообществу, команда задала тот же вопрос системе Google. Искусственный интеллект в течение двух дней пришёл к тем же выводам, что и учёные за десятилетие.
«Это показало, что ИИ способен синтезировать всю доступную информацию и направлять нас к самым важным вопросам и экспериментальным подходам», — отметил соавтор исследования Тьягу Диаш да Коста (Tiago Dias da Costa), лектор по бактериальной патогенности Имперского колледжа Лондона. Учёные уверены, что такая технология может радикально ускорить научные открытия, помогая избегать бесперспективных направлений и концентрироваться на наиболее продуктивных гипотезах.
Хотя ИИ не заменит лабораторные эксперименты, он способен значительно ускорить процесс генерации гипотез, что в перспективе может сэкономить учёным годы работы. Тем не менее, применение ИИ в науке остаётся спорным вопросом, поскольку ряд исследований, созданных при помощи ИИ, оказался недостоверным или даже мошенническим. Чтобы минимизировать риски, учёные разрабатывают инструменты для выявления нарушений и этические принципы оценки достоверности данных.
Google разработал «Исследователя» в рамках сотрудничества с Имперским колледжем Лондона и его инициативой «Флеминг», направленной на борьбу с антимикробной резистентностью. По словам компании, эта система не стремится автоматизировать науку, а создана для совместной работы с исследователями, помогая им в формулировании и проверке гипотез. Google надеется, что такой подход усилит потенциал человеческого разума и приведёт к ускорению научных открытий». Читайте также Disaster Recovery: как выбрать подход к построению и тестированию IT-World разбирает существующие подходы к построению DR, принципы выбора оптимального решения для разных типов инфраструктуры и основные ошибки в тестировании систем аварийного восстановления.
Источник: Livescience
Источник новости: www.it-world.ru
