Представьте, что вы учёный и вам нужно создать лекарство от рака. Перед вами список из сотен тысяч молекул. Вручную их не перебрать. Как найти те, что будут работать? Эти и другие проблемы химикам помогут решить современные технологии.
ПОМОЩНИК УЧЁНЫХ
Наука накопила такой большой объём информации, что для его обработки уже не хватает мощности обычного компьютера. Тут нужен даже не суперкомпьютер, а нечто особенное: детище мира кибернетики и информационных технологий — искусственный интеллект (ИИ).
ИИ — это система, которая может имитировать разумное поведение для выполнения определённых задач и постепенно обучаться, используя собираемую информацию. Если обычная компьютерная программа может лишь выполнять последовательные действия, то искусственный интеллект умеет учиться на своих ошибках и совершенствоваться. Он обладает возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: способность обучаться, распознавать речь и образы и т. д.
Термин «искусственный интеллект» ввёл Д М в 1956 году. А идея об «интеллекте» компьютера зародилась АРТЁМ ОГАНОВ Представьте, что вы учёный и вам нужно создать лекарство от рака. Перед вами список из сотен тысяч молекул. Вручную их не перебрать. Как найти те, что будут работать? Эти и другие проблемы химикам помогут решить современные технологии. ещё раньше — в 1950-м, когда А Т задался вопросом «Могут ли компьютеры думать?».
Мы пользуемся искусственным интеллектом чаще, чем предполагаем. Системы распознавания лиц, речи, Siri от Apple, Алиса от Яндекса — примеры ИИ.
ОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ
Как искусственный интеллект помогает учёным? Представим, что необходимо найти самые твёрдые соединения. Учёный даёт команду: необходимо проверить все возможные соединения всех элементов и найти среди них самые твёрдые и самые стабильные. Здесь вступает в работу эволюционный метод искусственного интеллекта. Он вдохновлен эволюцией биологических организмов: биологические популяции развиваются в течение многих поколений, подчиняясь законам естественного отбора, наследственности и изменчивости — иными словами, их жизнью управляет принцип «выживает наиболее приспособленный», открытый Ч Д. Подражая этому процессу, искусственный интеллект способен решать реальные задачи.
Итак, искусственному интеллекту даются случайные соединения (случайная популяция на языке эволюции). Затем он отбирает наиболее подходящие соединения — приспособленные потомства с нужными свойствами, а неподходящие – удаляет. Как и в эволюции, лучшие свойства отбираются и передаются поколение за поколением. В итоге находится оптимальное решение: самое твёрдое и стабильное соединение.
Правда, этот расчёт занимает очень много времени. Ускорить его помогает машинное обучение.
УСКОРЯЕМ РАСЧЁТЫ
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, изучаю щий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Машинное обучение требует большого количества данных и ситуаций: чем больше данных — тем лучше. Главное преимущество машинного обучения — скорость, позволяющая в сотни, а иногда и в тысячи раз быстрее производить вычисления.
Чтобы лучше понять, как работает машинное обучение, давайте подумаем, как мы определяем возраст человека — это пример принятия оптимального решения. Мы умеем определять возраст благодаря большим объёмам данных. Новорождённый ещё ничего не знает о возрасте. Но в скором времени к нему в мозг поступают данные. Он начинает узнавать возраст мамы, папы, братьев, сестёр, соседей, друзей по детскому саду. Он знает, как они выглядят, и знает их возраст. Мозг определяет наиболее существенные признаки: состояние кожи, строение носа и ушей, голос, осанка — и на основе этих данных строит модель. Точно такие же модели учёные создают для методов машинного обучения.
ПОИСК ЛЕКАРСТВА ОТ РАКА
Давайте посмотрим, как машинное обучение применяется на стыке химии и медицины. С точки зрения науки, не бывает плохих или хороших молекул.
Какие-то молекулы являются ядами, какие-то — лекарствами, и нет теории, которая предсказала бы токсичность молекулы. Представьте, что перед вами молекула синильной кислоты. Что в ней говорит о том, что она токсична? А между тем это сильный яд. Представим, что из бесчисленного множества молекул требуется найти такие, из которых получится создать лекарство от рака. Наша задача кажется головокружительно сложной. Она в принципе не может быть решена ни теоретическими расчётами, ни с помощью экспериментов. Методы машинного обучения позволяют эту задачу свести к простой, решаемой форме, где вместо бесчисленного множества можно сфокусироваться на небольшом числе перспективных молекул.
Машинное обучение используется из-за своей скорости: за малую долю секунды оно позволяет обработать множество данных о молекулах лекарств.
Далее ИИ, зная определённые признаки лекарств, оценивает их безопасность и выдаёт результат в виде, скажем, двадцати наиболее подходящих молекул. Теперь учёные уже могут синтезировать их, проводить клинические испытания, выяснять, есть ли у лекарств, сделанных из этих молекул, побочные эффекты. То есть метод быстро справляется с рутинными вычислениями, что позволяет учёным работать непосредственно над созданием лекарств.
СВЕРХПРОВОДИМОСТЬ
Другой пример использования машинного обучения — поиск сверхпроводников. Сверхпроводимость — удивительное свойство материалов, при котором электрический ток в материале идёт без потери энергии. Для сравнения, при передаче по обычным электросетям теряется от 8 % до 15 % электроэнергии. Такие сверхпроводники могут использоваться для создания маглевов (сверхбыстрых поездов), ускорителей частиц, магнитно-резонансной томографии (МРТ)
Однако есть сложность: обычно явление сверхпроводимости проявляется при весьма низких температурах (не выше 138 К или −135 oС). В 2019 году учёные вплотную приблизились к сверхпроводимости при температуре выше 260 К (−13 oС), правда, при давлении 2 миллиона атмосфер. Благодаря искусственному интеллекту было предсказано и синтезировано необычное вещество декагидрид лантана LaH10, которое не вписывается в традиционную классическую химию. Чтобы понять важность этого открытия, обратите внимание: первые свойства сверхпроводимости были обнаружены при температуре около 4 К, это около –269 oС!
Эволюционные алгоритмы предсказали существование этих веществ. Для них были рассчитаны сверхпроводящие свойства, и затем экспериментаторы, зная, над каким веществом работать, получили его и подтвердили теоретические расчёты.
ЧТО ТАКОЕ USPEX?
USPEX — пример искусственного интеллекта, работающий в основном по эволюционному алгоритму. Разработан в 2005 году профессором А О и его учениками А Л, К Г, Ц Ч и другими. Он позволяет предсказать кристаллическую структуру вещества (расположение атомов вещества в пространстве), зная только его химический состав. На сегодняшний день USPEX используют более 7000 исследователей по всему миру. Также USPEX может применяться для поиска наночастиц или материалов с заданными физическими (механическими, электронными) свойствами.
Гамма-модификация чистого бора, недавно открытая с помощью метода USPEX, имеет необычную структуру валентных связей. В этом случае атомы бора имеют два разных зарядовых состояния: сгруппированные в икосаэдры атомы несут избыточную электронную плотность, а сдвоенные атомы имеют недостаток электронов.
Ещё 10–15 лет назад такое было бы совершенно невозможно. А сегодня мы используем ИИ для поиска новых термоэлектрических, магнитных, радиационностойких, коррозионностойких материалов. Можем исследовать, из чего состоят планеты, и получать новые данные о химических связях. ИИ показал, что даже инертные газы не так уж инертны: гелий при определённых условиях может реагировать с оксидом кремния! Искусственный интеллект открывает нам новые границы и позволяет мыслить шире, чем мы привыкли.
НОВЫЙ ИНСТРУМЕНТ В РУКАХ УЧЁНЫХ
Современная наука получила удивительный инструмент, который может помочь в создании новых материалов и лекарств, о которых мы и не подозревали до появления искусственного интеллекта. Мы находимся на пороге революционных открытий в области химии, материаловедения. Учёные мечтают об автоматизации создания новых материалов — когда искусственный интеллект делает расчёты, а робот тут же их собирает. Может, скоро уже мечты воплотятся в реальность?
Вообще, появление каждого мощного инструмента — своего рода революция. Когда человечество освоило каменные инструменты — это было качественным скачком вперёд. Освоение бронзы стало ещё одним прорывом. Появление искусственного интеллекта — это тоже революция, происходящая прямо сейчас, в наше с вами время.
Кто знает, может быть, искусственный интеллект найдёт для нас лекарство от рака, поможет передавать электричество без потерь и спланирует межпланетный перелёт?
