Lila Sciences usa a IA para TurboCharge Scientific Discovery

Em todo o espectro de usos para a inteligência artificial, um se destaca.

O Oportunidade de IA grande e inspiradora No horizonte, os especialistas concordam, reside em acelerar e transformar a descoberta e desenvolvimento científico. Alimentado por vastos tesouros de dados científicos, Ai promete gerar novos medicamentos para combater doenças, nova agricultura para alimentar a população mundial e novos materiais para desbloquear a energia verde – tudo em uma pequena fração da época da pesquisa tradicional.

Empresas de tecnologia como Microsoft e Google estão fazendo ferramentas de IA para a ciência e colaborando com parceiros em áreas como a descoberta de medicamentos. E o Prêmio Nobel de Química foi no ano passado, foi a cientistas que usavam IA para prever e criar proteínas.

Este mês, Lila Sciences foi público com suas próprias ambições de revolucionar a ciência através da IA ​​The Start-Up, que se baseia em Cambridge, Massachusetts, trabalhou em segredo por dois anos “para construir superinteligência científica para resolver os maiores desafios da humanidade”.

Baseando -se em uma equipe experiente de cientistas e US $ 200 milhões em financiamento inicial, a LILA vem desenvolvendo um programa de IA treinado em dados publicados e experimentais, bem como no processo científico e no raciocínio. A start-up permite que o software de IA execute experimentos em laboratórios físicos automatizados com alguns cientistas para ajudar.

Já, em projetos que demonstram a tecnologia, a IA de Lila gerou novos anticorpos para combater doenças e desenvolveu novos materiais para capturar carbono da atmosfera. Lila transformou esses experimentos em resultados físicos em seu laboratório em meses, um processo que provavelmente levaria anos com a pesquisa convencional.

Experimentos como Lila convenceram muitos cientistas de que a IA em breve tornará o ciclo do teste de expedimento de hipótese mais rápido do que nunca. Em alguns casos, a IA poderia até exceder a imaginação humana com invenções, progressos de turboalismo.

“A IA impulsionará a próxima revolução dessa coisa mais valiosa que os humanos já tropeçaram – o método científico”, disse Geoffrey von Maltzahn, diretor executivo de Lila, que tem um doutorado. em engenharia biomédica e física médica do Instituto de Tecnologia de Massachusetts.

O esforço para reinventar o processo de descoberta científica baseia -se no poder da IA ​​generativa, que explodiu na conscientização do público com a introdução do chatgpt do Openai há pouco mais de dois anos. A nova tecnologia é treinada em dados na Internet e pode responder a perguntas, escrever relatórios e compor email com fluência humana.

A nova raça de IA desencadeou uma corrida armamentista comercial e gastos aparentemente ilimitados por empresas de tecnologia, incluindo OpenAI, Microsoft e Google.

(O New York Times processou o OpenAI e a Microsoft, que formou uma parceria, acusando -os de violação de direitos autorais em relação ao conteúdo de notícias relacionado aos sistemas de IA. OpenAI e Microsoft negaram essas reivindicações.)

A Lila adotou uma abordagem focada na ciência para treinar sua IA generativa, alimentando trabalhos de pesquisa de TI, experimentos e dados documentados de seu laboratório de ciência da vida e ciência de materiais em rápido crescimento. A equipe de Lila acredita que dará à tecnologia profundidade na ciência e nas habilidades abrangentes, espelhando a maneira como os chatbots podem escrever poesia e código de computador.

Ainda assim, Lila e qualquer empresa que trabalha para quebrar a “superinteligência científica” enfrentarão grandes desafios, dizem os cientistas. Embora a IA já esteja revolucionando certos campos, incluindo a descoberta de medicamentos, não está claro se a tecnologia é apenas uma ferramenta poderosa ou em um caminho para corresponder ou superar todas as habilidades humanas.

Como Lila está operando em segredo, os cientistas externos não foram capazes de avaliar seu trabalho e, acrescentam, o progresso precoce na ciência não garante sucesso, pois os obstáculos imprevistos geralmente aparecem mais tarde.

“Mais poder para eles, se puderem fazer isso”, disse David Baker, um bioquímico e diretor do Instituto de Design de Proteínas da Universidade de Washington. “Parece além de tudo o que estou familiarizado na descoberta científica.”

O Dr. Baker, que compartilhou o Prêmio Nobel de Química no ano passado, disse que viu a IA mais como uma ferramenta.

Lila foi concebido dentro Pioneiro principalum investidor e criador prolífico de empresas de biotecnologia, incluindo a fabricante de vacinas Covid-19 Moderna. A capitânia realiza pesquisas científicas, concentrando -se em onde provavelmente estão em alguns anos e podem ser valiosos comercialmente, disse Noubar Afeyan, fundador da flagship.

“Portanto, não apenas nos preocupamos com a idéia, mas também nos preocupamos com a pontualidade da idéia”, disse Afeyan.

Lila resultou da fusão de dois projetos da empresa de IA iniciais em carro -chefe, um focado em novos materiais e outro em biologia. Os dois grupos estavam tentando resolver problemas semelhantes e recrutar as mesmas pessoas, então eles combinaram forças, disse Molly Gibson, um biólogo computacional e co-fundador da Lila.

A equipe de Lila concluiu cinco projetos para demonstrar as habilidades de sua IA, uma versão poderosa de um de um número crescente de assistentes sofisticados conhecidos como agentes. Em cada caso, os cientistas – que normalmente não tinham especialidade no assunto – digitados em um pedido para o que eles queriam o programa de IA realizar. Depois de refinar a solicitação, os cientistas, trabalhando com a IA como parceiro, executaram experimentos e testaram os resultados – repetidamente, se hospedando constantemente no alvo desejado.

Um desses projetos encontrou um novo catalisador para a produção de hidrogênio verde, que envolve o uso da eletricidade para dividir a água em hidrogênio e oxigênio. A IA foi instruída a que o catalisador tinha que ser abundante ou fácil de produzir, ao contrário do Iridium, o atual padrão comercial. Com a ajuda da IA, os dois cientistas encontraram um novo catalisador em quatro meses – um processo que mais normalmente pode levar anos.

Esse sucesso ajudou a convencer John Gregoire, um importante pesquisador em novos materiais para a energia limpa, a deixar o Instituto de Tecnologia da Califórnia no ano passado para ingressar em Lila como chefe de pesquisa em ciências físicas.

George Church, um geneticista de Harvard conhecido por sua pesquisa pioneira em sequenciamento de genoma e síntese de DNA que co-fundou dezenas de empresas, também se juntou recentemente como cientista-chefe de Lila.

“Acho que a ciência é um tópico muito bom para a IA”, disse Church. A ciência está focada em campos específicos de conhecimento, onde a verdade e a precisão podem ser testadas e medidas, acrescentou. Isso torna a IA na ciência menos propensa às respostas errantes e errôneas, conhecidas como alucinações, às vezes criadas por chatbots.

Os primeiros projetos ainda estão muito longe dos produtos prontos para o mercado. Lila agora trabalhará com os parceiros para comercializar as idéias emergentes de seu laboratório.

Lila está expandindo seu espaço de laboratório em um prédio de seis andares em Cambridge, ao lado do rio Charles. Nos dois anos seguintes, diz Lila, planeja se mudar para um edifício separado, adicionar dezenas de milhares de metros quadrados de espaço de laboratório e abrir escritórios em São Francisco e Londres.

Em um dia recente, bandejas que transportam 96 poços de amostras de DNA cavalgavam em trilhas magnéticas, mudando as instruções rapidamente para a entrega para diferentes estações de laboratório, dependendo em parte do que a IA sugeriu. A tecnologia parecia improvisar ao executar etapas experimentais em busca de novas proteínas, editores de genes ou vias metabólicas.

Em outra parte do laboratório, os cientistas monitoravam máquinas de alta tecnologia usadas para criar, medir e analisar nanopartículas personalizadas de novos materiais.

A atividade no chão do laboratório foi guiada por uma colaboração de cientistas com revestimento branco, equipamentos automatizados e software invisível. Todas as medidas, todos os experimentos, todo sucesso e falha incremental foram capturados digitalmente e alimentados com a IA de Lila, para que ela aprenda continuamente, fique mais inteligente e faça mais por conta própria.

“Nosso objetivo é realmente dar acesso à IA para administrar o método científico – para criar novas idéias e realmente entrar no laboratório e testar essas idéias”, disse Gibson.