Ускорение науки с помощью искусственного интеллекта и моделирования | Новости Массачусетского технологического института

Более десяти лет доцент Массачусетского технологического института Рафаэль Гомес-Бомбарелли использовал искусственный интеллект для создания новых материалов. По мере развития технологий росли и его амбиции.

Теперь новый профессор материаловедения и инженерии считает, что искусственный интеллект способен изменить науку способами, которые ранее были невозможны. Его работа в Массачусетском технологическом институте и за его пределами посвящена ускорению этого будущего.

«Мы находимся во второй переломной точке» Говорит Гомес-Бомбарелли. “Первый был примерно в 2015 году, когда появилась первая волна обучения представлению, генеративный искусственный интеллект и высокопроизводительные данные в некоторых областях науки. Это некоторые из методов, которые я впервые привнес в свою лабораторию в Массачусетском технологическом институте. Сейчас я думаю, что мы находимся на второй переломной точке, смешивая язык и объединяя множество модальностей с общим научным интеллектом. У нас будут все классы моделей и законы масштабирования, необходимые для рассуждений о языке, рассуждений о материальных структурах и рассуждений о рецептах синтеза”.

Исследования Гомеса Бомбарелли сочетают физическое моделирование с такими подходами, как машинное обучение и генеративный искусственный интеллект, для открытия новых материалов с многообещающими практическими приложениями. Его работа привела к созданию новых материалов для батарей, катализаторов, пластмасс и органических светодиодов (OLED). Он также был соучредителем нескольких компаний и входил в состав научных консультативных советов стартапов, применяющих ИИ для открытия лекарств, робототехники и многого другого. Его последняя компания, Lila Sciences, работает над созданием научной платформы сверхинтеллекта для наук о жизни, химии и материаловедения.

Вся эта работа направлена на то, чтобы будущие научные исследования были более цельными и продуктивными, чем исследования сегодня.

«ИИ для науки — одно из самых интересных и многообещающих применений ИИ», — говорит Гомес-Бомбарелли. “Другие применения ИИ имеют больше недостатков и двусмысленности. ИИ для науки призван обеспечить лучшее будущее во времени”.

От экспериментов к моделированию

Гомес-Бомбарелли вырос в Испании и с раннего возраста тяготел к физическим наукам. В 2001 году он выиграл олимпиаду по химии, что позволило ему начать академическую деятельность по химии, которую он изучал, будучи студентом колледжа своего родного города, Университета Саламанки. Гомес-Бомбарелли продолжил работу над докторской диссертацией, где исследовал функцию химических веществ, повреждающих ДНК.

«Моя докторская диссертация началась с экспериментов, а затем примерно на полпути меня укусила ошибка моделирования и информатики», — говорит он. “Я начал моделировать те же химические реакции, которые измерял в лаборатории. Мне нравится, как программирование организует ваш мозг; это казалось естественным способом организовать мышление. Программирование также гораздо менее ограничено тем, что вы можете делать руками или с помощью научных инструментов”.

Затем Гомес-Бомбарелли отправился в Шотландию на постдокторантуру, где изучал квантовые эффекты в биологии. Благодаря этой работе он связался с Аланом Аспуру-Гузиком, профессором химии Гарвардского университета, к которому он присоединился в качестве своего следующего постдока в 2014 году.

«Я был одним из первых, кто применил генеративный искусственный интеллект в химии в 2016 году, и я был в первой команде, которая использовала нейронные сети для понимания молекул в 2015 году», — говорит Гомес-Бомбарелли. «Это были первые дни глубокого обучения науки».

Гомес-Бомбарелли также начал работать над отказом от ручных частей молекулярного моделирования, чтобы проводить более высокопроизводительные эксперименты. В итоге он и его сотрудники провели сотни тысяч расчетов с различными материалами, обнаружив сотни многообещающих материалов для испытаний.

После двух лет работы в лаборатории Гомес-Бомбарелли и Аспуру-Гузик основали компанию по расчету материалов общего назначения, которая в конечном итоге сосредоточилась на производстве органических светодиодов. Гомес-Бомбарелли присоединился к компании на постоянной основе и называет это самым трудным делом, которое он когда-либо делал в своей карьере.

«Было потрясающе сделать что-то осязаемое», — говорит он. “Кроме того, увидев, как Аспуру-Гузик руководит лабораторией, я не захотел становиться профессором. Мой отец был профессором лингвистики, и я подумал, что это приятная работа. Потом я увидел Аспуру-Гузика с группой из 40 человек, и он был в разъездах 120 дней в году. Это было безумие. Я не думал, что во мне есть такая энергия и творческий потенциал”.

В 2018 году Аспуру-Гузик предложил Гомесу-Бомбарелли подать заявку на новую должность на факультете материаловедения и инженерии Массачусетского технологического института. Но из-за своих опасений по поводу работы на факультете Гомес-Бомбарелли пропустил срок. Аспуру-Гузик столкнулся с ним в его кабинете, стукнул руками по столу и сказал: «Вам нужно подать заявку на это». Этого было достаточно, чтобы Гомес-Бомбарелли составил официальное заявление.

К счастью, в своем стартапе Гомес-Бомбарелли потратил много времени на размышления о том, как получить выгоду от открытия вычислительных материалов. По его словам, во время собеседования его привлекла энергия и дух сотрудничества в Массачусетском технологическом институте. Он также начал ценить исследовательские возможности.

«Все, чем я занимался в качестве постдока и в компании, должно было быть частью того, чем я мог заниматься в Массачусетском технологическом институте», — говорит он. “Я производил продукты и до сих пор могу этим заниматься. Внезапно моя вселенная работы стала подмножеством этой новой вселенной вещей, которые я мог исследовать и делать”.

Прошло девять лет с тех пор, как Гомес Бомбарелли присоединился к Массачусетскому технологическому институту. Сегодня его лаборатория сосредоточена на том, как состав, структура и реакционная способность атомов влияют на характеристики материала. Он также использовал высокопроизводительное моделирование для создания новых материалов и помогал разрабатывать инструменты для объединения глубокого обучения с физическим моделированием.

«Физическое моделирование делает данные и алгоритмы искусственного интеллекта тем лучше, чем больше данных вы им предоставляете», — говорит Гомес Бомбарелли. «Между ИИ и симуляциями существуют всевозможные полезные циклы».

Исследовательская группа, которую он создал, занимается исключительно вычислительной деятельностью — они не проводят физические эксперименты.

«Это благословение, потому что мы можем обладать огромным потенциалом и делать множество вещей одновременно», — говорит он. “Мы любим работать с экспериментаторами и стараемся быть с ними хорошими партнерами. Нам также нравится создавать вычислительные инструменты, которые помогают экспериментаторам оценивать идеи, исходящие от ИИ”.

Гомес-Бомбарелли также по-прежнему сосредоточен на реальном применении изобретенных им материалов. Его лаборатория тесно сотрудничает с компаниями и организациями, такими как Программа промышленных связей Массачусетского технологического института, чтобы понять материальные потребности частного сектора и практические препятствия коммерческого развития.

Ускорение науки

Поскольку ажиотаж вокруг искусственного интеллекта резко возрос, Гомес-Бомбарелли стал свидетелем зрелости этой области. Такие компании, как Meta, Microsoft и DeepMind от Google, теперь регулярно проводят моделирование на основе физики, напоминающее то, над чем он работал еще в 2016 году. В ноябре Министерство энергетики США запустило миссию Genesis, направленную на ускорение научных открытий, национальную безопасность и энергетическое доминирование с использованием искусственного интеллекта.

«ИИ для моделирования прошел путь от чего-то, что, возможно, могло бы сработать, до консенсусной научной точки зрения», — говорит Гомес-Бомбарелли. “Мы находимся на переломном этапе. Люди думают на естественном языке, мы пишем статьи на естественном языке, и оказывается, что эти большие языковые модели, освоившие естественный язык, открыли возможность ускорить науку. Мы видели, что масштабирование работает для моделирования. Мы видели, что масштабирование работает для языка. Теперь мы увидим, как масштабирование работает для науки”.

Когда он впервые приехал в Массачусетский технологический институт, Гомес-Бомбарелли говорит, что он был поражен тем, насколько неконкурентными были отношения между исследователями. Он пытается привнести такое же позитивное мышление в свою исследовательскую группу, состоящую примерно из 25 аспирантов и постдоков.

«Мы естественным образом превратились в действительно разнородную группу с разным набором менталитетов», — говорит Гомес-Бомбарелли. “У каждого есть свои карьерные устремления, сильные и слабые стороны. Выяснять, как помочь людям стать лучшими версиями самих себя, это весело. Теперь я стал тем, кто настаивает на том, чтобы люди подали заявления на преподавательские должности после установленного срока. Думаю, я передал эту эстафету”.