Cercetătorii din domeniul inteligenței artificiale (AI) au creat un sistem capabil să desfășoare cercetare autonomă în astrobiologie. Sistemul colaborativ a generat deja peste 100 de ipoteze privind originile vieții în Univers, relatează prestigioasa revistă Nature.
Numit AstroAgents, sistemul este compus din opt „agenți AI” care analizează date și generează ipoteze științifice. Acesta se alătură unui set tot mai mare de instrumente AI concepute să automatizeze procesul științific, de la citirea literaturii de specialitate, la formularea ipotezelor și chiar redactarea articolelor.
Creatorii instrumentului spun că îl vor folosi pentru a analiza mostrele pe care NASA intenționează să le aducă de pe Marte. Agenții vor ajuta la stabilirea existenței sau nu a unor molecule organice care ar putea indica viață trecută sau prezentă. Cercetătorii au prezentat AstroAgents pe 27 aprilie, la Conferința Internațională privind Reprezentările Învățării, desfășurată în Singapore.
„Ne ajută să înțelegem mai bine cum se formează moleculele în spațiu, cum se formează din viața de pe Pământ și cum se conservă, precum și ce semne specifice ar trebui să căutăm”, explică Denise Buckner, astrobiolog la NASA Goddard Space Flight Center, Maryland, coautoare a unui preprint care descrie sistemul AstroAgents.
Agenți AI care gândesc (aproape) ca un om de știință
Instrumentul AstroAgents este un exemplu de inteligență artificială agentică, o abordare în care sisteme bazate pe modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) sunt concepute nu doar pentru a răspunde la întrebări, ci pentru a acționa ca participanți activi în procese de cercetare.
Acești agenți decid singuri ce pași trebuie urmați, analizează rezultatele, își ajustează strategiile și propun ipoteze noi. Apariția lor a alimentat dezbateri aprinse despre cât de originale pot fi ideile generate de AI și despre ce mai înseamnă, în acest context, „noutatea” științifică.
Un exemplu notoriu este sistemul AI dezvoltat de Google și lansat în februarie, care a formulat posibile tratamente pentru boli hepatice și a emis ipoteze privind rezistența la antimicrobiene. Dar aplicarea unui astfel de AI în domeniul astrobiologiei este o noutate, spune Michael Wong, cercetător la Laboratorul Carnegie pentru Pământ și Planete din Washington, D.C.
Planificatorul decide singur ce va studia fiecare
Pentru a modela comportamentele fiecărui „agent”, cercetătorii configurează LLM-ul cu roluri specifice: un „analist de date” caută tipare relevante, un „planificator” decide ce sarcini să delege altor „oameni de știință virtuali”, iar un „critic” evaluează ipotezele și oferă sugestii de îmbunătățire. Aceste cicluri de analiză se repetă, rafinând constant rezultatele.
Distribuirea inteligentă a sarcinilor între agenți specializați este ceea ce face AstroAgents inovator, susține Amirali Aghazadeh, informatician la Georgia Tech și coautor al studiului.
„Am observat că, din cauza complexității datelor, e mai eficient ca sarcinile să fie împărțite între mai mulți oameni de știință virtuali. Planificatorul decide singur ce va studia fiecare, e un pic ca magia sistemului”, explică el.
O avalanșă de ipoteze
Cercetătorii au testat două LLM-uri pentru a alimenta sistemul AstroAgents: Claude Sonnet 3.5 și Gemini 2.0 Flash. Fiecărui sistem i s-au oferit date de spectrometrie de masă provenite de la opt meteoriți și zece mostre de sol de pe Pământ, din locuri precum Antarctica și deșertul Atacama. Au urmat zece cicluri succesive de rafinare a rezultatelor.
Rezultatul? Gemini a generat 101 ipoteze, Claude – 48. Printre cele mai interesante se numără ideea că anumite molecule terestre ar putea servi drept biomarkeri pentru viață, sau că un grup de molecule organice din doi meteoriți s-ar fi format prin același proces chimic.
Cercetătoarea Tara Buckner a analizat ipotezele și a considerat 36 dintre cele generate de Gemini drept plauzibile, iar 24, originale. Niciuna dintre ipotezele lui Claude nu a fost complet originală, dar au fost mai clare și cu mai puține erori.
Poate AI-ul să descopere viață?
Buckner este impresionată de capacitatea sistemului de a genera rapid ipoteze și de a descifra grafice extrem de complexe, care pot conține sute de mii de molecule.
„Face un pas dincolo de ceea ce poate face un om”, spune ea. Cercetătoarea așteaptă cu interes să folosească AI-ul pentru analizarea mostrelor marțiene ce vor fi aduse pe Pământ de o misiune NASA în anii 2030. „Acele mostre ne-ar putea ajuta să înțelegem dacă există sau nu indicii de viață pe Marte”.
Totuși, Michael Wong este mai rezervat. El subliniază că ipotezele au fost evaluate de o singură persoană și consideră că ar fi fost nevoie de un consens științific mai larg. În schimb, Aghazadeh e convins că acesta e doar începutul.
„Abia începem. Zgâriem doar suprafața. În drumul spre înțelegerea originii vieții, AI-ul agentic va juca un rol esențial”. a declarat acesta.
