近年 AI 技術(shù)發(fā)展引發(fā)投資熱潮，不少企業(yè)都想分一杯羹，但 AI 力量不限於寫文、聊天或造圖。其實(shí) AI 已默默幫助科學(xué)家突破技術(shù)瓶頸，在科學(xué)研究取得數(shù)項(xiàng)重大成果，甚至破解一道核聚變發(fā)電的難題，改變?nèi)w人類未來。
破解蛋白質(zhì)摺疊結(jié)構(gòu)
2014 年被 Google 收購的英國 AI 技術(shù)企業(yè) DeepMind，當(dāng)年曾經(jīng)以 AI 圍棋機(jī)械人 AlphaGo 聞名國際，如今研發(fā)的 AI 工具再不限於研究棋局，反倒為科學(xué)研究帶來突破。國際科學(xué)雜誌 New Scientist 報(bào)道，其中以 DeepMind 在蛋白質(zhì)摺疊領(lǐng)域的成就最為驚人。
蛋白質(zhì)摺疊（Protein folding）是持續(xù)數(shù)十年的科學(xué)界難題，研究員通常要花費(fèi)數(shù)年時(shí)間，才能透過氨基酸的序列拆解單一蛋白質(zhì)的摺疊結(jié)構(gòu)。然而，去年 DeepMind 宣告，AI 研究工具 AlphaFold 僅用 18 個(gè)月，便成功預(yù)測幾乎所有已知科學(xué)蛋白質(zhì)的摺疊結(jié)構(gòu)，目前正在按已知蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練 AlphaFold 預(yù)測未拆解的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。
有關(guān)蛋白質(zhì)研究的突破，已經(jīng)幫助研究人員在其他領(lǐng)域取得進(jìn)展，例如研究瘧疾新療法、製造分解塑料廢料的酵素。DeepMind 電腦科學(xué)家 Pushmeet Kohli 預(yù)告，更多突破即將出現(xiàn)，從預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)開始，研究人員轉(zhuǎn)向研究蛋白質(zhì)動態(tài)、加速蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，以及理解蛋白質(zhì)突變的影響，特別是與癌癥相關(guān)的突變。
研發(fā)未來新藥物
研發(fā)新藥物通常要收集多項(xiàng)數(shù)據(jù)，包括實(shí)驗(yàn)結(jié)果、電腦模擬、掃描、臨床試驗(yàn)和健康記錄等，隨著監(jiān)管愈來愈嚴(yán)格，要收集這些數(shù)據(jù)的時(shí)間和成本正在增加。但倫敦瑪麗皇后大學(xué)生物訊息學(xué)教授 Conrad Bessant 表示，幾個(gè)研究計(jì)劃正使用 AI 技術(shù)幫助，例如分析大量雜亂的數(shù)據(jù)組，或者透過 AI 撰寫代碼，甚至使用生成式 AI 產(chǎn)生分子結(jié)構(gòu)，用以針對特定疾病。
改善機(jī)器性能有助減排
在應(yīng)對全球氣候危機(jī)上，AI 正參與研發(fā)更節(jié)能的汽車、電腦，甚至風(fēng)力發(fā)動機(jī) —— 巴黎理工學(xué)院最近使用 AI 確保發(fā)動機(jī)自動調(diào)節(jié)角度，以應(yīng)對風(fēng)向改變，將電力產(chǎn)出提高 0.3%。這數(shù)字看來微不足道，但若然在全球應(yīng)用，電力足以供應(yīng)約 170 萬個(gè)英國家庭。 DeepMind 還開發(fā) AI 以改善標(biāo)準(zhǔn)電腦任務(wù)的效率，如提高矩陣乘法（Matrix Multiplication）效率多達(dá) 20%，加快排序算法（Sorting Algorithms）最多 70%。同樣看似是微不足道，但兩項(xiàng)任務(wù)每天在全球電腦執(zhí)行數(shù)萬億次，這些突破有助人類減少電腦運(yùn)算的碳排放。 Facebook 母公司 Meta 亦利用 AI 研發(fā)製造混凝土的新流程，可減少 40% 碳排放，因應(yīng)混凝土佔(zhàn)全球碳排 8%，這突破同樣可為對抗氣候變化起到巨大作用。
突破核聚變的技術(shù)瓶頸？
目前所有核電廠產(chǎn)生的能量，都是建基於核裂變反應(yīng)，研究人員向來期望在核聚變研究取得突破，讓人類掌握太陽產(chǎn)生熱能的原理，讓「人造太陽」帶來取之不盡的能源，但背後的研究極具挑戰(zhàn)。 全球最大型核聚變裝置「托卡馬克」（Tokamak）反應(yīng)堆，採用磁約束聚變（Magnetic Confinement）原理設(shè)計(jì)，以極高速度和溫度把原子核融合，但過程產(chǎn)生熱力比太陽還要高。要精確快速地控制多個(gè)磁線圈，以壓縮極高溫的等離子體成為受限制形狀，以防觸碰機(jī)器壁面而引發(fā)災(zāi)難，仍然是科學(xué)家無法突破的技術(shù)瓶頸。 目前 AI 已經(jīng)為突破瓶頸帶來曙光，其中一道曙光，就來自去年 DeepMind 與瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院（Swiss Federal Institutes of Technolog）的合作，以建立能夠控制 19 個(gè)磁線圈的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，並將托卡馬克內(nèi)的等離子體塑造成不同形狀，有望為人類掃除實(shí)現(xiàn)核聚變發(fā)電的一大障礙。
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