26 września na Uniwersytecie Tokijskim odbyło się sympozjum organizowane przez Japan Science and Technology Agency (JST) – CREST „Measurement Informatics Symposium 2026”. Wydarzenie to wyraźnie pokazało, że stoimy na progu największej transformacji metodologii naukowej XXI wieku. Połączenie generatywnej AI z zaawansowanymi systemami pomiarowymi, takimi jak uruchomiony w 2024 roku w Sendai synchrotron NanoTerasu, zamyka pętlę sprzężenia zwrotnego w eksperymentach naukowych. Przechodzimy od automatyzacji prostej analizy danych do automatyzacji samego procesu odkrywania wiedzy.

Nowa era fizyki materiałowej: Synchrotron NanoTerasu i sztuczna inteligencja

Japońskie instytuty badawcze, zaprezentowały nowatorskie podejście do pracy z tomografią rentgenowską. Wykorzystując synchrotron NanoTerasu, naukowcy są w stanie wglądać w mikrostrukturę materiałów z dotąd niespotykaną precyzją.

Prawdziwym przełomem jest jednak integracja tych pomiarów z modelami generatywnej sztucznej inteligencji. Generatywna AI nie pełni już tylko roli pasywnego narzędzia kalkulacyjnego – staje się aktywnym partnerem badawczym.

Od czujnika do autonomicznego sterowania: Jak działa zamknięta pętla badawcza?

Tradycyjny model naukowy bazował na wielostopniowym, manualnym procesie:

Podczas sympozjum JST przedstawiono systemy, które dynamicznie przełamują ten schemat.

Nowy model pętli badawczej wygląda następująco:

1. Autonomiczna rejestracja i wsparcie w sterowaniu

Jeden z zaprezentowanych systemów automatycznie rejestruje warunki eksperymentalne i wyniki w ustrukturyzowanej formie. Przekształcenie procedur na format zrozumiały dla dużych modeli językowych (LLM) pozwala sztucznej inteligencji nie tylko sugerować parametry kolejnych prób, ale w przyszłości również bezpośrednio sterować aparaturą pomiarową.

2. Przewidywanie właściwości i interpretacja struktury

Drugi zespół rozwija modele AI dedykowane przewidywaniu rozkładu właściwości materiałów oraz ich autonomicznej interpretacji przestrzennej.

Wirtualne eksperymenty i personalizowane modele LLM dla naukowców

Współczesna fizyka eksperymentalna wymaga ogromnych nakładów czasu i energii. Generatywne AI pozwala znacząco ograniczyć te zasoby poprzez tworzenie symulacji i wirtualnych eksperymentów.

• Predykcja dynamiczna: Na podstawie ograniczonej liczby trójwymiarowych obrazów rentgenowskich modele potrafią generować prognozy zachowania materiału pod wpływem obciążenia lub upływu czasu.
• Personalizowany LLM naukowca: Wyjątkowo intrygującym projektem zaprezentowanym w Tokio jest wyspecjalizowany model LLM odzwierciedlający indywidualny styl myślenia konkretnego badacza – jego wiedzę, unikalne doświadczenie oraz heurystykę podejmowania decyzji.

Automatyzacja procesu odkrywania wiedzy – co to oznacza dla przyszłości nauki?

Przez lata rola AI w nauce sprowadzała się do odsiewania szumu i szybkiego przetwarzania zbiorów danych. Obserwowana obecnie zmiana sięga znacznie głębiej.

Gdy generatywna AI zaczyna uczestniczyć w decydowaniu o tym, jakie dane należy zebrać w następnej kolejności, przestajemy automatyzować jedynie powtarzalne czynności. Zaczynamy automatyzować kluczowy fragment metody naukowej, czyli wyciąganie wniosków i stawianie hipotez.

Integracja infrastruktury badawczej, jak NanoTerasu, z zaawansowaną algorytmiką AI wyznacza kierunek, w którym cykl odkryć naukowych przyspieszy wykładniczo.

Chcesz reklamować się na ChatGPT? Napisz!