Potrzebujesz wsparcia w analizie danych, przygotowaniu publikacji naukowej lub pracy naukowej? A może analizę – badanie – raport w tym lub podobnym temacie? Nasz zespół ekspertów pomoże Ci przekuć Twoje badania w solidne, merytoryczne opracowanie. Skontaktuj się z nami, aby omówić Twój projekt.

TLDR; czyli esencja w pięciu zdaniach

Google zaprezentowało system sztucznej inteligencji, który automatycznie tworzy i udoskonala oprogramowanie naukowe na poziomie ludzkiego eksperta. System ten, łącząc duży model językowy z inteligentnym algorytmem przeszukiwania (Tree Search), systematycznie eksploruje miliony możliwych rozwiązań, aby znaleźć te o najwyższej jakości. Jego skuteczność jest niezwykła: w bioinformatyce odkrył 40 nowatorskich metod analizy danych, przewyższając najlepsze ludzkie osiągnięcia, a w epidemiologii stworzył 14 modeli prognozujących hospitalizacje COVID-19 lepiej niż oficjalne modele CDC. Działając w różnych dziedzinach, od neuronauki po analizę geoprzestrzenną, system ten nie tylko replikuje istniejące rozwiązania, ale także tworzy zupełnie nowe, łącząc pomysły z literatury naukowej. Ta technologia ma potencjał, aby zredukować czas potrzebny na odkrycia naukowe z miesięcy lub lat do zaledwie kilku dni, co zwiastuje rewolucyjne przyspieszenie w nauce.

Dlaczego ten temat jest ważny?

Postęp naukowy to często żmudny i powolny proces. Za każdym przełomowym odkryciem, od stworzenia nowego leku po modelowanie zmian klimatycznych, kryje się niewidzialny silnik napędowy: oprogramowanie empiryczne. Jest to specjalistyczny kod, którego jedynym celem jest maksymalizacja mierzalnej metryki jakości – na przykład dokładności prognozy, dopasowania do danych obserwacyjnych czy efektywności analizy. Tworzenie tego oprogramowania to jeden z największych „wąskich gardeł” współczesnej nauki. Jest to proces powolny, kosztowny i w dużej mierze oparty na ludzkiej intuicji, doświadczeniu i metodzie prób i błędów. Naukowcy, ograniczeni czasem i zasobami, rzadko mają możliwość systematycznego przeszukiwania wszystkich alternatywnych podejść. W rezultacie, wiele potencjalnie lepszych, bardziej eleganckich lub wydajniejszych rozwiązań pozostaje nieodkrytych. Przełamanie tego impasu i zautomatyzowanie procesu tworzenia oprogramowania naukowego mogłoby uwolnić bezprecedensowy potencjał innowacyjny.

Architektura cyfrowego naukowca: jak działa nowy system AI?

Nowy system, zaprezentowany w badaniu przez naukowców z Google, to znacznie więcej niż prosty generator kodu. To autonomiczny agent, którego zadaniem jest systematyczne i inteligentne ulepszanie oprogramowania w celu rozwiązania konkretnego, mierzalnego problemu naukowego. Jego działanie opiera się na pętli iteracyjnego doskonalenia, napędzanej przez dwa kluczowe komponenty.

Mózg systemu: duży model językowy jako kreatywny programista

Sercem systemu jest duży model językowy (LLM), który pełni rolę niezwykle biegłego, ale i kreatywnego programisty. Zamiast generować kod od zera, jego głównym zadaniem jest „mutowanie” istniejącego rozwiązania – wprowadzanie w nim zmian, które mają na celu poprawę wyniku (metryki jakości). Te mutacje mogą być proste, jak zmiana parametru, lub niezwykle złożone, jak przepisanie całego fragmentu algorytmu w oparciu o nową koncepcję.

Strateg: przeszukiwanie drzewa jako inteligentny nawigator

Sama zdolność do generowania wariantów kodu to za mało. Wyzwaniem jest inteligentne poruszanie się po gigantycznej przestrzeni możliwych rozwiązań. Tutaj do gry wkracza algorytm przeszukiwania drzewa (Tree Search), inspirowany technologiami, które pokonały mistrzów świata w Go. Algorytm ten buduje drzewo, w którym każdy węzeł to inna wersja oprogramowania. Po każdej „mutacji” system ocenia nowo powstały kod. Na podstawie uzyskanych wyników algorytm decyduje, które gałęzie drzewa (czyli kierunki rozwoju kodu) są najbardziej obiecujące i zasługują na dalszą eksplorację, a które są ślepymi zaułkami. Pozwala to na efektywne i systematyczne poszukiwanie najlepszych rozwiązań.

Sekretna broń: integracja wiedzy zewnętrznej

Najbardziej rewolucyjnym elementem systemu jest jego zdolność do elastycznego integrowania wiedzy zewnętrznej. Systemowi można „podpowiedzieć” pomysły, dostarczając mu w formie instrukcji fragmenty artykułów naukowych, opisy istniejących metod czy nawet abstrakcyjne koncepcje wygenerowane przez inne systemy AI (np. Gemini Deep Research). LLM potrafi zinterpretować te pomysły i wykorzystać je do ukierunkowania procesu mutacji kodu. W ten sposób system nie błądzi po omacku, ale aktywnie korzysta ze skumulowanej wiedzy ludzkości, aby przyspieszyć odkrycie.

Dowody w praktyce: gdy AI przewyższa ludzkich ekspertów

Skuteczność systemu została przetestowana na szeregu niezwykle trudnych, rzeczywistych problemów naukowych z różnych dziedzin. Wyniki w wielu przypadkach przekroczyły najlepsze ludzkie osiągnięcia.

Bioinformatyka: przełom w analizie danych z pojedynczych komórek

Integracja danych z sekwencjonowania RNA pojedynczych komórek (scRNA-seq) to jedno z największych wyzwań współczesnej genomiki. System AI, mając za zadanie stworzenie najlepszego algorytmu, nie tylko odtworzył i ulepszył istniejące metody, ale także odkrył zupełnie nowe. W sumie wygenerował 40 nowatorskich rozwiązań, które przewyższyły wszystkie metody opublikowane do tej pory na publicznym leaderboardzie OpenProblems. Kluczem do sukcesu okazała się zdolność AI do rekombinacji pomysłów: system samodzielnie połączył zalety dwóch istniejących, ale różnych metod (ComBat i BBKNN), tworząc hybrydę o niespotykanej dotąd skuteczności.

Epidemiologia: lepsze prognozy niż oficjalne modele CDC

System został również wykorzystany do stworzenia modeli prognozujących liczbę hospitalizacji z powodu COVID-19 w USA. Działając w trybie retrospektywnym, dla każdego tygodnia prognozy system optymalizował i wybierał najlepszy model na podstawie danych z poprzednich sześciu tygodni. W efekcie, wygenerowany przez AI model „Google Retrospective” osiągnął wyższą dokładność niż oficjalny, zbiorczy model amerykańskiego Centrum Kontroli i Prewencji Chorób (CDC) oraz inne czołowe modele akademickie. Co więcej, system wygenerował 14 całkowicie nowych strategii prognostycznych, które również okazały się lepsze od modelu CDC.

Od neuronów po kosmos: sukcesy w kolejnych dziedzinach

System z powodzeniem zmierzył się również z innymi wyzwaniami:

• Analiza geoprzestrzenna: Stworzył oprogramowanie do segmentacji obrazów satelitarnych, osiągając wyniki przewyższające te z najnowszych publikacji naukowych.

• Neuronauka: Wygenerował modele do prognozowania aktywności neuronów w mózgu danio pręgowanego, które okazały się lepsze od wszystkich istniejących modeli, w tym skomplikowanych modeli wideo.

• Prognozowanie szeregów czasowych: Stworzył od zera ujednoliconą bibliotekę do prognozowania, która okazała się wysoce konkurencyjna w stosunku do najnowocześniejszych modeli fundamentalnych.

• Analiza numeryczna: Zbudował algorytm do rozwiązywania trudnych całek, z którymi nie radziła sobie standardowa, powszechnie używana biblioteka scipy.integrate.quad(). AI samodzielnie „odkryła” i zaimplementowała zaawansowaną technikę matematyczną (transformację Eulera), aby poradzić sobie z tym problemem.

Ku zautomatyzowanej nauce: rewolucyjne przyspieszenie na horyzoncie

Przedstawiony system to coś więcej niż tylko narzędzie do pisania kodu. To silnik do odkryć naukowych, zdolny do systematycznego eksplorowania ogromnej przestrzeni rozwiązań, hybrydyzacji istniejących pomysłów i tworzenia zupełnie nowych strategii. Jego zdolność do generowania rozwiązań na poziomie eksperckim w ciągu godzin lub dni – w zadaniach, które ludzkim zespołom zajmują miesiące lub lata – ma fundamentalne konsekwencje. Stoimy u progu rewolucyjnego przyspieszenia w tych dziedzinach nauki, w których postęp można mierzyć i optymalizować. To początek nowej ery, w której proces żmudnych prób i błędów zostanie w dużej mierze zautomatyzowany, pozwalając naukowcom skupić się na tym, co najważniejsze: zadawaniu właściwych pytań.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania

1. Czy ten system zastąpi naukowców?
   Nie, jego celem jest ich wzmocnienie. System automatyzuje jedną z najbardziej czasochłonnych części pracy naukowej – tworzenie i optymalizację oprogramowania. Uwalnia to czas naukowców, pozwalając im skupić się na zadaniach kreatywnych: formułowaniu hipotez, interpretacji wyników i projektowaniu eksperymentów. To raczej niezwykle potężny, autonomiczny asystent badawczy.

2. Czym ten system różni się od ChatGPT czy Gemini piszących kod na polecenie?
   Standardowe modele językowe generują kod w trybie „jednego strzału” – na podstawie pojedynczego polecenia. Opisany system działa w iteracyjnej pętli. Nieustannie modyfikuje i testuje kod, wykorzystując uzyskany wynik (metrykę jakości) jako sygnał do dalszych ulepszeń. Jest to proces optymalizacji, a nie jednorazowego generowania.

3. Skąd system czerpie „pomysły badawcze”?
   Mogą one pochodzić z różnych źródeł. Naukowcy mogą ręcznie „nakarmić” system, dostarczając mu streszczenia artykułów naukowych. System może też samodzielnie, z pomocą innych narzędzi AI (jak Gemini Deep Research), przeszukiwać literaturę i generować nowe, kreatywne koncepcje. Wreszcie, potrafi on analizować i rekombinować swoje własne, wcześniej wygenerowane, udane rozwiązania.

4. Czy ten system jest w stanie dokonywać odkryć w dziedzinach, gdzie nie ma jasnej „metryki jakości”?
   Obecna wersja systemu jest zaprojektowana do rozwiązywania tzw. „scorable tasks”, czyli zadań, w których postęp można jednoznacznie zmierzyć liczbą (np. błąd prognozy, dokładność klasyfikacji). Jest to jego fundamentalne założenie i ograniczenie. Nie nadaje się on do zadań o charakterze czysto eksploracyjnym lub teoretycznym, gdzie trudno zdefiniować obiektywną metrykę sukcesu.

5. Czy kod generowany przez ten system jest zrozumiały dla człowieka?
   Tak. Ponieważ system operuje na kodzie wysokiego poziomu (np. Python) i często modyfikuje istniejące, czytelne rozwiązania, jego wyniki są w pełni inspekcjonowalne przez ludzkich ekspertów. W badaniu naukowcy ręcznie weryfikowali, czy wygenerowane rozwiązania faktycznie implementują pożądane strategie, co potwierdza ich czytelność i zgodność z intencjami.