20/11/2020

Quay về trang chính

Khám phá khoa học phải được định nghĩa lại. Lượng tử và AI có thể giúp

Để đẩy nhanh tiến độ và giải quyết các thách thức toàn cầu hiệu quả hơn nhiều, chúng ta cần một phương pháp khoa học mới. Trí tuệ nhân tạo sẽ "đóng vòng lặp" trong khám phá khoa học. Những nỗ lực của con người là cần thiết cho toàn bộ - chúng ta cần nhiều hơn nữa cái gọi là “cộng đồng khám phá”, cộng tác chia sẻ tri thức và chúng phải đa dạng về bản chất. COVID-19 là một cú đấm đột phá. Phản ứng của chúng tôi? Lớn nhất là điên cuồng, giống như con nai bị mắc vào đèn pha. Các nhà nghiên cứu đang chạy đua để tìm ra một loại vắc-xin, khi chúng tôi tạm dừng ở chế độ khóa. Nhưng quá trình phát hiện ra ma túy kéo dài và tốn kém, giống như quá trình khám phá và thiết kế bất kỳ vật liệu quan trọng nào để chống lại các vấn đề tồn tại. Nhưng những vấn đề này đang chồng chất lên nhau: đại dịch, biến đổi khí hậu, kháng thuốc kháng sinh, an ninh lương thực, thách thức mạng, thịnh vượng kinh tế chia sẻ, v.v. Chúng ta khẩn cấp cần thay đổi cách tiếp cận truyền thống của mình đối với khoa học. Làm cách nào để theo dõi Hội nghị thượng đỉnh về những người tiên phong thay đổi? Chúng ta có một cơ hội thay đổi hiếm hoi và ngày càng thu hẹp để xây dựng một thế giới tốt đẹp hơn sau đại dịch. Cuộc họp khai mạc của Diễn đàn Kinh tế Thế giới sẽ quy tụ các nhà lãnh đạo của các doanh nghiệp mới nổi, doanh nhân xã hội và các nhà đổi mới khác để thảo luận về cách khơi dậy và mở rộng quy mô thay đổi có ý nghĩa. Để theo dõi Hội nghị với tư cách cá nhân, bạn có thể trở thành người đăng ký kỹ thuật số tại đây. Với tư cách là một công ty, bạn có thể tham gia hội nghị bằng cách trở thành thành viên của Cộng đồng các nhà vô địch mới của chúng tôi. Trong nhiều thế kỷ, chúng tôi đã nghiên cứu khoa học theo cách tuyến tính: một vấn đề đưa ra giả thuyết, tiếp theo là một mô hình và một thử nghiệm. Nếu kết quả là thất bại, quá trình sẽ bắt đầu lại và các lần lặp lại có thể mất nhiều năm. Và nó đã đưa chúng tôi đi xa; đó là cách chúng tôi đã phát triển chất dẻo tốt hơn, tấm pin mặt trời hiệu quả hơn và vật liệu tổng hợp nhẹ hơn nhưng bền hơn cho máy bay hiện đại. Nhưng thế giới đang thay đổi nhanh chóng; để giải quyết những thách thức toàn cầu ngày nay với tốc độ và hiệu quả mà họ yêu cầu, chúng ta cần một cách mới để làm khoa học. Khoa học vốn là một quá trình sáng tạo; các nhà khoa học không ngừng mở rộng trí tưởng tượng của mình để khám phá những thiết kế thuốc và hóa chất mới. Nhưng bộ não con người có giới hạn của nó. Rốt cuộc, có nhiều thiết kế khả thi của một phân tử hơn là những nguyên tử trong vũ trụ. Không ai có thể sàng lọc tất cả chúng để đưa ra phương án tốt nhất. Tin tốt là chúng ta có những thành phần để cung cấp cho khoa học - hoặc giới hạn của bộ não chúng ta - một sự thúc đẩy: công nghệ máy tính tiên tiến và tài năng. Thách thức thực sự là áp dụng chúng một cách chiến lược, trong cả khu vực công và tư nhân. Hình ảnh: Nghiên cứu của IBM Giúp khoa học xác định một con đường mới Thế giới đang chứng kiến ​​một cuộc cách mạng về tin học. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nâng cao khả năng tính toán truyền thống và có thể sớm thúc đẩy các máy tính lượng tử mới nổi: chính những cỗ máy có thể cho phép chúng ta giải quyết một số vấn đề lớn nhất của thế giới. Chúng có thể được truy cập từ mọi nơi trên hành tinh thông qua một đám mây lai. Ngày càng có nhiều công ty và phòng thí nghiệm đang sử dụng AI, có mạng lưới thần kinh sâu có thể trích xuất kiến ​​thức khoa học ở quy mô lớn từ tất cả các tài liệu được xuất bản về một chủ đề cụ thể. Giả sử một nhà khoa học cần tạo ra một chất xúc tác mới cho phân bón nhân tạo tốt hơn. Thay vì cố gắng xác định cấu trúc hóa học của chất xúc tác một cách mù quáng, AI trước tiên sẽ sàng lọc qua vô số bằng sáng chế, tài liệu học thuật và các ấn phẩm khác để xem những gì đã được thực hiện về chủ đề này. Tiếp theo, AI sẽ tự động tạo ra các giả thuyết dựa trên dữ liệu mà nó tìm thấy, để mở rộng việc tìm kiếm các thiết kế phân tử mới. Dựa trên giả thuyết hứa hẹn nhất, máy tính hiệu suất cao và máy tính lượng tử sẽ mô phỏng một phân tử mới. Công việc kỹ thuật số được thực hiện, mô phỏng sẽ được xác nhận hoặc bác bỏ trong các thử nghiệm phòng thí nghiệm ngày càng tự chủ. Cuối cùng, AI sẽ đánh giá kết quả, xác định các điểm bất thường và rút ra kiến ​​thức mới. Các câu hỏi mới sẽ xuất hiện và vòng lặp sẽ tiếp tục. Để thay đổi mô hình khám phá khoa học, chúng ta cần cho phép AI, đám mây lai và - cuối cùng - điện toán lượng tử hội tụ. Chúng tôi cũng cần một thành phần thứ hai - các loại hợp tác khoa học mới hoặc 'cộng đồng khám phá' - được thêm vào hỗn hợp. Chúng ta sẽ đạt được gì? Một phương pháp khoa học cấp tốc, phù hợp để xúc tác các biến đổi lớn trong khoa học, với tốc độ và tự động hóa chưa từng có. Chúng tôi có thể thiết kế các vật liệu mới nhanh hơn bao giờ hết, tác động đến tất cả các khía cạnh của cuộc sống của chúng tôi - từ chăm sóc sức khỏe đến sản xuất, nông nghiệp và hơn thế nữa. Lần đầu tiên, việc khép lại vòng lặp trong khám phá khoa học dường như là một khả năng rất thực tế và sắp xảy ra. Khi điều đó xảy ra, chúng ta sẽ đạt được ước mơ tiến bộ khoa học là một quá trình tự hành và không bao giờ kết thúc. Sự cần thiết của các cộng đồng khám phá mới Nhưng không chỉ công nghệ sẽ thúc đẩy cấp độ khám phá mới này; mọi người cũng vậy. Thế giới đang tràn ngập tài năng và sự sáng tạo của hàng triệu nhà khoa học trải rộng khắp các học viện và ngành công nghiệp, những người không nên giải quyết nhiều cuộc khủng hoảng toàn cầu mà họ phải đối mặt một cách độc lập. Thật vậy, không một công ty hay phòng thí nghiệm đại học nào có thể tự mình vượt qua đại dịch. Các hợp tác công-tư trong nước và quốc tế chia sẻ kiến ​​thức, dữ liệu và công nghệ mới nhất, đẩy nhanh quá trình khám phá. Nhu cầu của chúng tôi về nhiều hơn trong số họ chưa bao giờ lớn hơn. Chúng cũng cần phải đa dạng. Trong khoa học, các vấn đề có thể lớn và phức tạp, hoặc nhỏ và tập trung hơn. Ví dụ: CERN (Tổ chức Nghiên cứu Hạt nhân Châu Âu) yêu cầu một cộng đồng phối hợp sâu rộng với các nhà khoa học từ 42 quốc gia để thực hiện khoảng hai triệu thí nghiệm mỗi ngày trên khoảng 170 phòng thí nghiệm - và đó chỉ dành cho khoa học đến từ Máy va chạm Hadron Lớn. Chưa hết, khoa học ngày càng cởi mở hơn, với việc các nhà nghiên cứu từ khu vực tư nhân và nhà nước ngày càng chia sẻ nhiều giấy tờ, thí nghiệm, dữ liệu, kết quả và nguồn lực. Một ví dụ thành công về một cộng đồng khám phá mới, nhỏ hơn như vậy là Tổ hợp Máy tính Hiệu suất Cao COVID-19. Là sự hợp tác của 87 đối tác từ các học viện, ngành công nghiệp và các phòng thí nghiệm quốc gia, nó đã cấp cho các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới, những người đang chống lại đại dịch hiện nay quyền truy cập vào siêu máy tính. Các đối tác trong ngành thường là đối thủ, nhưng không phải trong nỗ lực vắc-xin coronavirus hiện nay. Mọi thành viên của Hiệp hội đều thống nhất với nhau bởi một mục tiêu chung: đẩy nhanh việc tìm kiếm phương pháp điều trị hoặc vắc xin mới chống lại COVID-19. Lợi ích của việc cộng tác là tốc độ và độ chính xác cao hơn; trao đổi ý tưởng và dữ liệu tự do hơn; và toàn quyền truy cập vào công nghệ tiên tiến. Tóm lại, nó thúc đẩy sự đổi mới và hy vọng có nghĩa là đại dịch sẽ bị ngăn chặn nhanh hơn so với cách khác. Nhưng thiết kế material design không phải là giới hạn.
Nguồn bài