Algoritmi i krijuar nga shkenca në ruajtjen e studimeve të vjetra

Kur Alexander Fleming zbuloi për herë të parë penicilinën, ai i botoi gjetjet e tij në një punim shkencor. Ai që u ul kryesisht i palexuar për një dekadë, derisa një shkencëtar tjetër e gjeti atë dhe i vuri në provë zbulimet e Fleming-ut, duke ndryshuar botën në proces. Fakti është se ekziston një sasi e pamendueshme e kërkimit shkencor të botuar atje. Shkencëtarët mund të shpresojnë të kuptojnë plotësisht një pjesë të vogël të tij. Kjo do të thotë se mund të mungonin disa zbulime vërtet shkatërruese të Tokës. Për të zgjidhur këtë pyetje, një ekip studiuesish pyeti veten: A mund të zbulojë inteligjenca artificiale gjatë hulumtimit për të gjetur përparimet që njerëzit nuk munden?  Përgjigja është një ëndërrues po.

Në çdo fushë kërkimore ka 100 vjet literaturë të së kaluarës për kërkime, dhe çdo javë dhjetëra studime të tjera dalin.

Kështu që Tshitoyan dhe ekipi i tij u kthyen në mësimin e makinerive, konkretisht një teknologji e njohur si përpunimi i gjuhës natyrore (NLP). Sa herë që përdorni Google Translate ose kërkoni Siri për udhëzime, po përfitoni nga NLP. Kjo  ndihmon kompjuterët të lexojnë, deshifrojnë dhe kuptojnë gjuhën e njeriut. Një nga përparimet më të mëdha në NLP ka qenë në ngulitjet e fjalëve.  Një makinë mëson përdorimin ose kuptimin e një fjale të bazuar në një larmi dimensionesh individuale, duke përfshirë fjalët që zakonisht shfaqen pranë. Në thelb, ajo deshifron kuptimin nga marrëdhëniet e fjalëve me njëri-tjetrin.

Njerëzit e bëjnë këtë gjatë gjithë kohës. Nëse dëgjoni fjalën “të tepërta” sa herë që dikush përdor dy sinonime për të përshkruar një gjë, përfundimisht do të mësoni se kjo do të thotë diçka si “përsëritëse” ose “e panevojshme”. Po kështu, me siguri do të kuptoni se ajo ka një konotacion negativ, dhe madje mund të filloni të kuptoni se kjo nënkupton gjëra pak më të ndryshme në varësi të faktit nëse tema është gramatikë. Pastaj, ata e lënë algoritmin të kandidojë, pa ndonjë ndërhyrje shtesë njerëzore dhe madje as trajnime shkencore.

Potenciali i parealizuar

Algoritmi menjëherë demonstroi një kuptim të thellë të hulumtimit, pa i thënë asgjë rreth shkencës së materialeve, ai mësoi koncepte si tabela periodike dhe struktura kristalore e metaleve. Kjo vuri në dukje potencialin e teknikës. Por ndoshta gjëja më interesante që kuptuam është, ju mund ta përdorni këtë algoritëm për të adresuar boshllëqet në hulumtimin e materialeve, gjëra që njerëzit duhet të studiojnë, por nuk i keni studiuar deri më tani.

Kjo ishte gjëja me të vërtetë e jashtëzakonshme në lidhje me këtë eksperiment. Duke analizuar vetëm ngjashmërinë midis fjalëve të ndryshme dhe fjalës “termoelektrik”, algoritmi ishte në gjendje të identifikonte materiale të reja termoelektrike. Ky është një material që mund të shndërrojë në mënyrë efikase nxehtësinë në energji elektrike. Dhe  shpreson të jetë i sigurt, i lirë dhe i lehtë për t’u prodhuar. Ekipi mori 10 materialet më të mira që algoritmi parashikoi të ishin kandidatë të mirë termoelektrikë dhe u zhvilluan llogaritjet për të përcaktuar faktorin e tyre të energjisë – në thelb, sa energji mund të gjeneronin. Të gjithë ata kishin më shumë se faktorët e fuqisë mesatare, dhe tre të parët ishin në ose mbi përqindjen 95 të materialeve të njohura termoelektrike.

Algoritmi

Për të parë nëse algoritmi mund të kishte bërë zbulime materiale që janë bërë nga shkencëtarët aktualë, ata e ushqyen atë studime që ishin të paktën disa dekada të vjetra. Përsëri, një numër i konsiderueshëm i parashikimeve të tij u shfaqën në studime të mëvonshme dhe një pjesë e vogël ishin zbuluar në vitet ndërhyrëse.

Ky studim tregon se nëse ky algoritëm do të ishte krijuar më herët, disa materiale mund të ishin zbuluar në mënyrë të imagjinueshme vite më parë.

Studiuesit kanë lëshuar 50 materialet më të larta termoelektrike që algoritmi parashikoi, së bashku me fjalët embeddings në mënyrë që studiuesit e tjerë të mund të përdorin punën e tyre. Tjetra, ekipi dëshiron të krijojë një motor kërkimi që mund ta bëjë më të lehtë kërkimin e abstrakteve shkencore për këto marrëdhënie të reja. Nuk ndodh çdo ditë, por ndonjëherë kur makinat dhe njerëzit punojnë së bashku, vërtet mund të vijnë gjëra të mëdha.