Искусственный интеллект все глубже проникает в науку, меняя то, как человечество решает сложные задачи. Один из самых ярких примеров — AlphaFold, система, которая предсказывает структуру белков с точностью, близкой к экспериментальной. Если раньше на расшифровку одного белка уходили годы, теперь это делается за часы. Третья версия алгоритма от DeepMind еще мощнее: она не только предсказывает форму белков, но и показывает, как они взаимодействуют с ДНК, РНК и другими молекулами. Это открывает новые горизонты в медицине — от разработки лекарств до борьбы с редкими болезнями.

Но белки — не единственная область, где ИИ совершает прорывы. Похожие технологии используют для поиска новых материалов: сверхпроводников, эффективных батарей, экологичных аналогов пластика. Машинное обучение анализирует миллионы возможных соединений и находит те, что могут изменить энергетику, электронику и даже космические технологии.

Однако за этими успехами скрываются серьезные вопросы. Насколько можно доверять предсказаниям ИИ, если даже создатели не всегда понимают, как именно он приходит к выводам? Кто будет владеть этими открытиями — все человечество или узкий круг корпораций и государств? И не приведет ли автоматизация науки к тому, что ученые станут просто «надсмотрщиками» за алгоритмами?

В этой статье разберем, как ИИ меняет биологию и материаловедение, какие проблемы несет с собой и что нужно сделать, чтобы технологии служили на благо всех, а не становились инструментом гонки за власть и прибыль.

Как AlphaFold 3 предсказывает структуру белков

Белки — это сложные молекулы, от формы которых зависит их работа в организме. Раньше ученые тратили годы, чтобы экспериментально определить структуру хотя бы одного белка, но теперь все меняется благодаря AlphaFold — системе искусственного интеллекта, созданной DeepMind. Первая версия уже произвела революцию, а третья стала еще мощнее. Она не только предсказывает форму белков с почти лабораторной точностью, но и показывает, как они связываются с ДНК, РНК и другими молекулами. Это как если бы раньше мы видели только фотографию человека, а теперь можем разглядеть, как он пожимает руку другому, держит инструмент или открывает дверь.

Такой прорыв сразу нашел применение в биологии и медицине.

Например, зная точную структуру белка вируса, ученые быстрее разрабатывают лекарства против него.

AlphaFold уже помог в исследованиях болезней Альцгеймера и Паркинсона, а также в поиске мишеней для новых препаратов. В будущем это может привести к персонализированной медицине, где лечение подбирается под конкретного человека на основе его белков.

Но у технологии есть и ограничения. AlphaFold не всегда идеально предсказывает сложные взаимодействия, а некоторые результаты все равно нужно проверять в лаборатории. Еще одна проблема — «черный ящик»: алгоритм выдает ответ, но не всегда понятно, как он к нему пришел. Это вызывает вопросы: можно ли полностью доверять ИИ в таких важных вопросах, как здоровье людей?

Кроме того, есть этические риски. Если AlphaFold ускоряет разработку лекарств, кто получит от этого выгоду? Крупные фармкомпании могут запатентовать открытия и сделать лечение дорогим, а бедные страны останутся без доступа к новым технологиям. Стоит ли отдавать такие мощные инструменты в руки корпораций, или наука должна оставаться открытой?

AlphaFold — это огромный шаг вперед, но он ставит перед нами сложные вопросы. ИИ может изменить медицину к лучшему, но только если мы правильно распорядимся этой технологией.

ИИ в открытии новых материалов

Представьте, что можно создать материал, который проводит электричество без потерь, аккумулятор для телефона, который заряжается за минуту и работает неделю, или пластик, который полностью разлагается в природе. Раньше на поиск таких материалов уходили десятилетия проб и ошибок. Теперь с этим помогает искусственный интеллект.

Системы вроде GNoME от Google DeepMind и другие подобные алгоритмы могут проанализировать миллионы возможных комбинаций элементов и предсказать, какие из них будут обладать нужными свойствами. Это как иметь сверхбыстрого помощника, который перебирает все варианты и сразу отсеивает бесперспективные. Например, ИИ уже помог найти десятки тысяч потенциально стабильных кристаллических структур, включая новые виды сверхпроводников — материалов, способных передавать ток без сопротивления.

Применение таких открытий может изменить многие отрасли. В энергетике новые материалы сделают солнечные батареи эффективнее, а аккумуляторы — емкими и долговечными. В медицине появятся биосовместимые покрытия для имплантов. В экологии — безопасные аналоги пластика, которые не будут загрязнять планету. Даже космические технологии выиграют: например, можно создать легкие и прочные сплавы для кораблей.

Но и здесь не без проблем. Главная сложность — данные.

Чтобы ИИ работал хорошо, ему нужно много информации о существующих материалах и их свойствах. А таких данных часто не хватает, особенно для сложных или еще не изученных соединений.

Другая трудность — проверка. Даже если алгоритм предскажет новый материал, его еще нужно синтезировать в лаборатории, а это не всегда просто. Бывает, что теоретически возможные вещества оказываются слишком нестабильными или сложными для производства.

Есть и этические вопросы. Кто будет владеть правами на материалы, открытые ИИ? Как избежать ситуации, когда прорывные технологии окажутся в руках узкого круга компаний или стран? И наконец, не приведет ли ускоренный поиск материалов к неожиданным рискам? Например, если создать сверхпрочное вещество, нельзя ли использовать его в оружии?

ИИ дает науке мощный инструмент, но важно применять его с умом. Если правильно организовать исследования и делиться знаниями, открытие новых материалов может решить многие глобальные проблемы — от нехватки энергии до загрязнения окружающей среды.

Общие вызовы ИИ в науке

Искусственный интеллект уже сегодня меняет правила игры в научных исследованиях, но вместе с новыми возможностями появляются и серьезные вопросы.

1. Первая проблема — это воспроизводимость результатов. Когда ученые проводят эксперименты, они могут повторить их и проверить. Но как быть, если открытие сделал алгоритм, работа которого похожа на черный ящик? Можно ли быть уверенным, что предсказанные им структуры белков или новые материалы действительно будут вести себя так, как он говорит? Пока без проверки в реальных лабораториях не обойтись, а это значит, что ИИ — пока лишь помощник, а не замена ученым.
2. Другая сложность — доступ к технологиям. Разработки вроде AlphaFold или систем для поиска материалов требуют огромных вычислительных мощностей и денег. Пока только крупные корпорации и богатые страны могут себе это позволить. Получается, что ИИ может усилить разрыв между научными лидерами и теми, кто отстает. Если так пойдет и дальше, важные открытия будут сосредоточены в руках немногих, а остальной мир останется в зависимости.
3. Не менее важен вопрос авторства. Если ИИ предложит новый материал или лекарство, кто будет считаться его изобретателем? Алгоритм, компания, которая его создала, или ученые, которые использовали его в работе? Сейчас патентные законы плохо приспособлены для таких случаев, и это может привести к спорам и несправедливости.
4. Наконец, есть философский вопрос: как изменится роль ученого в эпоху ИИ? Если алгоритмы смогут сами ставить гипотезы, анализировать данные и делать выводы, что останется людям? Пока ясно одно — машины не заменят человеческую интуицию и творческий подход. Но чтобы оставаться востребованными, ученым придется учиться работать в симбиозе с ИИ, становясь не просто исследователями, а своего рода «наставниками» для умных алгоритмов.

Все эти вызовы показывают, что технологический прогресс — не только про новые открытия, но и про ответственность. Если правильно распределять ресурсы, делиться знаниями и продумывать правила, ИИ сможет стать инструментом для сотрудничества, а не конкуренции. Но если пустить все на самотек, наука рискует стать еще одной сферой, где сильные станут еще сильнее, а остальные останутся за бортом.

Ранее ученые нашли еще одну подсказку к лечению болезней Альцгеймера и Паркинсона.