2023年，美國(guó)桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（SNL）的一組物理學(xué)家宣布了一項(xiàng)重大發(fā)現(xiàn)：一種控制LED光線的方法。如果得到完善，這意味著在未來(lái)可以用更便宜、更小、更節(jié)能的LED取代激光，應(yīng)用于從UPC掃描儀、全息投影儀到自動(dòng)駕駛汽車等無(wú)數(shù)技術(shù)中。團(tuán)隊(duì)原本認(rèn)為，完善他們的技術(shù)需要多年的精密實(shí)驗(yàn)。

現(xiàn)在，同樣的研究人員報(bào)告稱，三個(gè)人工智能"實(shí)驗(yàn)室伙伴"將他們的最佳結(jié)果提升了四倍。整個(gè)過(guò)程只用了大約五小時(shí)。

這項(xiàng)發(fā)表在《自然通訊》（Nature Communications）上的研究論文，展示了AI如何超越單純的自動(dòng)化工具，成為可理解的科學(xué)發(fā)現(xiàn)的強(qiáng)大引擎。"這是自驅(qū)動(dòng)實(shí)驗(yàn)室如何設(shè)置來(lái)輔助和增強(qiáng)人類知識(shí)的最前沿案例之一。"新論文的作者、也是2023年發(fā)現(xiàn)公告的作者、桑迪亞的Prasad Iyer說(shuō)。

這項(xiàng)研究由美國(guó)能源部（DOE）基礎(chǔ)能源科學(xué)辦公室和桑迪亞的實(shí)驗(yàn)室指導(dǎo)研究與開(kāi)發(fā)計(jì)劃資助。研究部分在集成納米技術(shù)中心進(jìn)行，這是由桑迪亞（SNL）和洛斯阿拉莫斯（LANL）國(guó)家實(shí)驗(yàn)室共同運(yùn)營(yíng)的能源部科學(xué)用戶設(shè)施。

跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)代化

一個(gè)幸運(yùn)的巧合推動(dòng)了這項(xiàng)研究：Iyer迎來(lái)了一位新同事。Saaketh Desai作為博士后研究員來(lái)到桑迪亞。Iyer是光學(xué)專家，但Desai懂得機(jī)器學(xué)習(xí)，并且一直在測(cè)試將其用于科學(xué)研究的方法。

他們合作將Iyer的光學(xué)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)代化：

第一步：他們使用生成式人工智能（GenAI）模型來(lái)學(xué)習(xí)和簡(jiǎn)化復(fù)雜數(shù)據(jù)；

第二步：將這個(gè)簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)集提供給第二個(gè)AI，稱為"主動(dòng)學(xué)習(xí)智能體"，并將其連接到光學(xué)設(shè)備；

第三步：指示它基于學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，在設(shè)備上運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，分析結(jié)果，然后基于發(fā)現(xiàn)重復(fù)這個(gè)過(guò)程。

在進(jìn)行了大約五小時(shí)約300次實(shí)驗(yàn)后，它顯著改善了研究人員花費(fèi)數(shù)年開(kāi)發(fā)的結(jié)果。

解決AI的"黑盒"問(wèn)題

盡管是Iyer提出將Desai引入項(xiàng)目的，但他對(duì)將實(shí)驗(yàn)室設(shè)備交給AI智能體仍有一些擔(dān)憂。"我們可能會(huì)做無(wú)數(shù)次無(wú)意義的實(shí)驗(yàn)，而沒(méi)有任何有意義的結(jié)果。"Iyer說(shuō)。

這是因?yàn)锳I存在黑盒問(wèn)題：查詢輸入，答案輸出，但用戶往往難以弄清AI是如何得出答案的。但科學(xué)需要解釋。當(dāng)科學(xué)家做出發(fā)現(xiàn)時(shí)，他們會(huì)分享和揭示為什么發(fā)現(xiàn)有效或有道理。這是科學(xué)前進(jìn)的唯一方式——因?yàn)槠渌茖W(xué)家可以測(cè)試那個(gè)想法，要么在其基礎(chǔ)上發(fā)展，要么證偽。

Desai也認(rèn)識(shí)到確保任何基于AI的結(jié)論都能被理解的重要性。"我們強(qiáng)迫自己尋找能推進(jìn)我們對(duì)該領(lǐng)域理解的良好實(shí)驗(yàn)。"他說(shuō)。"因此，我們高度強(qiáng)調(diào)解釋為什么某事有效或無(wú)效。"

團(tuán)隊(duì)優(yōu)先考慮可驗(yàn)證的AI增強(qiáng)研究

Iyer和Desai一致認(rèn)為，僅靠AI自動(dòng)化不足以推動(dòng)該領(lǐng)域發(fā)展。為了解決黑盒問(wèn)題，他們引入了一種"事實(shí)核查員"。也許并不令人意外，它也是另一個(gè)AI。

然而，這個(gè)AI的訓(xùn)練方式不同。它的工作是找出方程來(lái)解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)趨勢(shì)。研究人員將這第三個(gè)AI與第二個(gè)AI連接成一個(gè)循環(huán)。主動(dòng)學(xué)習(xí)智能體生成數(shù)據(jù)并計(jì)算出它的下一個(gè)實(shí)驗(yàn)，而方程學(xué)習(xí)者則試圖制定適合數(shù)據(jù)的公式。

在實(shí)驗(yàn)完成后，研究人員立即掌握了新的方程來(lái)驗(yàn)證他們的自驅(qū)動(dòng)實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)找到了一種有條理的方法來(lái)引導(dǎo)自發(fā)發(fā)射（LED產(chǎn)生的光），在74度角范圍內(nèi)平均比他們之前的方法有效2.2倍。他們?cè)谔囟ń嵌鹊淖罴呀Y(jié)果顯示出四倍的改善。

令人驚訝的是，AI以一種桑迪亞團(tuán)隊(duì)從未考慮過(guò)的方式實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。它是基于對(duì)光和材料在納米尺度上如何相互作用的一種全新的思維方式。

Desai表示，AI平臺(tái)的成功對(duì)科學(xué)界很有前景，但它也依賴大量的計(jì)算能力，這可能不是每個(gè)實(shí)驗(yàn)室都能使用的。從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中，使用的是配備三個(gè)高端NVIDIA RTX A6000 GPU的Lambda Labs工作站。

盡管如此，Desai說(shuō)他想看看他能把這個(gè)過(guò)程推進(jìn)到什么程度。"關(guān)于下一步，我們通常對(duì)可解釋的優(yōu)化方案和使用AI得出可解釋的決策感興趣。我們有興趣將其應(yīng)用于引導(dǎo)問(wèn)題，以及一般的其他材料科學(xué)問(wèn)題。"

這個(gè)案例標(biāo)志著科學(xué)研究范式的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。當(dāng)AI不僅能"加速"實(shí)驗(yàn)，還能"發(fā)現(xiàn)"人類未曾設(shè)想的科學(xué)路徑時(shí)，我們正在見(jiàn)證一種新的"人機(jī)協(xié)同科學(xué)"的誕生。關(guān)鍵不在于替代科學(xué)家，而在于解決"黑盒問(wèn)題"，讓AI的發(fā)現(xiàn)可驗(yàn)證、可解釋、可復(fù)現(xiàn)。這是科學(xué)界擁抱AI的真正門(mén)檻。