Ketika AI Bersinergi dengan Penelitian Ilmiah

Pemenang Turing Award dan akademisi Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok Yao Qizhi percaya bahwa perkembangan ilmu AI di masa depan akan mengikuti dua tren utama: berkembang dari AI yang sempit ke arah AI umum, dan memungkinkan sinergi antardisiplin ilmu. Teknologi dan aplikasi baru, seperti AI yang diwujudkan, bio-mimikri yang digerakkan oleh AI, dan AI yang dikombinasikan dengan ilmu pengetahuan kuantum, diperkirakan akan muncul dengan berlimpah.

Dalam beberapa tahun terakhir, para ilmuwan Tiongkok telah mengeksplorasi “penelitian ilmiah yang digerakkan oleh AI” di berbagai bidang, menggunakan teknologi AI untuk memperpendek siklus penelitian dan pengembangan dan mengurangi biaya, mempercepat integrasi AI dengan penelitian ilmiah.

Elektrolit, yang sering disebut sebagai “sumber kehidupan” baterai, sangat penting untuk pengembangan baterai generasi berikutnya. Namun, kombinasi molekul yang sangat banyak dari bahan elektrolit membuatnya tidak efisien untuk menyaring masing-masing satu per satu.

Untuk mengatasi situasi ini, profesor Zhang Qiang dan peneliti madya Chen Xiang dari Departemen Teknik Kimia di Universitas Tsinghua bekerja sama dan memimpin tim mereka untuk mengusulkan pendekatan “elektrolit baterai lithium-ion yang didesain dengan AI” yang baru, untuk mencapai desain yang efisien dan pengembangan elektrolit yang canggih.

Tim ini mengembangkan metode komputasi dan perangkat lunak dengan kecepatan tinggi untuk elektrolit, menciptakan basis data terdepan yang mencakup lebih dari 250.000 struktur molekul elektrolit. Mereka mengembangkan model besar yang tertanam dengan pengetahuan domain dan platform perangkat lunak untuk elektrolit, yang memungkinkan prediksi properti yang cepat dan desain yang tepat dan tepat sasaran dalam ruang molekul yang terdiri dari ratusan juta. Menurut Chen, alat ini memungkinkan para peneliti untuk merancang elektrolit yang paling sesuai berdasarkan kebutuhan pengguna.

Integrasi mendalam antara AI dengan penelitian ilmiah tidak hanya meningkatkan penerapan AI, tetapi juga mendorong pergeseran dalam penelitian ilmiah dari paradigma berbasis pengalaman ke paradigma berbasis data.

Li Huihui, seorang peneliti di Institut Ilmu Tanaman, Akademi Ilmu Pertanian Tiongkok (CAAS) dan wakil direktur Institut Penelitian Nanfan Nasional CAAS, telah menyaksikan dampak transformatif dari teknologi AI secara langsung.

“Metode pemuliaan konvensional sangat bergantung pada pengalaman. Metode ini memakan waktu, dan memiliki efisiensi yang rendah dalam hal meningkatkan sifat-sifat yang sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan. Dengan algoritme AI, para peneliti dapat dengan cepat memprediksi performa tanaman di lapangan sebelum para pemulia melakukan uji coba di lapangan, yang secara signifikan memperpendek siklus pemuliaan,” jelas Li.

Secara global, sekitar 1.750 bank plasma nutfah tanaman menyimpan lebih dari 7 juta sumber daya plasma nutfah. Karena keterbatasan alat analisis, banyak sumber daya genetik yang berharga masih kurang dimanfaatkan.

“Seleksi genom dengan bantuan AI dapat menganalisis jutaan genotipe dalam beberapa minggu, sangat meningkatkan efisiensi dan ketepatan proses pemuliaan dan menghadirkan potensi aplikasi yang sangat besar,” tambah Li.

Dalam beberapa tahun terakhir, CAAS telah mempercepat inovasi melalui integrasi ilmu pertanian dan teknologi AI, membentuk tim interdisipliner di berbagai bidang seperti pemuliaan biologis dan mesin pertanian cerdas.

Saat ini, Li memimpin tim yang didedikasikan untuk mengembangkan perangkat AI seperti model seleksi genom berbasis pembelajaran mendalam dan platform pemuliaan cerdas secara keseluruhan untuk meningkatkan efisiensi pemuliaan tanaman pangan pokok seperti padi, jagung, dan gandum.

Saat ini, di berbagai bidang seperti penelitian material, ilmu hayati, pengembangan farmasi, semikonduktor, dan ilmu lingkungan, para ilmuwan mengeksplorasi penggunaan AI untuk memperpendek siklus penelitian dan pengembangan dan mengurangi biaya.

Integrasi AI dengan penelitian ilmiah sangat bergantung pada platform dukungan teknis. Yang Xiaokang, wakil dekan eksekutif dan profesor Institut Kecerdasan Buatan Shanghai Jiao Tong University, menjelaskan bahwa untuk memungkinkan lebih banyak anggota fakultas menggunakan AI dalam penelitian, universitas bermitra dengan Baidu AI Cloud untuk menciptakan platform penelitian ilmiah berbasis AI. Dengan kekuatan komputasi, alat pengembangan model yang besar, dan sumber daya lainnya yang disediakan oleh Baidu AI Cloud, para peneliti telah mencapai serangkaian terobosan di berbagai bidang seperti sintesis kimia, dinamika fluida, ilmu pengetahuan perkotaan, dan hukum.

Sebagai contoh, desain molekul kecil untuk memerangi HIV. Jin Yaohui, kepala insinyur Institut Kecerdasan Buatan Universitas Jiao Tong Shanghai, menjelaskan bahwa sebelumnya, penyaringan senyawa timbal membutuhkan waktu dua hingga tiga tahun. Dengan platform penelitian yang digerakkan oleh AI, para peneliti dapat menghasilkan lebih dari 250.000 molekul baru dalam waktu kurang dari dua menit dan lebih jauh lagi mempersempit 172 molekul yang berpotensi efektif dalam waktu 30 menit, yang sangat meningkatkan efisiensi perulangan desain molekuler. (Oleh Yu Sinan, People's Daily)

Lebih lengkap bisa baca link berikut: 

1.  China Science: When #AI joins forces with scientific research 

 (Takasitau, Jkt 13/11/24).