Искусственный интеллект + большие биологические данные способствуют трансформации парадигмы исследований в науках о жизни
Китайские ученые обсуждают на научной конференции в Сяншане, как интеграция больших биологических данных и ИИ кардинально меняет подходы к исследованиям в науках о жизни, и какие вызовы это несет
Short Summary
На 798-й научной конференции в Сяншане ведущие китайские эксперты в области наук о жизни и искусственного интеллекта обсудили глубокую трансформацию исследовательской парадигмы, вызванную интеграцией больших биологических данных и ИИ. Академик Чэнь Жуньшэн подчеркнул, что это слияние системно перестраивает всю исследовательскую систему наук о жизни, открывая новые возможности для научных открытий и медицинских применений.
Несмотря на огромный потенциал, область сталкивается с серьёзными проблемами: изолированность данных («островки данных»), недостаточная интерпретируемость моделей ИИ и разрыв между технологией и её практическим применением. Объём биологических данных достиг петабайтного масштаба, но их ценность ограничена отсутствием стандартизированных механизмов обмена и интеграции. Китай строит национальную систему биоданных вокруг Центра биологической информации, стремясь превратить разрозненные ресурсы в стандартизированную «основу данных».
Эксперты видят будущее в создании единой базовой научной модели, объединяющей междисциплинарные данные и знания, и автоматизированных исследовательских систем, где ИИ-агенты проектируют эксперименты. Для преодоления стратегических узких мест, включая зависимость от иностранного программного и аппаратного обеспечения и нехватку междисциплинарных кадров, предложены конкретные меры: усиление национального стратегического планирования, развитие собственных алгоритмов и создание надёжных систем ограничений и этических норм для ответственного использования ИИ.
Смена исследовательской парадигмы
Интеграция больших данных и ИИ трансформирует науки о жизни, двигаясь к автоматизированной науке, где ИИ проектирует и проводит эксперименты
Проблема изолированности данных
Несмотря на взрывной рост объёмов данных, их разрозненность и отсутствие стандартизации остаются главным препятствием для прогресса
Необходимость национальной стратегии
Требуется централизованное управление данными, развитие собственных вычислительных мощностей и междисциплинарное образование
Баланс развития и регулирования ИИ
Наряду с развитием технологий необходимо создавать системы ограничений, обеспечивающие прозрачность, безопасность и этичность применения ИИ
Text generated using AI
Источник:
Журнал медицинских наук
