Rafael G\u00f3mez-Bombarelli, profesor nadzwyczajny na MIT, od ponad dekady wykorzystuje sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do tworzenia nowych mo\u017cliwo\u015bci w materia\u0142oznawstwie. Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji rozwin\u0119\u0142a si\u0119 r\u00f3wnie\u017c wizja G\u00f3meza-Bombarelli. Teraz widzi, \u017ce stoimy u progu rewolucji naukowej nap\u0119dzanej przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/p>\n
\u201cJeste\u015bmy w drugim punkcie zwrotnym\u201d - wyja\u015bnia G\u00f3mez-Bombarelli. Comics1\/The po raz pierwszy pojawi\u0142 si\u0119 mniej wi\u0119cej oko\u0142o 2015 roku, w czasie, gdy uczenie si\u0119 reprezentacji, generatywna sztuczna inteligencja i dane o wysokiej przepustowo\u015bci zacz\u0119\u0142y przekszta\u0142ca\u0107 wiele dziedzin naukowych. Dostrzegaj\u0105c potencja\u0142 tych narz\u0119dzi, zacz\u0105\u0142 w\u0142\u0105cza\u0107 je do swojego laboratorium na MIT. Wracaj\u0105c do dnia dzisiejszego, wkraczamy na nowe wody - gdzie modele j\u0119zykowe i systemy multimodalne mog\u0105 si\u0119 po\u0142\u0105czy\u0107, tworz\u0105c og\u00f3ln\u0105 inteligencj\u0119 naukow\u0105\u201d.\u201d<\/p>\n
Laboratorium G\u00f3mez-Bombarelli \u0142\u0105czy symulacje oparte na fizyce z uczeniem maszynowym i generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w celu identyfikacji nowych materia\u0142\u00f3w, kt\u00f3re mog\u0105 zrewolucjonizowa\u0107 bran\u017ce. Niezale\u017cnie od tego, czy chodzi o bardziej wydajne baterie, innowacyjne katalizatory, alternatywne tworzywa sztuczne czy diody OLED, jego praca ma wymierny wp\u0142yw. Ponadto by\u0142 wsp\u00f3\u0142za\u0142o\u017cycielem kilku startup\u00f3w, a obecnie stoi na czele Lila Sciences, firmy zaanga\u017cowanej w rozw\u00f3j naukowej platformy superinteligencji do bada\u0144 w naukach przyrodniczych, chemii i materia\u0142ach.<\/p>\n
Dorastaj\u0105c w Hiszpanii, G\u00f3mez-Bombarelli od najm\u0142odszych lat piel\u0119gnowa\u0142 pasj\u0119 do nauk fizycznych. Po zdobyciu laur\u00f3w w krajowym konkursie Olimpiady Chemicznej w 2001 roku, uko\u0144czy\u0142 studia chemiczne na Uniwersytecie w Salamance. Uko\u0144czy\u0142 tam r\u00f3wnie\u017c studia doktoranckie, badaj\u0105c zwi\u0105zki chemiczne uszkadzaj\u0105ce DNA. Jednak w trakcie studi\u00f3w doktoranckich \u201czafascynowa\u0142 si\u0119 symulacjami i informatyk\u0105\u201d i odkry\u0142, \u017ce programowanie jest \u201cnaturalnym sposobem strukturyzowania my\u015bli\u201d, nie ograniczonym fizycznymi ograniczeniami.<\/p>\n
Jego \u015bcie\u017cka podoktorska doprowadzi\u0142a go do zbadania efekt\u00f3w kwantowych w biologii w Szkocji, a nast\u0119pnie do pracy na Uniwersytecie Harvarda. W laboratorium Harvardu, kierowanym przez Al\u00e1na Aspuru-Guzika, sta\u0142 si\u0119 jednym z pionier\u00f3w zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w chemii, wykorzystuj\u0105c sieci neuronowe do zrozumienia cz\u0105steczek ju\u017c w 2015 roku.<\/p>\n
Prze\u0142omowe badania G\u00f3meza-Bombarelli doprowadzi\u0142y do powstania startupu zajmuj\u0105cego si\u0119 obliczeniami materia\u0142owymi og\u00f3lnego przeznaczenia, specjalizuj\u0105cego si\u0119 p\u00f3\u017aniej w produkcji OLED. Pomimo pocz\u0105tkowej niech\u0119ci do \u015brodowiska akademickiego, zdecydowana perswazja Aspuru-Guzika zach\u0119ci\u0142a go do ubiegania si\u0119 o stanowisko wyk\u0142adowcy w MIT. Aspuru-Guzik do\u0142\u0105czy\u0142 do szacownej instytucji w 2018 roku, gdzie mo\u017cliwo\u015bci eksploracji znacznie przewy\u017cszy\u0142y jego do\u015bwiadczenia jako postdoc i profesjonalisty z bran\u017cy.<\/p>\n
Jego laboratorium na MIT jest ca\u0142kowicie obliczeniowe, co pozwala na przyspieszone eksperymenty i wsp\u00f3\u0142prac\u0119. Integruj\u0105c g\u0142\u0119bokie uczenie si\u0119 z modelowaniem opartym na fizyce, stworzyli symbioz\u0119, w kt\u00f3rej symulacje wzmacniaj\u0105 algorytmy sztucznej inteligencji i odwrotnie, prowadz\u0105c do prze\u0142om\u00f3w w projektowaniu i rozwoju materia\u0142\u00f3w.<\/p>\n
Jego praca wykracza poza naukow\u0105 ciekawo\u015b\u0107; podkre\u015bla, \u017ce wszystkie wynalazki powinny by\u0107 funkcjonalne, skalowalne i op\u0142acalne komercyjnie. Jest r\u00f3wnie\u017c cz\u0119\u015bci\u0105 programu MIT Industrial Liaison, wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105c z partnerami przemys\u0142owymi, aby zapewni\u0107, \u017ce ich odkrycia s\u0105 zgodne z rzeczywistymi potrzebami. W miar\u0119 jak sztuczna inteligencja staje si\u0119 coraz wa\u017cniejsza w badaniach naukowych, przewiduje ekscytuj\u0105c\u0105 przysz\u0142o\u015b\u0107, w kt\u00f3rej sztuczna inteligencja wykracza poza zadania wspieraj\u0105ce, aby na nowo odkry\u0107 spos\u00f3b dzia\u0142ania nauki.<\/p>\n
W MIT G\u00f3mez-Bombarelli by\u0142 pod wra\u017ceniem ducha wsp\u00f3\u0142pracy w\u015br\u00f3d naukowc\u00f3w. Dbaj\u0105c o podobn\u0105 kultur\u0119 w swoim laboratorium, obecnie kieruje zr\u00f3\u017cnicowanym zespo\u0142em oko\u0142o 25 absolwent\u00f3w i doktorant\u00f3w. Rafael G\u00f3mez-Bombarelli, z karier\u0105 obejmuj\u0105c\u0105 \u015brodowisko akademickie, przedsi\u0119biorczo\u015b\u0107 i pionierskie badania, tworzy przysz\u0142o\u015b\u0107, w kt\u00f3rej sztuczna inteligencja nie tylko pomaga, ale rewolucjonizuje spos\u00f3b prowadzenia nauki.<\/p>\n