ნობელიანტი დევიდ ბეიკერი AI-ით ბუნებაში არარსებულ მოლეკულებს ქმნის

დღეს ჩვენი უპირატესობა ისაა, რომ გამოთვლითი დიზაინი მრავალი რისკის შეფასებას მოლეკულის სინთეზამდე გვაძლევს. შეგვიძლია, დიზაინები კომპიუტერულად შევამოწმოთ და კონტროლირებად ლაბორატორიულ პირობებში საფუძვლიანად გამოვცადოთ. რეალურ სამყაროში გამოყენების განხილვამდე ისინი თანდათან უფრო რეალისტური ექსპერიმენტული შემოწმების რამდენიმე ეტაპს გაივლიან“.

ხორხე გარაი: პროექტში ჩამოთვლილ შესაძლებლობებს შორის ახალი წამლები, პლასტმასის დამშლელი ფერმენტები და ბიოლოგიური კომპიუტერებიც კია. თუ ახალი მოლეკულებისა და ბიოლოგიური ფუნქციების შექმნისას პროგნოზირების მეტი უნარი გვექნება, რამდენად შორს შეიძლება წაგვიყვანოს ამ შესაძლებლობამ?

დევიდ ბეიკერი: „მე და ჩემს გუნდს ცილების დიზაინთან დაკავშირებით ამბიციური მიზნები გვაქვს. გვსურს ისეთი სამყარო შევქმნათ, სადაც ახალი დაავადების სამკურნალო საშუალება რამდენიმე კვირაში შეიქმნება და არა ათწლეულებში. სადაც ჰაერი, წყალი და ნიადაგი სუფთაა, რადგან დამაბინძურებლები მოვაშორეთ და დაბინძურების გამომწვევი პროცესები თავიდან გავიაზრეთ. სადაც სასოფლო-სამეურნეო კულტურები იმ პირობებში ხარობს, რომლებიც ადრე მათ ანადგურებდა. სადაც მოლეკულური მანქანები ნარჩენებიდან კრიტიკულად მნიშვნელოვან მინერალებს გამოყოფს და იმ ინფრასტრუქტურას აღადგენს, რომელზეც დამოკიდებული ვართ.

ცილები მოლეკულური მანქანებია, რომლებიც სიცოცხლემ დედამიწაზე ჩვენთვის ცნობილი ყველა ორგანული ნივთიერების შესაქმნელად განავითარა. მათი სრული პოტენციალის ათვისება საინჟინრო პრინციპების გამოყვანას მოითხოვს. ამ პრინციპებმა ინოვაციური ახალი იდეების განხორციელება უნდა გახადოს შესაძლებელი, მათ შორის, ისეთებისაც, რომელთა წარმოდგენაც ჯერ არ შეგვიძლია“.

ხორხე გარაი: მოდელების შესაძლებლობების ზრდასთან ერთად, შეძლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი ისეთი ფუნქციური მოლეკულების შექმნას, რომლებიც თავად მეცნიერებს სრულად არ ესმით? თუ შეძლებს, საკმარისი იქნება ექსპერიმენტულად იმის ჩვენება, რომ ისინი მუშაობს და უსაფრთხოა? თუ მათი მოქმედების მექანიზმებიც უნდა გვესმოდეს?

დევიდ ბეიკერი: „მეცნიერება ხშირად ეტაპობრივად ვითარდებოდა. იმავეს ვხედავთ, როცა მანქანური სწავლების გავლენას ცილების დიზაინის განვითარებაზე ვაკვირდებით. პირველი ნაბიჯი, ჩვეულებრივ, იმის დანახვაა, რომ რაღაც მუშაობს. ხშირად მხოლოდ მოგვიანებით ვიგებთ, რატომ მუშაობს. მანქანური სწავლება ამ პირველ ეტაპს განსაკუთრებით კარგად უმკლავდება. მან მნიშვნელოვნად გააუმჯობესა იმ კანონზომიერებების აღმოჩენის ჩვენი უნარი, რომელთა გამოყენებაც ბიოლოგიური დიზაინისთვის შეიძლება.

მყარი ექსპერიმენტული მტკიცებულება პროექტების გაგრძელებას შეიძლება ამართლებდეს. თუმცა უფრო ღრმა გაგება მნიშვნელოვან მიზნად რჩება როგორც ჩვენი კვლევისთვის, ისე მთლიანად სამეცნიერო ძიებისთვის. დღეს ბევრ რამეს სწორედ ცოდნის ან მონაცემების ნაკლებობის გამო ვერ ვაღწევთ. ეს ცოდნა და მონაცემები განსაზღვრავს, როგორ მუშაობს ან არ მუშაობს კონკრეტული სისტემა. სწორედ ესაა AI BioDesign-ის პროგრამის მთავარი არსი“.

ხორხე გარაი: თქვენი აზრით, არსებობს მოლეკულები ან ბიოლოგიური ფუნქციები, რომლებიც ტექნიკური შესაძლებლობის მიუხედავად არ უნდა შეიქმნას? რომელმა კრიტერიუმებმა უნდა განსაზღვროს ეს ზღვარი?

დევიდ ბეიკერი: „გადაწყვეტილებები შესაძლო სარგებელსა და შესაძლო ზიანს შორის წონასწორობამ უნდა განსაზღვროს. ჯანმრთელობის, მდგრადობისა და ადამიანთა კეთილდღეობის მნიშვნელოვან გამოწვევებზე მიმართული გამოყენების გზების განვითარება საფუძვლიანად გამართლებულია. ამის საპირისპიროდ, იმ დიზაინებს, რომლებიც საზოგადოებრივ უსაფრთხოებას, დაცულობას ან გარემოს მნიშვნელოვან საფრთხეს უქმნის, გაძლიერებული შემოწმება სჭირდება. ზოგ შემთხვევაში მკაფიო შეზღუდვებიც საჭიროა.

როგორც სხვა მძლავრი ტექნოლოგიებისთვის შევიმუშავეთ ჩარჩოები, ასევე გვჭირდება მმართველობის სტრუქტურები, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტისა და ბიოტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად შეიცვლება. მე მხარს ვუჭერ შეზღუდვებს, რომლებიც მთელი წარმოებული სინთეზური დნმ-ის მონიტორინგსა და აღრიცხვას მოიცავს. ჩანაწერში მისი თანმიმდევრობა და შემქმნელი უნდა დაფიქსირდეს. ეს ბოროტად გამოყენებისთვის პრაქტიკულ დაბრკოლებას შექმნის და მავნე განზრახვით განხორციელებულ ნებისმიერ მცდელობას აღრიცხავს“.

თემებიდევიდ ბეიკერიხორხე გარაიAI BioDesignალენის ინსტიტუტივაშინგტონის უნივერსიტეტიფრედ ჰაჩინსონის კიბოს ცენტრისიეტლიცილების დიზაინიხელოვნური ინტელექტი

გამოქვეყნდა 18 სექტემბერი, 2026