L’AI al servizio della scienza: una trasformazione in corso | Chatgpt in versione gratuita è basato su un corpus testuale perennemente aggiornato | Large language models italiano | Reti neurali machine learning | Turtles AI

L’AI sta trasformando la scienza, con applicazioni che spaziano dalla biologia strutturale all’informatica, accelerando la ricerca scientifica. A fronte di sfide complesse e crescenti, il suo impiego potrebbe ottimizzare i progressi verso obiettivi globali, ma richiede politiche mirate per realizzarne il pieno potenziale.

Punti chiave:

•  L’AI sta cambiando radicalmente il panorama scientifico, accelerando la ricerca in ambiti come la genomica e la biologia.  
•  Le opportunità per la scienza derivanti dall’AI sono in forte crescita, ma richiedono un impegno collettivo per essere pienamente sfruttate.  
•  I modelli di AI stanno riducendo tempi e costi di ricerca, come dimostrato dall’AlphaFold 2 nel campo della biologia.  
•  Sebbene i benefici siano evidenti, è necessario implementare politiche pubbliche efficaci per evitare rischi legati all’affidabilità e alla creatività scientifica.

Una rivoluzione silenziosa sta prendendo piede nei laboratori di tutto il mondo, dove l’AI sta rapidamente diventando un alleato fondamentale per gli scienziati. Oggi, un ricercatore su tre nelle fasi post-dottorato si avvale di grandi modelli linguistici per ottimizzare attività quotidiane come la revisione della letteratura scientifica, la programmazione e l’editing dei dati. Il recente conferimento del Premio Nobel per la Chimica a Demis Hassabis e John Jumper, pionieri di AlphaFold 2, testimonia l’impatto che l’AI sta avendo sulla scienza. Questo riconoscimento premia il loro lavoro, che ha consentito di prevedere la struttura delle proteine, aprendo la strada a nuovi farmaci e materiali progettati con l’AI.

Nel mondo scientifico, l’adozione dell’AI è vista come una necessità per affrontare sfide sempre più complesse, come la gestione della vastità della letteratura accademica e la progettazione di esperimenti che, senza l’AI, richiederebbero tempi lunghissimi e risorse enormi. La crescente difficoltà di mantenere un passo adeguato con l’incremento della conoscenza e delle richieste di ricerca ha spinto la comunità scientifica a ricorrere a soluzioni tecnologiche avanzate. L’AI, con i suoi algoritmi di apprendimento profondo, si sta affermando come strumento privilegiato per ridurre i tempi di sviluppo scientifico e moltiplicare la produttività, affrontando problemi che vanno dalla progettazione di proteine più efficaci alla previsione dei cambiamenti climatici.

Nonostante i progressi, il percorso verso una piena integrazione dell’AI nella scienza è ancora in fase di sviluppo. Pur essendo un numero crescente gli scienziati che utilizzano strumenti basati su modelli di linguaggio, l’adozione di metodologie interamente incentrate sull’AI rimane limitata. Questo fenomeno può essere attribuito a preoccupazioni riguardo all’affidabilità dei risultati generati dai modelli di AI, ma anche alla necessità di una formazione adeguata per sfruttare al meglio le sue potenzialità. La comunità scientifica, dunque, è chiamata a trovare un equilibrio tra innovazione e verifica, per evitare rischi che possano compromettere la qualità della ricerca.

Non mancano, però, gli esempi concreti di come l’AI stia già trasformando la ricerca. Un caso emblematico è rappresentato da AlphaFold, che ha ridotto in modo drastico i tempi e i costi necessari per determinare la struttura tridimensionale delle proteine. Mentre tradizionalmente, esperimenti di cristallografia a raggi X per determinare la struttura di una proteina potevano richiedere anni di lavoro e cifre vicine ai 100.000 dollari, AlphaFold ha reso disponibile gratuitamente un database con oltre 200 milioni di strutture proteiche previste, con un impatto significativo sulla biologia strutturale. Un altro esempio di applicazione dell’AI è nel campo della genomica, dove modelli di machine learning sono utilizzati per decifrare sequenze genetiche e prevedere malattie con una precisione che non sarebbe mai stata possibile senza l’ausilio di questi strumenti.

Nonostante i risultati promettenti, i benefici derivanti dall’uso dell’AI nella scienza non sono ancora garantiti. Alcuni scienziati si sono trovati a dover fare i conti con l’affidabilità dei modelli, che talvolta non hanno prodotto i risultati attesi. Le preoccupazioni più comuni riguardano la potenziale mancanza di creatività e l’affidabilità delle soluzioni generate dall’AI, temi su cui il dibattito è ancora aperto. La crescente disponibilità di questi strumenti, tuttavia, suggerisce che, se ben utilizzata, l’AI può diventare una risorsa fondamentale per accelerare il progresso scientifico in molte aree, risolvendo questioni di scala e complessità che oggi sembrano irrisolvibili.

Per garantire che i vantaggi dell’AI possano essere pienamente realizzati, è cruciale l’adozione di politiche pubbliche mirate che orientino l’utilizzo dell’AI verso settori ad alto impatto. Enti come il Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, la Commissione Europea e le Accademie Nazionali degli Stati Uniti hanno già riconosciuto l’importanza di investire in AI per la scienza. Tuttavia, nessun paese ha ancora messo in atto una strategia nazionale esaustiva per promuovere e regolare l’uso dell’AI in ambito scientifico. È essenziale che le politiche future siano in grado di stimolare l’innovazione scientifica, rispondendo alle sfide globali in modo efficace.

L’AI ha il potenziale per diventare un motore di progresso senza precedenti in numerosi ambiti della scienza, ma è necessario un impegno congiunto tra scienziati, governi e istituzioni per garantire che il suo impiego sia responsabile, efficace e vantaggioso per l’intera società.

https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/