Od Analizy Danych do Partnerstwa w Odkryciach: Sztuczna inteligencja w świecie nauki przechodzi fundamentalną transformację. Przez lata była postrzegana głównie jako narzędzie do analizy ogromnych zbiorów danych. Dziś widzimy ewolucję od pasywnego analityka do aktywnego partnera w badaniach — systemy AI potrafią formułować hipotezy, projektować eksperymenty i interpretować wyniki (zawsze pod ludzkim nadzorem). Trend ten dobrze dokumentują przeglądy z 2025 r., m.in. Stanford AI Index 2025 oraz State of AI Report 2025.
1. Nowy paradygmat: konkretne zastosowania agentów AI w nauce
Specjalistyczne „agenty naukowe” przyspieszają cykl odkryć w wielu dyscyplinach. Poniżej przykłady z lat 2024–2025 oparte na recenzowanych publikacjach i oficjalnych raportach.
1.1. Biologia i medycyna: dekodowanie „języka życia”
- Projektowanie białek i leków. Model ESM3 (EvolutionaryScale) wygenerował zupełnie nowe fluorescencyjne białko esmGFP, co opisano w Science (2025) — praca pokazuje dużą odległość ewolucyjną od naturalnych białek fluorescencyjnych i eksperymentalną walidację [Science, 2025], por. szczegóły i kontekst na blogu zespołu EvolutionaryScale.
- Struktury i interakcje biomolekuł. AlphaFold 3 (2024) rozszerzył przewidywania na kompleksy z udziałem białek, kwasów nukleinowych i małych cząsteczek [Nature, 2024]. Jednocześnie niezależne analizy wskazują na ograniczenia m.in. dla niektórych struktur RNA i nietypowych przypadków [JCIM, 2025], [C&EN, 2025].
- „Co-Scientist”. Wieloagentowy system od Google DeepMind proponował i weryfikował mechanizmy biologiczne, a wyniki dotyczące transferu genów u bakterii opublikowano w Cell (2025) [Cell, 2025]; ogólny opis projektu: Google Research.
- Wirtualne laboratorium i nanociała. Konsorcjum akademicko-przemysłowe zademonstrowało multi-agentowe „wirtualne laby”, które zaprojektowały nowe nanociała neutralizujące warianty SARS-CoV-2; wyniki ukazały się w Nature (2025) [Nature, 2025]. Szerzej o inicjatywie i jej omówienia: Stanford Medicine (news), Reuters — Health Rounds, Nature News (o preprincie).
- Uniwersalne modele interakcji. ATOMICA uczy się reprezentacji interfejsów międzycząsteczkowych (białko–ligand, białko–RNA itd.); to praca preprintowa z weryfikacją eksperymentalną wybranych przypadków [bioRxiv, 2025] (strona projektu: Harvard).
1.2. Chemia i materiałoznawstwo: autonomiczne laboratoria
- Zrobotyzowana synteza. Klasycznym punktem odniesienia jest mobilny „robot-chemik” z Liverpoolu (Nature, 2020), który samodzielnie planował i prowadził eksperymenty [Nature, 2020]. Nowsze platformy „self-driving lab” istotnie zwiększają przepustowość; np. prace zespołu NC State pokazują zasilane strumieniowo eksperymenty i intensyfikację danych publ. w Nature Chemical Engineering 2025 [omówienie], [NC State lab news].
- Nowe materiały z modeli generatywnych. Metody oparte na LLM i dyfuzji (np. CrystaLLM) generują stabilne kandydaty struktur krystalicznych, co potwierdzają symulacje [Nat. Commun., 2024]. Najnowsze prace łączą LLM z dyfuzją, poprawiając stabilność i „novelty” wygenerowanych sieci [arXiv, 2025], a same LLM-y potrafią generować stabilne kryształy bez finetuningu w ramach MatLLMSearch [arXiv, 2025].
1.3. Nauki formalne i obliczeniowe
- Odkrywanie algorytmów. AlphaEvolve (DeepMind) to agent ewolucyjny, który odkrył m.in. nowy algorytm mnożenia macierzy 4×4 (48 mnożeń skalarów) i przyspieszył wybrane jądra obliczeniowe w infrastrukturze Google — opis i biała księga: blog, arXiv, 2025.
- Rozumowanie matematyczne. W 2025 r. systemy OpenAI i Google osiągnęły „gold-level” na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej, rozwiązując 5/6 zadań w warunkach czasowych — patrz Reuters (analiza) oraz komunikaty DeepMind (z rozwiązaniami: PDF).
- Modele systemów Ziemi i pogody. ORBIT (ORNL) skaluje się do ~113 mld parametrów na superkomputerze Frontier [arXiv, 2024], [ORNL news, 2024]. W prognozowaniu pogody rodzina WeatherNext/GenCast (Google DeepMind) osiąga 15-dniowe prognozy probabilistyczne o wysokiej jakości — zob. GenCast, opis Nature [2024/25] oraz publiczny zestaw w Earth Engine WeatherNext Gen. Równolegle ECMWF uruchomił operacyjnie system AIFS (AI forecast system) z wynikami do 15 dni [ECMWF, 2025].
Te przykłady napędzają innowacje, ale wymagają czujnej walidacji.
2. „Silniki odkryć”: technologie napędzające rewolucję
2.1. Zaawansowane rozumowanie i planowanie
Nowe modele (np. o1/o3, Gemini Deep Think) wykorzystują techniki „myślenia przed odpowiedzią” i większy nakład obliczeń w czasie wnioskowania. Jednocześnie badania pokazują kruchość rozumowania na rozpraszacze — modele potrafią mylić się przez drobne, nieistotne dodatki w zadaniu [arXiv: Cats Confuse Reasoning LLMs, 2025].
2.2. Systemy agentowe i „tool use”
Prawdziwy agent naukowy to integracja modelu językowego („mózg”) z narzędziami cyfrowymi i fizycznymi przez wywołania funkcji/API — od baz danych strukturalnych po zrobotyzowane aparatury. Praktyczne demonstracje to m.in. Co-Scientist [Google Research] czy wirtualne laby [Nature, 2025].
2.3. Uczenie ze wzmocnieniem i weryfikowalne nagrody (RLVR)
W podejściu RLVR agent dostaje nagrodę tylko wtedy, gdy wynik jest weryfikowalnie poprawny (np. testy kodu, dowody). Tak trenowano m.in. DeepSeek-R1 [Nature, 2025]. Przeglądy zwracają jednak uwagę, że RLVR często poprawia efektywność wyszukiwania rozwiązań, ale nie zawsze dodaje „nowe” zdolności rozumowania [arXiv, 2025].
2.4. Modele świata i środowiska symulacyjne
Rodzina Genie (DeepMind) generuje interaktywne, sterowalne światy do taniego testowania hipotez Genie 2, Genie 3. Takie symulacje skracają pętlę „hipoteza–eksperyment” przed wejściem do kosztownego wet-labu.
3. Laboratorium przyszłości: wyzwania i perspektywy
3.1. W kierunku autonomicznych „labów AI”
Cel strategiczny: zintegrowane systemy multi-agentowe, które od przeglądu literatury, przez planowanie i prowadzenie eksperymentów (in silico i w robotycznym labie), aż po analizę i pisanie publikacji — działają w pętli z człowiekiem-opiekunem. Koncepcja open-endedness (ciągłe podnoszenie trudności i kompetencji) staje się kluczowa.
3.2. Wyzwania i ograniczenia
| Wyzwanie techniczne | Implikacje |
|---|---|
| Kruchość rozumowania | Podatność na dystraktory i błędy w zadaniach wieloetapowych (arXiv, 2025). |
| Generalizacja poza rozkład | Spadki jakości na nowych klasach problemów; przykłady ograniczeń w AF3 dla RNA/niecodziennych przypadków (JCIM, 2025; C&EN, 2025). |
| Walidacja w świecie rzeczywistym | Predykcje i symulacje to dopiero hipotezy — kandydaci na leki, nowe cząsteczki czy materiały wymagają kosztownych i czasochłonnych testów w wet-labie i/lub w fabryce (TRL). |
3.3. Zmieniająca się rola naukowca
AI nie zastąpi badaczy, lecz wzmocni ich — automatyzując żmudne zadania i uwalniając czas na kreatywne pytania, syntezę międzydziedzinową oraz nadzór etyczny. Największe sukcesy pojawiają się w synergii człowiek↔maszyna.
Bibliografia i wybrane źródła
- Stanford AI Index 2025 — strona raportu
- State of AI Report 2025 — wersja online
- ESM3 / esmGFP — Science (2025), blog EvolutionaryScale
- AlphaFold 3 — Nature (2024); omówienia ograniczeń: JCIM (2025), C&EN (2025)
- Wirtualne laboratorium / nanociała — Nature (2025)
- ATOMICA — bioRxiv (2025), strona projektu
- AlphaEvolve — blog, arXiv (2025)
- IMO 2025 — złoty poziom — Reuters, DeepMind, rozwiązania (PDF)
- ORBIT (113B) / modele klimatyczne — arXiv (2024), ORNL news
- WeatherNext / GenCast — strona projektu, Nature, Earth Engine dataset
- ECMWF AIFS — komunikat (2025)
- Kruchość rozumowania — arXiv (2025)