ШІ-система на базі Google Gemini за добу висунула гіпотезу, на яку вченим знадобилося близько десяти років лабораторних експериментів. Йдеться про механізм передачі рухливих генетичних елементів між бактеріями: найімовірніша версія, згенерована моделлю, повністю збіглася з результатом багаторічних досліджень, який на момент тесту ще не був опублікований.

Що таке cf-PICIs і в чому полягала проблема

Предметом вивчення стали рухливі фрагменти ДНК під назвою cf-PICIs, здатні переносити гени стійкості до антибіотиків між різними видами бактерій. Довгий час дослідники не могли пояснити, як ці елементи проникають у нові клітини, оскільки власного механізму доставки в них немає. Багаторічні експерименти врешті показали, що cf-PICIs формують навколо себе захисну білкову оболонку і для проникнення фактично «позичають» хвостові структури інших вірусів — бактеріофагів. Саме ця чужа система доставки дозволяє їм переносити генетичний матеріал у ті види бактерій, у які раніше вони не могли потрапити.

Як ШІ відтворив десятирічний висновок за 48 годин

Щоб перевірити можливості моделі, вчені надісили системі коротке опис проблеми, не розкриваючи власних результатів. Ключовий момент у тому, що на той момент відповідь ще не була опублікована, тому ШІ не міг просто знайти готове пояснення в відкритих джерелах. За 48 годин система згенерувала п'ять варіантів розвитку подій, і найімовірніша гіпотеза точно відтворила виявлений у лабораторії механізм похищення вірусних хвостових структур.

Перевірка на витоки та реакція Google

Відповідь виявилася настільки детальною, що професор Пенадес зв'язався з Google, щоб переконатися, що його неопубліковані дані випадково не потрапили в мережу. Компанія підтвердила абсолютну герметичність і відсутність витоку, що виключає версію про те, що модель просто відтворила прихований фрагмент майбутньої публікації.

Нові напрямки та обмеження технології

Інші чотири гіпотези, запропоновані ШІ, вказали на додаткові напрямки досліджень, які біологи раніше не враховували і які зараз перевіряються експериментально. При цьому автори дослідження наголошують: модель не здійснила самостійного відкриття і не здатна замінити реальну роботу з біологічними зразками. Подібні алгоритми функціонують як надшвидкий фільтр, що дозволяє вченим миттєво відсіяти неефективні версії та зосередитися на перспективних гіпотезах ще до початку дорогих лабораторних випробувань.