Андрей Щербаков 
В современном мире объемы генерируемых данных значительно превосходят возможности их обработки и осмысления, что все чаще тормозит научный прогресс не из-за нехватки информации, а из-за сложности навигации в ней. Сегодня происходит ключевой сдвиг в этой области. Некоммерческая организация FutureHouse, ставящая амбициозную цель создания ИИ-ученого, запустила платформу FutureHouse Platform. Этот запуск предоставляет исследователям по всему миру доступ к суперинтеллектуальным ИИ-агентам, специально разработанным для ускорения научных открытий. Платформа способна переопределить подходы к исследованиям в биологии, химии и медицине, а также расширить круг тех, кто может ими заниматься.
FutureHouse Platform представляет собой не просто очередной инструмент для реферирования статей или генерации цитат, а целенаправленно созданный исследовательский движок. Он включает четырех узкоспециализированных ИИ-агентов, каждый из которых нацелен на решение одной из основных проблем современной науки.
Агент Crow является универсальным помощником, идеально подходящим для исследователей, нуждающихся в быстрых и качественных ответах на сложные научные вопросы. Его можно использовать через веб-интерфейс платформы или интегрировать напрямую в исследовательские процессы с помощью API, обеспечивая автоматизированное получение научной информации в реальном времени.
Falcon, самый мощный инструмент для анализа литературы в линейке, проводит глубокие обзоры, опираясь на обширные корпуса открытых данных и проприетарные научные базы данных, такие как OpenTargets. Он выходит за рамки простого поиска по ключевым словам, извлекая значимый контекст и делая обоснованные выводы на основе десятков или даже сотен публикаций.
Owl, ранее известный как HasAnyone, отвечает на фундаментальный вопрос: делал ли кто-нибудь это раньше? Независимо от того, предлагается ли новый эксперимент или исследуется малоизвестная методика, Owl помогает убедиться, что работа не дублирует уже существующие исследования, и выявляет пробелы, заслуживающие изучения.
Phoenix, находящийся пока в экспериментальной версии, предназначен для помощи химикам. Являясь потомком ChemCrow, он способен предлагать новые соединения, предсказывать реакции и планировать лабораторные эксперименты с учетом таких параметров, как растворимость, новизна и стоимость синтеза.
Эти агенты не обучены для общих бесед; они созданы для решения реальных исследовательских задач. Их производительность сравнивали с ведущими ИИ-системами и проверяли в прямых сопоставлениях с учеными-людьми. Результаты показывают, что во многих задачах, таких как поиск и синтез литературы, агенты FutureHouse демонстрируют большую точность и аккуратность, чем кандидаты наук. Агенты не просто извлекают информацию – они рассуждают, взвешивают доказательства, выявляют противоречия и обосновывают выводы прозрачным и проверяемым образом.
Уникальная сила FutureHouse Platform заключается в глубокой интеграции ИИ-инженерии с экспериментальной наукой. В отличие от многих ИИ-инициатив, действующих абстрактно, FutureHouse имеет собственную «мокрую» лабораторию в Сан-Франциско. Там биологи-экспериментаторы работают рука об руку с ИИ-исследователями, итеративно совершенствуя платформу на основе реальных примеров использования, создавая тесную петлю обратной связи между машинным и человеческим открытием.
Эти усилия являются частью более крупной архитектуры, разработанной FutureHouse для моделирования автоматизации науки. В основе лежат ИИ-инструменты, такие как AlphaFold и другие предиктивные модели. Следующий уровень составляют ИИ-ассистенты – вроде Crow, Falcon, Owl и Phoenix – способные выполнять конкретные научные рабочие процессы, такие как обзор литературы, аннотация белков и планирование экспериментов. Над ними находится ИИ-ученый – интеллектуальная система, способная строить модели мира, генерировать гипотезы и разрабатывать эксперименты для уточнения этих моделей. Наконец, ученый-человек определяет «Квест» – большие вопросы, такие как излечение болезни Альцгеймера, расшифровка функций мозга или обеспечение универсальной доставки генов.
Эта четырехуровневая структура позволяет FutureHouse подходить к науке масштабно, не только улучшая работу исследователей, но и переопределяя границы возможного. В этой новой структуре ученые-люди больше не ограничены ручным трудом по чтению, сравнению и обобщению научной литературы. Вместо этого они становятся дирижерами автономных систем, способных прочитать каждую статью, проанализировать каждый эксперимент и непрерывно адаптироваться к новым данным.
Философия этой модели ясна: искусственный интеллект не должен заменять ученых – он должен умножать их вклад. В видении FutureHouse ИИ становится настоящим соавтором, способным исследовать больше идей, быстрее и с меньшими трудностями раздвигать границы знаний.
Платформа FutureHouse появляется в то время, когда наука готова к масштабированию, но ей не хватает необходимой инфраструктуры. Достижения в геномике, секвенировании единичных клеток и вычислительной химии позволяют проводить эксперименты, проверяющие десятки тысяч гипотез одновременно. Однако ни один исследователь не в состоянии самостоятельно разработать или проанализировать такое количество экспериментов. Результатом является глобальное отставание в использовании научных возможностей – неисследованный рубеж, скрывающийся на виду.
Платформа предлагает выход из этой ситуации. Исследователи могут использовать ее для выявления неизученных механизмов заболеваний, разрешения противоречий в спорных областях или быстрой оценки сильных и слабых сторон опубликованных исследований. Phoenix может предлагать новые молекулярные соединения на основе стоимости, реакционной способности и новизны. Falcon способен обнаруживать противоречия или неполноту в литературе. Owl может гарантировать, что работа строится на прочном фундаменте, а не изобретает колесо заново.
И, возможно, самое важное – платформа разработана с учетом интеграции. Через ее API исследовательские лаборатории могут автоматизировать непрерывный мониторинг литературы, запускать поиск в ответ на новые экспериментальные результаты или создавать пользовательские исследовательские конвейеры, которые масштабируются без необходимости расширения команды.
Это больше, чем инструмент повышения производительности – это инфраструктурный уровень для науки XXI века. Платформа бесплатна, общедоступна и открыта для обратной связи. FutureHouse активно приглашает исследователей, лаборатории и институты изучить платформу и внести свой вклад в ее развитие.
При поддержке бывшего генерального директора Google Эрика Шмидта и совета директоров, включающего таких научных визионеров, как Эндрю Уайт и Адам Марблстоун, FutureHouse не гонится за краткосрочными приложениями. Будучи некоммерческой организацией, ее миссия глубоко долгосрочна: создать системы, которые позволят научным открытиям масштабироваться как вертикально, так и горизонтально, давая возможность каждому исследователю делать экспоненциально больше и делая науку доступной для всех и везде.
В исследовательском мире, перегруженном сложностью и шумом, FutureHouse предлагает ясность, скорость и сотрудничество. Если главное ограничение науки сегодня – это время, то FutureHouse, возможно, только что вернула часть этого времени ученым.
