Пять свежих работ показывают, где ИИ для науки уже полезен, а где пока опасно доверять красивым результатам: от почти бесплатного улучшения белковых моделей до ошибок в автономных лабораторных циклах и проверки тканевых анализов.
Две новости Nature показывают, где ИИ в науке упирается в проверку: OpenAI говорит о прорыве в задаче Навье — Стокса, а консорциум фармкомпаний обучил белковую модель на закрытых структурах и получил заметный прирост качества.
В новой подборке ИИ для науки — спор о пользе многоагентных дебатов для рецензирования, попытка сделать белковые модели понятнее, усиление молекулярной оптимизации через самоулучшающееся рассуждение и более реалистичный расчёт кинетики связывания лекарств.
