Les modèles d'IA peuvent désormais aider à mener des expériences en sciences physiques
AAnthropic
Computing/Software
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00:00:00les scientifiques élaborent des théories sur le fonctionnement du monde, mais se contenter d'une théorie
00:00:11ne suffit pas. Nous devons donc construire des expériences, des dispositifs physiques
00:00:17de mesure pour tester nos théories. Ce processus de fabrication de l'expérience
00:00:24occupe environ 80 % du temps d'un scientifique : ils construisent des appareils, préparent le matériel,
00:00:32déboguent le matériel et le logiciel. Ce sont des tâches qui ne sont pas vraiment liées
00:00:40à la science elle-même, mais c'est ce qui fait fonctionner la science. Quand j'ai rejoint Anthropic, j'avais la vision
00:00:50d'utiliser l'IA pour accélérer l'exécution d'expériences scientifiques, mais je pensais que c'était une idée
00:00:57folle et irréalisable, jusqu'à ce que je voie le travail du neuroscientifique Arco Bast, qui étudie la formation des souvenirs
00:01:07dans le cerveau en temps réel. Je suis dans le laboratoire depuis un an maintenant et je mets en place une expérience très difficile.
00:01:14Donc tout ceci est ici, c'est un microscope personnalisé, vous voyez le faisceau laser ici, c'est
00:01:30exactement ce qui se passe lorsque vous filmez l'activité du cerveau avec ce faisceau laser qui balaie
00:01:34et se déplace. Il est vraiment très important que tout soit aligné avec précision. Il y a tellement de composants
00:01:41et je veux simplement qu'ils communiquent entre eux de manière transparente. Le problème, c'est que chaque appareil
00:01:49parle un langage différent, et amener les appareils à communiquer entre eux dans leur propre langue est
00:01:55très difficile. Mais Arco a trouvé un moyen d'y parvenir, qui fonctionne entre n'importe quels appareils. Réglez le faisceau
00:02:03un à 50 % de puissance, ouais, nous avons un faisceau, et le faisceau est bien là. Lorsque je me tenais dans cette pièce
00:02:10à le regarder mener son expérience, j'ai eu une sorte de révélation. À ce moment-là, ce qu'il avait construit n'était pas seulement
00:02:18applicable à ce laboratoire ; cette idée pouvait être utilisée pour permettre à l'IA de mener n'importe quelle expérience scientifique au monde. J'en étais
00:02:30pratiquement sans voix. C'est à nous ? Je crois que tout ce qui est sur la table est à nous. D'accord, il faut commencer à assembler
00:02:38tout ça. Arco et moi avons donc commencé à travailler ensemble pour créer un moyen universel pour l'IA d'interagir avec
00:02:46les appareils, ce que nous appelons le standard matériel pour modèle. Regardez, avec un microscope très sophistiqué et ce
00:02:53microscope a tellement de degrés de liberté, vous devriez le voir bouger. Allez, ouais, ça a bougé, ça a bougé !
00:03:02Oui, je pense que tout a l'air bon. Une fois que nous avons eu un prototype fonctionnel, nous avons dû le tester sur d'autres
00:03:11appareils pour voir comment il fonctionnait au-delà des neurosciences.
00:03:15Aller d'abord à la limite gauche. L'une des premières choses que j'ai faites a été de définir la plage de sécurité
00:03:30de ce bras : jusqu'où est-il autorisé à sortir de la table ? Ainsi, si nous demandons à Claude de tenter intentionnellement de sortir
00:03:38de la zone de sécurité, on peut voir que ce mouvement a été refusé par le MHS. Oh,
00:03:45c'est incroyable. Est-ce qu'il peut attraper quelque chose en ce moment ? Oh, excellente question, tu ne lui as jamais demandé de faire cela
00:03:52partir de zéro, donc je n'ai aucune idée de ce qu'il va nous préparer. Il y a des termes que je dois... Oh, oh attends, attends, quoi ?
00:04:06D'accord, d'accord, c'était génial, c'était vraiment cool. Le simple fait que j'aie pu construire cela de zéro aujourd'hui et qu'il l'ait accompli en quelques minutes.
00:04:25Bien sûr, nous devons également travailler avec les fabricants et les fournisseurs qui fabriquent les appareils. Nous avons donc commencé à travailler avec Danaher pour permettre à Claude de se connecter à leur microscope Leica.
00:04:40Nous devons nous rappeler que Claude n'a jamais rien vu de tel auparavant, il va faire des erreurs. Nous pouvons donc considérer cela comme un processus itératif. Il faut imaginer qu'en tant que scientifique, j'ai passé des semaines à maintenir cet échantillon en vie jusqu'à présent, et j'ai dépensé des milliers de dollars en ingrédients. Je vois. S'ils cassent tout, ton expérience est fichue.
00:05:08On peut même voir comment il réfléchit. Il essaie constamment de modifier les paramètres du microscope pour obtenir une image.
00:05:23Ouais.
00:05:23Et je pense que nous devons l'aider.
00:05:27Ce qui est intéressant ici, c'est que l'on peut voir que lorsque je lui ai demandé de passer à un grossissement supérieur,
00:05:32il est tout à fait conscient qu'aller à un grossissement supérieur peut le faire heurter l'échantillon.
00:05:39Oui, c'est incroyable. Oui, il sait donc comment faire fonctionner un microscope. Penses-tu qu'on en est au point où je pourrais entrer une série de commandes, obtenir une image focalisée, demander ce que représente l'image, ajouter de fausses couleurs et tout le reste ? On devrait essayer.
00:05:55Oui, c'est incroyable de le découvrir, c'est génial. Que signifient les différentes couleurs en ce moment ? Pourrions-nous lui demander : magenta, rouge barré de rose, parois cellulaires lignifiées ? Ce sont les parois cellulaires, ce sont les parois cellulaires ? C'est exact. Ce que nous avons accompli en une journée est plutôt révolutionnaire. Claude est arrivé, nous ne lui avons rien dit et il essaie juste de comprendre. Demain, je pense que nous devrions essayer de lui donner, vous savez, trois choses : ce sont les parois cellulaires, c'est exact. Ce que nous avons accompli en une journée est assez révolutionnaire.
00:06:17Claude est arrivé, nous ne lui avons rien dit et il essaie juste de comprendre. Demain, je pense que nous devrions essayer de le traiter comme un collègue.
00:06:38Oh, il se passe beaucoup de choses là-dedans.
00:06:40Disons qu'un scientifique voudrait observer cela, il devrait s'asseoir, attendre et continuer à surveiller.
00:06:46Exactement, pendant des heures. C'est exact. Oui, j'en avais un beau, mais c'est pendant que je suis absent.
00:06:52Je me demande si Claude peut écrire un programme capable de trouver et de suivre ça.
00:07:08Claude a presque terminé le script initial pour faire le suivi.
00:07:11C'est fou. Oh, zut. Ouais, ouais, putain.
00:07:17Félicitations. Je pense en fait qu'il doit créer une interface utilisateur pour qu'on puisse voir ce qu'il fait, car exécuter simplement un script en arrière-plan n'est pas acceptable.
00:07:23Ça a l'air bien.
00:07:31Il fait ce qu'il est censé faire. Ouais, il le fait, nous faisons le suivi.
00:07:35Ça fait trois minutes pour moi. Il fait le suivi depuis quelques minutes. Pas possible.
00:07:39Ouais, on l'a juste regardé le pourchasser.
00:07:41Waouh, ouais, c'est incroyable qu'on ait réussi ça.
00:07:45Il a réussi.
00:07:47C'est un système de prototypage en quelque sorte, ou un système très dynamique où l'on peut créer quelque chose très rapidement.
00:07:53C'est peut-être même assez bien pour certaines applications scientifiques.
00:07:55Le doctorant peut faire son travail de thèse plus rapidement parce qu'il n'a pas besoin de passer deux ans à tout configurer.
00:08:01Exactement, il n'a besoin que de deux mois.
00:08:03Oui, et ensuite il peut se concentrer sur la question biologique, ce qui est notre objectif.
00:08:09Ils n'en reviennent toujours pas, nous sommes très impressionnés.
00:08:15Je pense que le standard matériel pour modèle ouvre la porte à de nombreux nouveaux types de science.
00:08:21L'exemple évident concerne l'industrie pharmaceutique.
00:08:25Ici, chez Genentech, nous fabriquons des médicaments pour les patients souffrant de maladies graves et même mortelles.
00:08:35Il faut de très nombreuses itérations pour créer un médicament.
00:08:41Nous allons tester des milliers, voire des centaines de milliers, ou même des millions de molécules
00:08:47pour trouver la bonne molécule qui aidera réellement les patients.
00:08:53Nous allons donc lancer une expérience où Claude exécutera une série d'opérations
00:09:01puis interprétera les données.
00:09:03Si vous aspirez du liquide d'un puits qui contient des bulles,
00:09:07vous n'obtenez pas la quantité de transfert correcte.
00:09:09Si nous essayions d'aspirer à partir de celui-ci,
00:09:11nous obtiendrons les bonnes quantités dans les puits sans bulles
00:09:15et des quantités incorrectes dans ceux avec des bulles.
00:09:17S'il s'agit de Claude, nous pourrions potentiellement vérifier pendant les cycles de production
00:09:21la présence de ces bulles pour voir si elles se produisent
00:09:25et espérer qu'il a le contexte et les connaissances nécessaires pour effectuer des ajustements.
00:09:29Claude va effectuer une exécution,
00:09:33prendre la mesure, puis modifier légèrement les paramètres de l'exécution
00:09:39pour voir s'il peut améliorer l'expérience globale dans une boucle fermée.
00:09:43Accélérer cette boucle signifie simplement que nous pouvons multiplier les essais
00:09:53et obtenir les réponses plus rapidement.
00:09:57Il y a tout simplement moins de bulles.
00:09:59Il y a des bulles dans deux d'entre eux, mais pas dans les autres.
00:10:03Donc c'est mieux.
00:10:05C'est vraiment la première fois de l'histoire que nous permettons à l'IA d'interagir avec le monde physique
00:10:15dans la découverte de médicaments.
00:10:17C'est définitivement historique, ouais.
00:10:19Je pense qu'il est très difficile pour nous de prédire
00:10:21comment l'IA et le standard matériel pour modèle vont influencer le monde
00:10:25vous savez, d'ici 30 ou 50 ans.
00:10:27Eh bien, ce sont les meilleurs moments,
00:10:39quand il y a quelque chose que je ne pouvais pas faire avant
00:10:41et que maintenant je peux le faire,
00:10:43quelque chose que je ne pouvais pas voir avant et que maintenant je peux voir.
00:10:45C'est ça la motivation.
00:10:47Je veux comprendre des choses que nous ne comprenons pas pour l'instant.
00:10:49Imaginez ce que nous verrons dans le développement de médicaments,
00:10:55en informatique quantique,
00:10:57dans la fusion nucléaire,
00:10:59dans les grandes technologies qui pourraient changer le monde
00:11:01lorsque les scientifiques auront accès à cette technologie.
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