Mùa xuân năm ngoái, một phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo có tên OpenAI đã tiết lộ công nghệ cho phép người dùng tạo ra các hình ảnh kỹ thuật số chỉ bằng cách mô tả những gì họ muốn xem. Được gọi là DALL-E, nó đã tạo ra một xu hướng khi các từ khóa như “AI sáng tạo”, “AI vẽ tranh” luôn nằm trong top đầu được người dùng tìm kiếm. Phương tiện truyền thông xã hội hiện đã xuất hiện tràn ngập các hình ảnh chân thực, chi tiết đến kinh ngạc được tạo ra bởi DALL-E và các công cụ khác.
Nhưng khi một số nhà khoa học nghiên cứu về công nghệ này, họ không chỉ thấy một cách tạo ra những bức ảnh chân thực. Họ nhìn thấy con đường dẫn đến một phương pháp điều trị ung thư, vaccine cho bệnh cúm mới hay thuốc giúp người bệnh dung nạp gluten.
Tận dụng những kỹ thuật tương tự DALL-E và các công cụ tạo lập hình ảnh từ AI khác, họ đã tạo ra mẫu thiết kế cho loại protein mới có thể thay đổi quy trình chuyển hóa thông thường của cơ thể.
Được biết, cơ thể chúng ta sản xuất khoảng 20.000 protein một cách tự nhiên, xử lý mọi thứ từ tiêu hóa thức ăn đến vận chuyển oxy qua máu. Giờ đây, các nhà khoa học đang nghiên cứu để tạo ra loại protein không có trong tự nhiên, với hy vọng cải thiện khả năng chống lại bệnh tật và làm những việc mà cơ thể chúng ta không thể tự làm được.
David Baker, giám đốc Viện Thiết kế Protein của Đại học Washington, cho biết ông đã nghiên cứu về loại hợp chất này hơn 30 năm qua và đã chứng minh thành công vào năm 2017. Nhưng ông không ngờ rằng công nghệ AI mới đây lại giúp đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu, rút ngắn thời gian tạo mẫu thiết kế từ vài năm xuống chỉ còn vài tuần.
Baker cho biết: “Những gì chúng ta cần là những protein mới có thể giải quyết các vấn đề thời hiện đại, như ung thư và đại dịch virus. Chúng ta không thể chờ đợi sự tiến hóa”. Ông nói thêm: “Giờ đây, chúng tôi có thể thiết kế các protein này nhanh, với tỷ lệ thành công cao hơn nhiều, đồng thời tạo ra các phân tử tinh vi có thể giúp giải quyết những vấn đề này”.
Năm ngoái, Baker và các nhà nghiên cứu đồng nghiệp của ông đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Science mô tả cách các kỹ thuật AI khác nhau có thể tăng tốc độ thiết kế protein.
Theo nhà nghiên cứu Nate Bennett của Đại học Washington, một trong những điểm mạnh của DALL-E là nó có thể làm mọi thứ con người yêu cầu. “Chỉ từ một câu lệnh đơn giản, nó có thể tạo ra vô hạn mẫu thiết kế khác nhau”, ông nói.
Để tạo ra hình ảnh, DALL-E dựa vào cái mà các nhà nghiên cứu AI gọi là mạng thần kinh, một hệ thống toán học được mô hình hóa trên mạng lưới các tế bào thần kinh trong não.
Một mạng lưới thần kinh học các kỹ năng bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu kỹ thuật số. Chẳng hạn, bằng cách xác định các mẫu trong hàng nghìn bức ảnh về chó corgi, nó có thể học cách nhận ra một con chó corgi. Với DALL-E, các nhà nghiên cứu đã xây dựng một mạng thần kinh tìm kiếm các mẫu khi nó phân tích hàng triệu hình ảnh kỹ thuật số và chú thích văn bản mô tả nội dung của từng hình ảnh. Bằng cách này, nó đã học cách nhận ra các liên kết giữa hình ảnh và từ ngữ.
Khi người dùng mô tả yêu cầu cho DALL-E, mạng lưới thần kinh sẽ tập hợp những thuộc tính đơn lẻ cần có và ghép những pixel từ hàng nghìn tấm ảnh khác nhau để tạo ra một tấm ảnh hoàn chỉnh.
Tại Đại học Washington, các phòng thí nghiệm học thuật khác và các công ty khởi nghiệp mới đang sử dụng các kỹ thuật tương tự trong nỗ lực tạo ra các protein mới.
Protein bắt đầu như một chuỗi các hợp chất hóa học, sau đó xoắn và gấp lại thành các hình dạng ba chiều xác định cách chúng hoạt động. Trong những năm gần đây, các phòng thí nghiệm AI như DeepMind, thuộc sở hữu của Alphabet, cùng công ty mẹ với Google, đã chỉ ra rằng các mạng lưới thần kinh có thể đoán chính xác hình dạng ba chiều của bất kỳ protein nào trong cơ thể chỉ dựa trên các hợp chất nhỏ.
Giờ đây, các nhà nghiên cứu như Baker đang thực hiện một bước nữa, sử dụng các hệ thống này để tạo ra các bản thiết kế cho các protein hoàn toàn mới không tồn tại trong tự nhiên. Mục tiêu là tạo ra các protein có hình dạng rất cụ thể để có thể phục vụ một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như chống lại virus Covid-19.
Giống như DALL-E tận dụng mối quan hệ giữa chú thích và hình ảnh, các hệ thống tương tự có thể tận dụng mối quan hệ giữa mô tả về những gì protein có thể làm và hình dạng mà nó sử dụng. Các nhà nghiên cứu có thể cung cấp một phác thảo sơ bộ về loại protein mà họ muốn, sau đó một mô hình khuếch tán có thể tạo ra hình dạng ba chiều của nó.
Nhưng điểm khác biệt là con người hoàn toàn có thể đánh giá tác phẩm của DALL-E bằng mắt thường nhưng cấu trúc protein thì không. Sau khi AI tạo ra mẫu thiết kế, các nhà khoa học phải mang đến phòng thí nghiệm để nghiên cứu về tác dụng của nó.
Do đó, một số chuyên gia cho rằng việc ứng dụng công nghệ AI vào khoa học cần được cân nhắc kỹ lưỡng. “Tạo ra cấu trúc mới chỉ là khởi đầu. Câu hỏi đặt ra là cấu trúc protein này có thể làm gì”, giáo sư Frances Arnold tại Viện Công nghệ California nói. Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu khác lại cho rằng công nghệ mới không chỉ đẩy nhanh tốc độ tạo ra protein mới mà còn giúp các nhà khoa học chạm đến những phát minh chưa từng khai phá.
Nhưng đối với nhiều nhà nghiên cứu, những kỹ thuật này không chỉ đẩy nhanh việc tạo ra các mẫu protein mới cho phòng thí nghiệm. Chúng còn cung cấp một phương thức nghiên cứu những cải tiến mới mà trước đây các nhà khoa học không thể tự mình khám phá.
Jue Wang, một nhà nghiên cứu tại Đại học Washington cho biết: “Điều thú vị là họ không chỉ có thể thử nghiệm và khám phá đến những điều chưa ngờ tới mà còn có thể thỏa thích sáng tạo nhưng vẫn đáp ứng đúng mục đích cần đạt. AI giúp họ không cần phải tốn sức thử nghiệm với mọi loại protein có trên Trái đất”.
Theo The New York Times
