Вывод алгоритма был уникальным, ведь информации в интернете в то время не было ИИ-система на базе Google Gemini за двое суток пришла к выводу, на который ученым понадобилось 10 лет лабораторных исследований. Ее гипотеза о передаче генетических элементов между бактериями полностью совпала с результатами экспериментов.Об этом сообщает РБК-Украина, ссылаясь на Futura.Как бактерии похищают оружие у вирусов?Предметом исследования стали подвижные фрагменты ДНК под названием cf-PICIs, которые могут переносить гены стойкости к антибиотикам между разными бактериями.Долгое время ученые не понимали, как им удается проникать в новые клетки, ведь собственного механизма для этого у них нет.Многолетние эксперименты показали, что cf-PICIs обнаружили необычный способ решить эту проблему. Они создают вокруг себя защитную белковую оболочку, а для проникновения в бактерии фактически "одалживают" хвостовые структуры других вирусов - бактериофагов.Именно чужая система доставки позволяет им переносить генетический материал даже в те виды бактерий, в которые раньше они не могли попасть.Чтобы проверить возможности ИИ, ученые предоставили системе краткое описание этой проблемы, не раскрывая результаты собственных исследований.Важно, что на тот момент ответ еще не был опубликован, поэтому ИИ не мог просто найти готовое объяснение в интернете.Читайте больше: Провал защиты ИИ: чат-боты могут помогать в подготовке к самоубийствуРезультаты работы алгоритмаУченые заявили, что "были поражены". Чего удалось добиться:Точный результат за 48 часов: ИИ-система сгенерировала 5 вариантов развития событий, и вероятная гипотеза полностью воспроизвела обнаруженный в лаборатории механизм похищения вирусных хвостовых структур.Проверка на утечку: ответ был настолько подробным, что профессор Пенадес связался с Google, чтобы убедиться, что его неопубликованные данные случайно не попали в сеть. Компания подтвердила абсолютную герметичность.Новые инсайты для науки: остальные 4 гипотезы от ИИ указали на дополнительные направления исследований, которые биологи раньше не учитывали и сейчас проверяют экспериментально.Авторы исследования подчеркивают, что ИИ не совершил самостоятельного открытия и не может заменить реальную работу с биологическими образцами.Подобные алгоритмы работают как сверхбыстрый фильтр: они позволяют ученым мгновенно отсеять неэффективные версии и сосредоточиться на перспективных гипотезах еще до начала дорогостоящих лабораторных испытаний.Еще больше интересного:Ученые создали живые клетки с нуля: что показал эксперимент SpudCellsИИ научился точнее редактировать ДНК: что это меняет для науки