FutureHouse — некоммерческая организация, поддерживаемая Эриком Шмидтом и ставящая цель создать «ИИ-учёного» в ближайшие десять лет, представила новый инструмент, который, по её словам, может способствовать «открытиям на основе данных» в биологии. Новинка появилась всего через неделю после запуска собственного API и платформы.

Инструмент под названием Finch работает с биологическими данными (в первую очередь — с научными публикациями) и пользовательским запросом, например: «Что известно о молекулярных механизмах метастазирования рака?» Finch запускает код, строит графики и анализирует результаты. Сооснователь и CEO FutureHouse Сэм Родрикес сравнил Finch в соцсетях с «аспирантом первого года»: «Возможность делать всё это за считанные минуты — настоящее суперспособность», — пишет он. — «Finch действительно находит интересные вещи… Мы и сами впечатлены результатами для внутренних проектов».

Finch поддерживает как открытый анализ, так и целенаправленную обработку данных. Например, команда запускала на нём дифференциальный анализ экспрессии и функционального обогащения на RNAseq-данных (GEO accession GSE87466): инструмент выявил активированные гены, связанные с воспалением и другими процессами.

В целом, как и многие стартапы и крупные технологические компании, FutureHouse делает ставку на то, что Finch и подобные ИИ-инструменты в будущем смогут автоматизировать многие этапы научных исследований. Например, в начале года CEO OpenAI Сэм Альтман писал, что «сверхинтеллектуальные» ИИ-инструменты способны ускорить научные открытия и инновации. Генеральный директор Anthropic, недавно запустивший программу «ИИ для науки», тоже предсказывает, что ИИ поможет найти лекарства от большинства видов рака.

Однако на практике прорывных открытий пока мало. Многие учёные считают, что современные ИИ-системы не слишком полезны для управления научным процессом. На данный момент FutureHouse с помощью своих ИИ-инструментов не совершила ни одного значимого открытия.

Биология, особенно область поиска новых лекарств, остаётся привлекательной целью для ИИ-компаний. По оценке Precedence Research, рынок ИИ в биомедицинских исследованиях в 2024 году составлял $65,88 млрд и может вырасти до $160,31 млрд к 2034 году. Несмотря на отдельные успехи, ИИ пока не стал «волшебной палочкой» для лабораторий: несколько крупных ИИ-компаний (Exscientia, BenevolentAI) потерпели неудачи на клинических испытаниях. Даже у ведущих систем, таких как AlphaFold 3 от Google DeepMind, точность результатов может сильно различаться.

Сам Родрикес признаёт, что Finch тоже иногда допускает «глупые ошибки». Поэтому FutureHouse активно ищет специалистов по биоинформатике и вычислительной биологии, чтобы повысить точность и надёжность инструмента и обучить его в процессе закрытого бета-тестирования.