חוקי הטבע מתגלים: ה-AI הישראלי מפענח משוואות מתוך מאמרים
חוקרים ישראלים פיתחו מערכת AI בשם MEDA שמצליחה לנסח משוואות מדעיות מתוך מאמרים קיימים. בבדיקה של 12 מערכות נמצאה בעיה קריטית: מודלים שמסתמכים רק על נתונים גולמיים הניבו משוואות חסרות ביסוס ביולוגי ורפואי. המערכת הישראלית, שמשלבת מודל שפה עם חיפוש מתמטי, מייצרת משוואות שקופות וניתנות לבדיקה, וזמינה כקוד פתוח לחוקרים אחרים.
אלגוריתמים יודעים לחזות היטב, אבל קיימת תהום עמוקה בין חיזוי לבין הבנה. מודל AI יכול לומר לכם בדיוק מתי ובאיזו מהירות התפוח יפגע בקרקע, אבל הוא לעולם לא יסיק מכך את חוק הכבידה. כאן נכנס לתמונה פיתוח ישראלי חדש, שמנסה לגרום ל-AI לעשות את מה שמדענים גדולים עשו: לנסח חוקי טבע.
צוות משותף של חוקרים מאוניברסיטת חיפה וממכון ויצמן למדע פיתח מערכת בשם MEDA, שתוצג בכנס IEEE הקרוב. המערכת, שתוכננה על ידי ד"ר טדי לזבניק בשיתוף דוד קרונגאוז, ארד זולטי ופרופ' ערן סגל, מבוססת על ארכיטקטורה של סוכנים מרובים, שמשלבת מודלי שפה גדולים עם מנגנוני חיפוש מתמטי.
למה זה חשוב? בניגוד ל"קופסאות שחורות" שפולטות תחזיות, MEDA סורקת מאמרים וספרות מדעית, מתרגמת את הידע המילולי למשתנים ולאילוצים מתמטיים, ומנסחת משוואות דיפרנציאליות שקופות. החוקרים מגדירים זאת כמעבר מ-Black-Box ל-White-Box — משוואות שניתנות לבחינה, לערעור ולניסוי מעבדתי.
איך זה עבד בפועל?
הצוות בדק את המערכת על 12 מערכות דינמיות — ממערכות טורף–נטרף, דרך גידול אוכלוסיות והתפשטות מגפות, ועד למודלים של פעילות עצבית והפצת פייק ניוז. ההערכה, שביצעו חמישה מתמטיקאים בעלי תואר דוקטור, הייתה מפתיעה: הסתמכות על נתונים גולמיים בלבד פגעה דרמטית באמינות הביולוגית של המודלים. הציון הממוצע צנח מ-0.97 במערכת המלאה של MEDA ל-0.60 במודלים המבוססים על נתונים בלבד.
מה מייחד את ה-AI הישראלי הזה?
היתרון לעומת כלים כמו SINDy, הפופולרי בארה"ב, נעוץ בכך ש-MEDA מפעילה "אילוצים ביולוגיים" ופיזיקליים המופקים מהטקסט המדעי. גישה זו מניבה משוואות בעלות משמעות, ולא רק התאמות סטטיסטיות לקווים. בהשוואה לעבודות כמו AlphaFold של Google DeepMind, שהחיזוי שלהן "סגור" בתוך רשת נוירונים עמוקה, MEDA מייצרת משוואות מפורשות, מוסברות ושאפשר לחקור.
החוקרים מדגישים שמטרת המערכת אינה להחליף מדענים, אלא לשמש ככלי עבודה שמצמצם את מרחב ההשערות ומאפשר תכנון ניסויים ממוקדים וזולים יותר. הקוד שוחרר כקוד פתוח (Open Source) לשימוש הקהילה המדעית.
בסופו של דבר, אם המערכת הזו תוכיח את עצמה, היא עשויה לעזור לחוקרים מקומיים ובינלאומיים לפענח מהר יותר את המנגנונים שמניעים דברים כמו צמיחת גידולים או התנהגות של רשתות עצביות. ניוטון כנראה לא היה מודאג, אבל יכול להיות שהוא היה מתלהב.