В качестве испытательного полигона ИИ проанализировал массив из 60 тысяч параметров пекарских дрожжей Saccharomyces cerevisiae. На этой базе система сформулировала около 2 тысяч гипотез о влиянии питательных веществ на рост клеток и их стойкость к стрессу. Выбрав контрольные группы, ИИ перевел идеи в инструкцию для роботов. После завершения тестов машина сама оценила точность своих догадок и обновила знания для будущих циклов работы.
«ИИ-исследователь» самостоятельно выдвигает гипотезы и ставит биологические эксперименты с помощью роботов
Шведская команда ученых совершила важный шаг в области автономной науки, объединив языковые модели, базы данных и лабораторную робототехнику. Созданная замкнутая система способна самостоятельно проходить полный цикл исследования. Алгоритм не просто помогает человеку, а сам ставит важные вопросы биологии, планирует эксперименты, дает команды оборудованию и корректирует свои представления на основе новых полученных результатов.
Исследовательница Евгения Тюкова и робот «Ева». Chalmers University of Technology
Попытки доверить науку алгоритмам и роботам предпринимаются давно. Предшественником нового проекта был робот-ученый «Адам», созданный под руководством Росса Кинга в 2009 году. «Адам» стал первой в истории машиной, которая самостоятельно совершила новое научное открытие: автономно открыла функции ряда генов у дрожжей. Нынешний шведский ИИ выводит этот подход на принципиально новый уровень за счет современных языковых моделей.
Автоматизированная экспериментальная платформа, обеспечивающая полный цикл биологических исследований — от формирования гипотез до интеграции данных.
«Для человека это слишком большой объем информации, чтобы его проанализировать, но наш ИИ-ученый смог выявить перспективные биологические вопросы, порекомендовать эксперименты для их проверки, оценить результаты экспериментов и шаг за шагом уточнять свое понимание на основе новых данных», — сказала Евгения Тюкова, научный сотрудник Технологического университета Чалмерса соавтор нового исследования, посвященного анализу работы ИИ-ученого. Работа опубликована в журнале Journal of The Royal Society Interface.
Продолжение ниже
Видео
Продолжение
Союз алгоритмов и человека
Автоматизация биологических исследований.
Автоматизация снижает человеческий фактор, исключая ошибки при ведении протоколов или колебания среды.
Профессор Росс Кинг из Университета Гетеборга отметил: «ИИ-ученые будут сотрудничать с людьми-исследователями, чтобы ускорить открытия в биологии и медицине. Такие системы способны сократить время на поиск ответов и оптимизировать ресурсы».
При этом ученые подчеркивают, что человек останется ключевым звеном для постановки глобальных целей и этического контроля.
Загружаем