人工智能可以使每天10000 Robot-Led微生物实验

一个人工智能系统使机器人能够进行自主科学实验10000 / day-potentially驾驶大幅飞跃的速度发现从医学农业环境科学领域。

报告今天在自然界微生物学,教授领导的团队现在在密歇根大学。

人工智能平台,称为BacterAI映射两个微生物的新陈代谢与口腔健康没有基线信息。细菌消耗20种氨基酸的某种组合需要支持生命,但每个物种都需要特定的营养生长。密歇根大学的团队想知道所需的氨基酸是有益微生物在我们的嘴里,这样他们就可以促进经济增长。

“我们对大多数细菌几乎一无所知,影响我们的健康。了解细菌的生长是我们微生物再造工程的第一步,”说保罗·詹森,密歇根大学的生物医学工程助理教授伊利诺伊大学当项目开始。

找出氨基酸的结合细菌喜欢的是棘手的,然而。那些20种氨基酸产量超过一百万种可能的组合,根据是否每个氨基酸存在。然而BacterAI能够发现的氨基酸需求增长链球菌gordonii和杂志。

找到合适的公式对于每个物种,BacterAI测试每天成百上千的氨基酸组合,珩磨重心和变化组合每天早上根据前一天的结果。九天之内,这是产生准确的预测90%的时间。

与传统方法饲料标签数据集到一个机器学习模型,BacterAI创建自己的数据集通过一系列实验。通过分析以往试验的结果,提出了预测的新的实验可能会给它最多的信息。因此,它发现的大部分规则喂食细菌只有不到4000的实验。

“当一个孩子学会走路,他们不只是看成年人走然后说“好的,我明白了,”站起来,并开始走路。他们四处摸索,先做一些尝试和错误,”詹森说。

“我们希望我们的人工智能代理采取措施和跌倒,提出自己的想法和犯错误。每一天,它会好一点,聪明一点。”

几乎没有研究了大约90%的细菌,所需的时间和资源连最基本的科学信息了解他们使用传统的方法是令人生畏的。自动化实验可以大大加快这些发现。团队在一天跑10000实验。

但超越微生物学的应用程序。任何领域的研究人员可以设置问题作为人工智能解决谜题通过这种尝试和错误。

“最近爆炸主流人工智能在过去的几个月里,很多人都不能确定将来会带来什么,无论是积极的,还是消极的“亚当Dama说,前在詹森实验室工程师和该研究的第一作者。”,但对我来说,很明显,人工智能的集中应用像我们的项目将加速日常研究。”

参考:Dama AC,金正日KS,别名DM、et al . BacterAI地图微生物代谢没有先验知识。Nat Microbiol。2023年。doi:10.1038 / s41564 - 023 - 01376 - 0

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